أطلقت Amazon Web Services (AWS) يوم الاثنين 19 أكتوبر 2026 أداة جديدة للمطورين باسم TorchNeuron، بحسب TechCrunch. وتتيح الأداة لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة نقل تطبيقاتها إلى شرائح Trainium من أمازون بتغيير سطر واحد فقط من الإعدادات، دون الحاجة إلى إعادة كتابة الكود. ويُعدّ هذا التحدي الأكثر مباشرة حتى الآن لهيمنة Nvidia على عتاد الذكاء الاصطناعي.
تكتسب هذه الخطوة أهمية بالغة لأن معظم برمجيات الذكاء الاصطناعي مبنية على PyTorch، وهي مجموعة أدوات مفتوحة المصدر ومجانية. وتقول أمازون إن نحو 85% من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مكتوبة بـ PyTorch، وقد أمضت Nvidia سنوات في التأكد من أن برمجياتها CUDA تدعم هذه التطبيقات بسلاسة. وقد جعل ذلك عتاد Nvidia الخيار الافتراضي لمطوري الذكاء الاصطناعي، وصُمّمت TorchNeuron لتخفيف قبضتها على هذا المجال.
كيف تعمل TorchNeuron مع PyTorch
TorchNeuron مقتبسة من PyTorch نفسها، لذا لا يحتاج المطورون الذين يعرفون PyTorch بالفعل إلى تعلّم نظام جديد. ووفقًا لأمازون، تعمل الأداة من خلال السماح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبنية على PyTorch بالعمل على Trainium بتغيير واحد في الإعدادات. وترى أمازون أن نقل التطبيقات إلى Trainium ليس بسيطًا فحسب، بل يمنح الشركات الناشئة أيضًا إمكانية الوصول إلى منظومة AWS السحابية بأكملها.
ليست AWS أول شركة تقدّم مسارًا سهلًا إلى شرائحها. فمستخدمو PyTorch يمكنهم بالفعل نقل تطبيقاتهم إلى وحدات معالجة الرسومات من AMD أو حتى شرائح Apple بتغيير بسيط في الإعدادات. لكن عرض أمازون يذهب أبعد من ذلك، إذ تؤكد أن Trainium تتعامل مع التدريب والاستدلال على الشريحة نفسها، وهو ما تقول إنه يحسّن الجدوى الاقتصادية عبر عبء العمل الكامل.
جهود أمازون لفصل PyTorch عن Nvidia
تسعى AWS أيضًا إلى جعل PyTorch أقل تمركزًا حول Nvidia. وتقول الشركة إنها تساهم بتعديلات في المشروع الأصلي لـ PyTorch، بالتعاون مع المجتمع لإزالة الكود الذي يربط إطار العمل بشرائح بعينها. والهدف هو جعل PyTorch أكثر استقلالية عن العتاد لجميع المطورين، وليس فقط لمستخدمي Trainium.
صرّح Colin Brace، نائب رئيس برمجيات التكنولوجيا في AWS Annapurna Labs، لـ TechCrunch عبر البريد الإلكتروني بأن القصة الحقيقية تكمن في إزالة القيد الذي كان يمنع المطورين من امتلاك خيار حقيقي على الإطلاق. وأشار أيضًا إلى Deepgram، وهي شركة مقدّمة لتطبيقات الصوت بالذكاء الاصطناعي، انتقلت إلى Trainium باستخدام دعم PyTorch الأصلي وتعالج الآن 70% من الصوت الإضافي لكل دولار بدقة بمستوى الإنتاج.
