AWS、TorchNeuronを発表 PyTorchアプリをTrainiumチップへ移行

Amazon Web Servicesは2026年10月19日（月曜日）、AIスタートアップが自社アプリをAmazon独自のAIチップであるTrainiumへ移行しやすくするための開発者向けツール「TorchNeuron」を公開した。今回の発表は、多くのAIワークロードでNvidiaをデフォルトのハードウェアにしてきたソフトウェア上の優位性に、正面から切り込むものだ。

TorchNeuronはPyTorchを基盤としている。PyTorchは、開発者がAIモデルの構築、学習、実行に用いる無償のオープンソースフレームワークだ。Amazonによると、PyTorchで書かれたアプリは、コードを一切書き換えることなく、設定を一行変えるだけでTrainium上で動作するという。このツールはPyTorch自体をベースにしているため、すでにこのフレームワークに慣れた開発者が新たに学習コストを負うことはないとしている。

CUDAの牙城に挑む

Amazonは、AIアプリのおよそ85%がPyTorchで書かれていると試算している。このフレームワークはもともとFacebook（現Meta）が開発したもので、2022年以降はLinux Foundationが管理している。Nvidiaは長年にわたり、自社のCUDAソフトウェアスタックがPyTorchとシームレスに連携するよう注力してきた。その結果、同社のGPUがこのフレームワークの事実上の標準の移行先となっている。Amazonがこの結びつきを緩めようとするのは初めてではない。PyTorchのユーザーはすでに、簡単な設定変更でAMDのGPUやApple siliconに切り替えられる。

AWSは、自社の訴求点は移行の容易さにとどまらないと主張する。Trainiumへ移行すれば、AWSクラウドのほかのサービスも利用しやすくなるからだ。同社は、CoreWeave、Nebius、Firmusといういわゆるネオクラウド事業者と比べて、スタートアップにとってより有力な選択肢になると位置づけている。これら事業者の多くはNvidiaのハードウェアに依存している。Amazonの自社製チップを手がける部門であるAWS Annapurna Labsのテクノロジーソフトウェア担当VP、Colin Brace氏は、学習と推論の両方に一種類のチップを使うことで、たとえAWSがトークン単価で最安値を提示しなくても、全体の経済性が向上すると語った。

Brace氏は、音声AI企業Deepgramを例に挙げた。同氏によれば、DeepgramはネイティブなPyTorchサポートを使ってTrainiumへ移行し、実運用レベルの精度を保ったまま、1ドルあたりの処理音声量が70%増えたという。

PyTorchのハードウェア非依存化を推進

Amazonはまた、メインのPyTorchプロジェクトに変更を上流へ提供し、コミュニティと協力して、フレームワークを特定のチップに縛り付けているコードを取り除いていくとも述べた。掲げられた目標は、Trainiumの顧客だけでなくすべての開発者にとって、よりハードウェアに依存しないPyTorchを実現することだ。

それが選択肢の拡大とコスト低減につながるのか、それとも本来PyTorchが隠すはずだった設定の複雑さを単に増やすだけなのかは、まだ見極める必要がある。仮にAmazonがこのフレームワークをNvidiaから切り離すことに成功すれば、GPUの王者にもたらされる影響は、通常のチップ競争の範囲をはるかに超えるかもしれない。「本当の話は、開発者が本当の選択肢を持てないようにしてきたロックインを取り除くことだ」とBrace氏は述べた。