Google abre TorchTPU para reducir la dependencia de Nvidia en el desarrollo de IA

Google anunció el 20 de octubre de 2026 que TorchTPU, su versión de PyTorch, ya está disponible como proyecto de código abierto. La herramienta permite ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial en sus unidades de procesamiento Tensor Processing Units (TPUs) y trasladarlas a Google Cloud mediante un cambio de configuración, sin reescribirlas.

PyTorch es uno de los principales kits de código abierto para crear, entrenar y ejecutar modelos de IA. Según algunos cálculos, se utiliza en el 85% de las aplicaciones de IA. Muchas de sus funciones se diseñaron originalmente para trabajar con las GPU de Nvidia, que se convirtieron en el hardware estándar para la investigación en IA.

Amazon presentó el lunes TorchNeuron, su propia versión de PyTorch para trasladar aplicaciones a sus chips Trainium y a AWS sin reescrituras. La compañía también está aportando código al proyecto principal de PyTorch para separar varias funciones del hardware de Nvidia y facilitar que funcionen de forma predeterminada con otros tipos de chips.

Google afirma que desarrolló TorchTPU junto con Meta, Hugging Face, Inferact, responsable de vLLM, y RadixArk, responsable de SGLang, entre otros. Además, lanzó TPU agent suite para ayudar a migrar aplicaciones a sus chips y servicios en la nube, corregir errores y actualizar LiteRT para mejorar su compatibilidad con aplicaciones de IA basadas en PyTorch.

Estas herramientas no implican que los desarrolladores vayan a abandonar de inmediato el hardware de Nvidia, pero Google y Amazon están trabajando para reducir la ventaja de la compañía en el ecosistema de PyTorch. Fuente: TechCrunch.