Amazon vil løsne Nvidias greb om AI-udviklere
Nyt væktøj TorchNeuron flytter AI-apps til Amazons egen chip Trainium med én ændret linje kode.
Én linje flytter en AI-app til Trainium
Amazon Web Services har udgivet et værktøj kaldet TorchNeuron. Det lader AI-startups flytte deres apps over på Amazons egen AI-chip, Trainium, ved at ændre kun én linje konfiguration i koden. Ingen omskrivning er nødvendig.
Det er væsentligt, fordi PyTorch er den software, cirka 85 procent af alle AI-apps er skrevet med. PyTorch er et gratis, open source-værktøj, som udviklere bruger til at bygge, træne og køre AI-modeller. Det blev oprindeligt udviklet af Facebook, men har siden 2022 været en del af Linux Foundation.
- Andel af AI-apps, der ifølge Amazon er skrevet med PyTorch
- 85 %
- Flere lydfiler pr. dollar for Deepgram efter flytning til Trainium, ifølge AWS
- 70 %
Nvidia har årtiers forspring i software
Nvidia har brugt år på at sikre, at selskabets CUDA-software problemfrit understøtter AI-apps skrevet i PyTorch. CUDA er den softwareinfrastruktur, der lader apps køre på Nvidias GPU'er og øvrige hardware. Resultatet er, at Nvidias chips er dybt indlejret i udviklernes værktøjskasse – stort set som standard.
TorchNeuron er tilpasset fra PyTorch, så udviklere, der kender PyTorch, allerede ved, hvordan det bruges. Amazon er ikke den første, der tilbyder nem flytning til sin platform. PyTorch-brugere kan også portere apps til AMD-GPU'er eller Apples chips med en enkel konfigurationsændring.
Amazon vil ændre selve PyTorch-koden
Amazon stopper ikke ved sit eget værktøj. Selskabet planlægger at bidrage kode til selve hovedprojektet PyTorch med det formål at fjerne kode, der binder frameworket til bestemte chips.
Målet er ifølge Amazon at gøre PyTorch mere hardwareuafhængig – ikke kun for Trainium-brugere, men for hele udviklerfællesskabet. Men det er en plan, ikke en gennemført ændring endnu, og det står uvist, om PyTorch-fællesskabet følger med.
Én chip til træning og drift
AWS argumenterer for, at den samme chip både klarer træning – det at lære AI-modellen noget – og inferens, hvor den færdige model kommer i arbejde, for eksempel når den svarer på en brugers spørgsmål. Den tætte integration med Amazons cloud-infrastruktur skal spare startups penge, selvom AWS ikke tilbyder den billigste pris pr. token.
AWS peger på Deepgram, en AI-stemmeapp-udbyder, der er konkurrent til ElevenLabs. Ifølge AWS flyttede Deepgram til Trainium og behandler nu 70 procent mere lyd pr. dollar ved produktionsklar nøjagtighed.
Udviklere kan vinde valgfrihed – eller hovedpine
Colin Brace, VP for Technology Software hos AWS Annapurna Labs – den enhed, der fremstiller Amazons specialbyggede chips – peger på låsning som den egentlige historie: "Den virkelige historie er at fjerne den indlåsning, der forhindrede udviklere i overhovedet at have et reelt valg."
Men der er en uafklaret side: en af PyTorchs kerneopgaver er netop at skjule de tekniske vanskeligheder ved at få AI-kode til at køre på hardware. Om at skubbe Nvidia længere væk giver udviklere flere valg og lavere priser – som Amazon lover – eller bare flere konfigurationsproblemer, må vise sig.
Flere detaljer
- TorchNeuron blev udgivet af AWS mandag 19. oktober 2026.
- PyTorch har været en del af Linux Foundation siden 2022.
- Amazon vil bidrage hardwareuafhængig kode til hovedprojektet PyTorch.
- AWS mener, at startups sparer penge ved at bruge én platform til både træning og inferens.
- PyTorch-brugere kan allerede portere apps til AMD-GPU'er og Apples chips med en konfigurationsændring.
Kilder:
TechCrunch AI → Hugging Face →
Genfortalt i egne ord af AI-nyheder.com · Tjek altid originalkilden, før du handler på vigtige oplysninger.