英偉達CUDA大更新引爭議！傳奇架構師，這是給對手送助攻？

全球觀察者深度出品

縱橫寰宇，洞察時代風云

英偉達最近搞了個大動作，20年來最大規模的CUDAToolkit13.1更新來了。

這個被寄予厚望的軟件升級，本想鞏固英偉達在AI芯片領域的霸主地位，沒想到卻引發了一場行業大討論。

CUDA更新，是護城河還是定時炸彈？

這次更新最核心的是引入了CUDATile編程模型，簡單說就是讓開發者寫代碼更容易了。

以前GPU編程門檻高得嚇人，現在普通人稍微學學也能上手。

英偉達算盤打得挺精，覺得這樣能吸引更多人用自己的生態，畢竟開發者多了，硬件銷量自然不愁。

但傳奇芯片架構師吉姆·凱勒不這么看。

他最近放話說，這個Tile模型可能會讓英偉達的軟件護城河徹底崩塌。

為啥呢？因為這種圖塊化技術早就不是啥新鮮事了，像Triton框架里就有類似玩法。

要是CUDA代碼更容易移植到其他框架，那AMD這些競爭對手豈不是撿了個大便宜？開發者想換芯片就換，英偉達還怎么鎖死用戶？

行業里對這事的看法分裂得厲害。

有分析師覺得凱勒是杞人憂天，CUDATile雖然表面上簡化了編程，但底層的中間表示還是針對英偉達硬件深度優化的。

這就好比給你一把萬能鑰匙，看著能開很多鎖，實際上只能開他家的門。

英偉達這波操作，說是降低門檻，不如說是換個姿勢把開發者綁得更緊。

英偉達現在的處境挺微妙的。

AI大模型對算力的胃口越來越大，開發者天天喊著要簡化編程。

不升級CUDA吧，怕開發者被競爭對手搶走；升級了又怕把門縫開太大，讓對手有機可乘。

這種技術和市場的平衡術，玩好了是神操作，玩砸了可就麻煩了。

就在CUDA更新引發爭議的時候，英偉達的大客戶們也開始搞事情。

谷歌最新發布的Gemini3大模型，性能據說比GPT還強，最關鍵的是沒用英偉達GPU，全靠自家TPU搞定。

這可不是小打小鬧，谷歌用實際行動證明，離開英偉達照樣能玩得轉。

更要命的是成本問題。

有消息說用TPU訓練Gemini3，成本比用英偉達方案直接砍半。

企業又不傻，能省一半錢誰不樂意？Meta最近也放風說要考慮用谷歌的AI芯片，這可都是英偉達的老客戶。

以前大家沒得選，只能乖乖掏錢買GPU，現在有了替代方案，誰還愿意當冤大頭？

這背后其實是AI芯片市場的風向變了。

以前英偉達靠通用GPU和CUDA生態躺著賺錢，現在大模型訓練流程越來越標準化，專用芯片的春天來了。

谷歌TPU、特斯拉D1、亞馬遜Trainium，一個個都想從英偉達嘴里搶肉吃。

客戶們也學聰明了，一邊用著英偉達的芯片，一邊偷偷搞自研，就怕哪天被卡脖子。

英偉達當然不會坐以待斃。

最近開始推出針對特定行業的定制GPU，想靠差異化留住客戶。

但這招能管用多久？畢竟客戶要的是成本可控和供應鏈自主，不是換湯不換藥的新包裝。

中國市場這邊，英偉達更是頭疼。

特朗普最近說要允許英偉達賣H200芯片給中國，但得抽走25%的收入。

這條件誰能接受？黃仁勛自己都沒底，公開說不確定中國會不會買。

更何況之前還出過芯片“后門”的事，中國客戶對英偉達的信任度早就打了折扣。

現在國產芯片也起來了，華為昇騰性能跟英偉達A100差不了多少，價格還便宜，關鍵是安全可控。

黃仁勛自己都承認，美國低估了中國芯片產業的發展速度。

現在中國每年能生產幾百萬顆AI芯片，英偉達想再靠減配版產品賺大錢，怕是沒那么容易了。

英偉達現在就像走鋼絲，一邊是CUDA生態可能出現的裂痕，一邊是大客戶和中國市場的雙重壓力。

20年建立起來的霸權，在2024年遇到了真正的挑戰。

這場仗該怎么打，黃仁勛怕是頭發都要愁白了。

畢竟在科技圈，沒有誰能永遠躺著賺錢，逆水行舟不進則退，這個道理英偉達比誰都清楚。