Alphabet, Meta en Oracle werken samen om concurrentievoordeel van Nvidia aan te pakken

Wat er gebeurde

Nvidia is dominant in AI-chips dankzij sterke GPU's en het CUDA-programmeerinterface. Veel AI-frameworks, zoals PyTorch, zijn sterk op CUDA afgestemd, waardoor veel ontwikkelaars vastzitten aan Nvidia-hardware.

Alphabet heeft TorchTPU aangekondigd, een open-source stack die het mogelijk maakt PyTorch-workloads met weinig aanpassingen op TPUs te draaien. Amazon heeft een backend aangekondigd om PyTorch op zijn Trainium-chips te ondersteunen.

Meta werkt samen met beide bedrijven zodat het zijn AI-modellen op concurrerende accelerators kan draaien. Meta zegt dat het ontwikkelen van vooruitstrevende AI schaal en hardwarediversiteit vereist en niet door één architectuur mag worden beperkt.

Alphabet verkoopt inmiddels TPU-systemen aan derden en heeft eind vorige maand een overeenkomst met Oracle aangekondigd. Die brengt TPUs naar Oracle Cloud Infrastructure vanaf 2027. Daardoor kunnen Oracle-klanten workloads op TPUs draaien in plaats van op Nvidia GPU's.

Analisten merken op dat PyTorch nog steeds geoptimaliseerd is voor CUDA en Nvidia-hardware. De nieuwe ontwikkelingen maken het echter makkelijker om code te verplaatsen en bieden ruimte voor verdere optimalisatie van concurrerende chips.

The Motley Fool schrijft dat Nvidia's positie in datacenters hierdoor kan verslappen. Het artikel vermeldt ook dat Nvidia-aandelen ongeveer 22 keer de verwachte winst waarderen en dat de schrijver voorkeur heeft voor andere AI-aandelen, waaronder Alphabet.

Waarom dit telt

Voor beleggers betekent dit dat de sterke softwarelock-in van Nvidia onder druk kan komen te staan. Als PyTorch en cloudaanbieders meer keuze voor chips mogelijk maken, kan de afhankelijkheid van Nvidia afnemen.