谷歌丢弃TensorFlow豪*JAX

谷歌是机器学习领域的开拓者，发布了其中一种最早的通用框架TensorFlow。

Meta发布AI框架PyTorch之后，TensorFlow逐渐失去了开发人员的青睐。

如今谷歌内部正押宝在一个取代TensorFlow的新AI项目JAX上。

年，谷歌开源了谷歌大脑（GoogleBrain）团队一个名为TensorFlow的小型研究项目，那年它实际上创立了现代机器学习生态系统。

TensorFlow迅速流行起来，谷歌也成为了主流AI产品的管家。

谷歌的TensorFlow曾经是无处不在的机器学习工具，此后败给了Meta的机器学习工具PyTorch。

PyTorch最初是在Facebook开发而成的，于年以beta的形式开放了源代码，现在日益被视为机器学习领域的 。

接受采访的开发人员、硬件专家、云提供商以及熟悉谷歌机器学习项目的人士给出了一致的意见。TensorFlow已经失去了开发人员的芳心。其中一些人更是放言：“PyTorch吃掉了TensorFlow的午餐”，可谓一语中的。

专家们表示，由于自身犯下一系列战术失误、错误的开发决策以及开源社区败给Meta，谷歌在互联网上引导机器学习未来的机会可能正在逐渐消失。PyTorch已俨然成为业余开发人员和科学研究人员的 机器学习开发工具。

如今在PyTorch的阴影下，谷歌一直在悄然构建一种名为JAX的机器学习框架，许多人将它视为是TensorFlow的接班者。JAX曾是代表“JustAftereXecution”（就在执行后）的缩写词，但谷歌官方称不再代表任何意思。

接近该项目的人士告诉《商业内幕》杂志，谷歌大脑团队和谷歌的AI子公DeepMind已全面丢弃了TensorFlow，转而力推JAX，为谷歌旗下的其他公司或部门亦步亦趋铺平了道路。

谷歌代表向《商业内幕》证实，如今JAX在谷歌大脑和DeepMind几乎得到了普遍采用。

熟悉谷歌机器学习项目的人士表示，最初JAX面临来自谷歌内部的巨大阻力。

知情人士称，谷歌员工习惯于使用TensorFlow。尽管TensorFlow很笨拙，但它在谷歌员工心目当中仍不失为是统一因素，尽管令人不安。他们表示，JAX采用的方法简单得多，但改变了谷歌内部构建软件的方式。

了解该项目的人士表示，这款工具现在有望成为未来几年谷歌所有使用机器学习的产品的基础，与TensorFlow在年代后期的地位如出一辙。

而JAX似乎已突破了谷歌这个孤立的圈子：Salesforce告诉《商业内幕》，它已经在其研究团队中采用了JAX。

专家们经常将Julia编程语言与JAX拿来比较，Julia的创建者ViralShah说：“JAX是了不起的技术。我认为JAX是一种单独的编程语言，恰好可以通过Python创建实例。如果你恪守JAX想要你遵守的规则，那么它就能发挥奇效，它能出色地完成它旨在完成的任务。”

谷歌现在希望再次成为领头羊，同时也从TensorFlow开发时所犯的错误中汲取教训。不过专家们表示，这是个巨大的挑战，因为现在谷歌必须取代一款已赢得了开发人员芳心的开源工具。

TensorFlow没落与PyTorch崛起

据《商业内幕》获得的数据显示，PyTorch在开发者论坛上的人气正在迅速赶超TensorFlow。StackOverflow的人气数据显示，按论坛上所提问题的数量来衡量，TensorFlow的人气近年来停滞不前，而PyTorch的人气持续攀升。

TensorFlow起步强劲有力，推出后迅速普及开来。优步和爱彼迎等公司以及美国宇航局（NASA）等组织很快就采用了TensorFlow，开始将它用于一些最复杂的项目，这些项目需要拿海量数据集来训练算法。到年11月，TensorFlow已被下载了1.6亿次。

但是开发人员和熟悉该项目的人士表示，谷歌的功能蔓延（feature-creeping）和不断更新越来越使TensorFlow变得笨拙，且对用户不友好，甚至对谷歌内部的用户都不友好。随着机器学习领域迅猛发展，谷歌不得不经常使用新工具更新其框架。熟悉该项目的人士称，随着越来越多的人参与进来，这个项目在内部蔓延开来，导致人们对最初使TensorFlow成为 工具的部分缺乏

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