גוגל ואמזון הפסיקו להילחם בשבבים של אנבידיה. עכשיו הן הולכות על התוכנה

שורה אחת בהגדרות, ואנבידיה מאבדת לקוח

לפי אמזון, כדי להעביר אפליקציית בינה מלאכותית משבבים של אנבידיה לשבבים של אמזון, צריך לשנות שורה אחת בהגדרות. לא לכתוב מחדש את הקוד. לא לגייס צוות מהגרים. שורה אחת.

אם זה נשמע לכם כמו הבטחה של איש מכירות, אתם צודקים לחשוד. אבל הפעם ההבטחה מגיעה משתי החברות הגדולות בעולם הענן, ביומיים רצופים, ושתיהן מכוונות לאותה נקודה בדיוק. לא לשבב של אנבידיה. לתוכנה שעוטפת אותו.

מה קרה השבוע

ביום שני, 19 באוקטובר, אמזון הוציאה כלי למפתחים בשם TorchNeuron. הוא מאפשר להריץ אפליקציות שנכתבו ב-PyTorch על שבב ה-Trainium של אמזון, בלי לשכתב אותן. PyTorch היא ספריית קוד פתוח לבניית מודלים של בינה מלאכותית, ולפי אמזון כ-85 אחוז מהאפליקציות בתחום כתובות בה. פייסבוק יצרה אותה, והיא עברה לחסות קרן לינוקס ב-2022.

ביום שלישי, 20 באוקטובר, גוגל ענתה. היא פרסמה בקוד פתוח את TorchTPU, הגרסה שלה ל-PyTorch שרצה על השבבים של גוגל, ה-TPU. לפי הדיווח ב-TechCrunch, גוגל עבדה על זה ישירות עם מטא, האגינג פייס ועם היוצרים של שני כלי הרצה פופולריים, vLLM ו-SGLang. היא גם הוציאה "חבילת סוכנים ל-TPU", כלי שעוזר למפתחים להעביר אפליקציות לשבבים של גוגל ולתקן שגיאות בדרך.

שימו לב לסדר הפעולות. אף אחת מהן לא הציגה שבב חדש ומהיר יותר. שתיהן הציגו כלי הגירה.

למה PyTorch היא לב העניין

אנבידיה לא שולטת בשוק רק בגלל שהשבבים שלה טובים. היא שולטת בגלל CUDA, שכבת התוכנה שלה, שנבנתה לאורך שנים ושעבדה עם PyTorch בצורה חלקה במיוחד. מפתח שכתב קוד ב-PyTorch קיבל, כמעט בלי לשים לב, אנבידיה כברירת מחדל. כמו מי שקנה מדפסת ומגלה שרק הדיו של היצרן מתאים לה, רק שכאן מדובר בתשתית של מיליארדים.

הנעילה הזו היא המבצר. מי שרצה לעזוב נתקל בחשבון הנדסי: כמה חודשי עבודה יעלה לכתוב הכל מחדש, ומה יקרה לביצועים בדרך. ברוב המקרים העדיפו לשלם לאנבידיה ולישון בשקט.

גם גוגל וגם אמזון מנסות עכשיו להפוך את חשבון ההגירה לאפס. ואמזון הצהירה על צעד נוסף: היא תתרום קוד לפרויקט PyTorch הראשי כדי לנתק את התכונות שלו מחומרה ספציפית. בציטוט מהבלוג שלה: המטרה היא להפוך את PyTorch ל"בלתי תלוי בחומרה עבור כל קהילת המפתחים, לא רק משתמשי Trainium".

המספרים, ומה שחסר בהם

הדוגמה הבולטת שאמזון מביאה היא Deepgram, חברת קול מבוססת בינה מלאכותית. לדבריה, אחרי המעבר ל-Trainium היא מעבדת 70 אחוז יותר שעות אודיו על כל דולר, ברמת דיוק ברמה של פרודקשן. זה נתון מרשים, וזה נתון שמגיע מהחברה שמוכרת את השבב ומלקוח שבחרה לספר עליו.

קולין ברייס, סגן נשיא לתוכנה באנפורנה לאבס של AWS, אמר ל-TechCrunch ש"הסיפור האמיתי הוא הסרת הנעילה שמנעה ממפתחים בחירה אמיתית". מי שמכיר את עולם הענן יזהה את המשפט. זו אותה שפה שהשתמשו בה נגד אורקל, נגד מיקרוסופט, ועכשיו נגד אנבידיה.

מה אין בכתבה? מפרטים של שבב Trainium, מחירים של TorchNeuron, ובנצ'מרקים עצמאיים. אין גם נתון על כמה מפתחים בפועל עברו. וכאן נכנסת הסתייגות של TechCrunch עצמה: המפתחים לא יברחו מאנבידיה בהמוניהם, והגירה כזו עלולה להוסיף כאב ראש של הגדרות במקום להסיר אותו.

הרקע: גוגל התכוננה לזה כמעט שנה

המהלך של גוגל לא נולד השבוע. כבר בדצמבר 2025 דיווחה רויטרס, ואתר TechInformed סיכם, שגוגל מפתחת פרויקט פנימי בשם TorchTPU וששוקלת לפתוח אותו בקוד פתוח. הבעיה ההיסטורית של גוגל: ה-TPU נבנה סביב JAX, ספריית פייתון שהיא משתמשת בה בעצמה, בזמן שכל העולם כתב ב-PyTorch. גוגל בנתה שבב מצוין עבור שפה שאף אחד מבחוץ לא דיבר.

גם לשותפה שלה יש אינטרס. מטא תומכת כבדה ב-PyTorch, ולפי הדיווחים רוצה להוריד עלויות הרצה ולגוון את התלות באנבידיה. כשהיוצרת של ספרייה מעוניינת שהספרייה שלה תרוץ היטב על שבבים של מתחרות של אנבידיה, זה לא עניין טכני. זה עניין פוליטי.

מי באמת מרוויח מזה

אני לא מאמין שאנבידיה מתמוטטת מזה. המפתחים לא יברחו בהמוניהם, כמו ש-TechCrunch עצמה מעריכה. אבל השאלה הנכונה היא לא אם אנבידיה תיפול. השאלה היא מה יקרה למחיר שלה.

כל עוד אין חלופה אמיתית, אנבידיה קובעת מחיר. ברגע שהלקוח מסוגל לומר "אני עובר ב-20 דקות", ההנחה בשיחת המכירה קופצת. מספיק שהאיום יהיה אמין. לא צריך שמישהו באמת יעבור.

המפתח הקטן, הסטארטאפ שמשלם על כל דולר, הוא הראשון שירוויח. הוא יוכל לנסות שבב אחר בלי להמר על חודשי עבודה. ואם שני ענקי ענן נלחמים על ליבו, הוא יגלה פתאום שיש לו כוח מיקוח, דבר שלא היה לו מעולם.

הסיכון בצד השני: עוד שכבה של קוד בין המפתח לשבב היא עוד מקום שבו דברים נשברים. ההבטחה של "שורה אחת" תיבחן בפעם הראשונה שמודל ענק יקרוס באמצע אימון ביום שישי בערב, ואף אחד לא יידע אם האשם הוא הקוד, הכלי או השבב.

מה כדאי לבדוק לפני שמתלהבים

אם אתם מפתחים או מנהלי טכנולוגיה, יש שלוש שאלות פשוטות שכדאי לשאול כל ספק ענן שמציע לכם "מעבר בשורה אחת". קודם כל, כמה מהספריות שאתם משתמשים בהן באמת נתמכות, ולא רק הליבה של PyTorch. שנית, מה קורה לביצועים כשהעומס אמיתי ולא בדמו. ושלישית, מי ישלם אם משהו נשבר באמצע. התשובות לשאלות האלה יקבעו אם מדובר במהפכה או במצגת.

הנתון של Deepgram הוא נקודת התחלה טובה, אבל הוא נקודה אחת. עד שיצטברו עשרות דוגמאות, מהסוג שאפשר לבדוק בלי לסמוך על הספק, כדאי להתייחס אליו כמו שמתייחסים לביקורת מסעדה שכתבה המסעדה.

לאן מכאן

לפני שנה שאלנו מי יבנה את השבב הכי מהיר. עכשיו נראה שהשאלה השתנתה: מי יהפוך את ההחלפה לקלה מספיק. המבצר של אנבידיה לא נבנה מסיליקון. הוא נבנה מהרגל.

ואת הרגלים, כידוע, אפשר לשבור. השאלה היא רק אם מישהו יעשה את זה לפני שאנבידיה תמצא לעצמה מבצר חדש.