近年来，人工智能与高性能计算的需求激增，使得GPU（图形处理器）成为全球科技竞争的核心战场。而在这片战场上，英伟达凭借CUDA（Compute Unified Device Architecture）构建的软硬件生态壁垒，长期占据主导地位。然而，中国AI公司深度求索（DeepSeek）近期被曝出正尝试绕过CUDA技术框架，引发业内广泛关注。业内人士分析，此举或为适配国产GPU芯片的软件生态提前布局，标志着中国在AI底层技术自主化道路上迈出关键一步。
一、CUDA霸权：英伟达的护城河与国产GPU的生态困境
CUDA不仅是英伟达GPU的编程模型，更是一个包含编译器、函数库、开发工具链的完整生态系统。自2006年推出以来，CUDA通过降低GPU编程门槛，成功将开发者绑定至英伟达硬件平台。据统计，全球90%以上的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）默认支持CUDA，数百万开发者已形成路径依赖。这种“硬件+软件”的双重垄断，使得非CUDA生态的GPU难以进入主流市场。
中国国产GPU厂商（如壁仞科技、摩尔线程、天数智芯等）尽管在硬件性能上逐步接近国际水平，却始终面临“有卡无生态”的窘境。以壁仞科技BR100系列为例，其理论算力可对标英伟达A100，但实际应用中，开发者需将CUDA代码手动迁移至其自研的BIRENSUPA平台，效率损失高达30%-50%。这种生态断层导致国产GPU难以被大规模商业化采用，尤其在需要快速迭代的AI领域。
二、DeepSeik的突围：绕过CUDA的技术路径猜想
DeepSeek作为中国领先的AGI（通用人工智能）研发企业，其大模型训练对算力需求巨大。此前，该公司高度依赖英伟达A100/H100集群，但受美国出口管制影响，供应链稳定性存忧。此次技术调整可能包含以下方向：
1. 开源框架适配：转向支持跨平台架构的编程模型，如OpenCL、SYCL或Vulkan。这些框架理论上可兼容不同厂商GPU，但需要重新优化算法，可能牺牲部分性能。例如，AMD的ROCm虽对标CUDA，但实际兼容性仍受诟病。
2. 中间层抽象化：开发类似Intel oneAPI的中间件，将CUDA代码自动转译为国产GPU指令。天数智芯的“DeepLink”技术即采用此思路，但其转换效率与覆盖率尚未达到生产级要求。
3. 全栈自研：借鉴华为昇腾的CANN架构，从硬件指令集到上层编译器完全自主设计。这种方案能最大化性能，但需要庞大的开发者社区支撑，短期难以复制CUDA的生态规模。
据知情人士透露，DeepSeek可能采取“分阶段迁移”策略：先通过兼容层保证现有模型在国产GPU上的基础运行，再联合硬件厂商定制专用加速库，逐步摆脱对CUDA的依赖。
三、国产GPU的机遇与挑战：生态构建绝非一日之功
政策层面，中国“十四五”规划已将GPU列为重点突破领域，北京、上海等地对国产芯片采购提供最高30%的补贴。资本市场亦热度不减——2023年国产GPU融资总额超200亿元，壁仞、沐曦等企业估值均破百亿。
然而，生态建设面临多重难关：
- 工具链成熟度：CUDA拥有超过4000个API函数，国产平台需实现全兼容且保持版本同步，工程量巨大。
- 开发者迁移成本：重新学习新编程模型将延缓项目进度，企业可能缺乏动力。
- 性能调优瓶颈：即使硬件算力达标，缺乏深度优化的算子库会导致实际吞吐量下降。例如，某国产GPU在ResNet50训练中，因卷积算子效率不足，耗时较英伟达产品多出40%。
对此，行业正探索“联盟式突破”。2024年初，中国电子标准化研究院牵头成立“异构计算软件生态联盟”，推动制定统一的编程接口标准。若DeepSeek等AI企业与GPU厂商、高校形成协同，或可加速关键框架（如PyTorch、PaddlePaddle）的国产化适配。
四、全球格局生变：自主化浪潮下的产业链重构
DeepSeek的尝试并非孤例。美国对华高端芯片禁售加剧了全球供应链的碎片化，各国均在寻求替代方案：欧盟启动“欧洲处理器计划”，日本Rapidus公司联合Meta开发AI芯片，印度则推出“数字印度RISC-V计划”。技术民族主义抬头下，单一生态主导的时代或将终结。
对中国而言，突破CUDA垄断具有双重意义：
- 安全维度：避免因底层技术受制于人导致的“断链”风险。例如，美国BIS新规禁止向中国出口AI训练芯片，若软件生态完全依赖CUDA，国产硬件将无法有效替补。
- 经济维度：中国AI算力市场规模预计2025年达2000亿元，国产GPU替代率若提升至50%，可节省超300亿元的外汇支出。
不过，自主化路径需警惕“重复造轮子”的陷阱。华为昇腾的经验表明，仅一家企业投入难以撼动生态格局，需全行业共享技术成果。例如，华为开源MindSpore框架并兼容多种硬件，使其适配速度提升60%。
五、未来展望：一场十年周期的持久战
短期内，国产GPU仍无法撼动英伟达地位。据IDC数据，2023年中国数据中心GPU市场，英伟达份额仍占85%。但长期看，绕过CUDA的尝试可能引发连锁反应：
- 差异化竞争：国产GPU可专注于特定场景（如推理、边缘计算）构建垂直生态，避开英伟达的通用性优势。
- 政策反哺：政府主导的“新基建”项目或优先采购国产方案，为生态迭代提供试错空间。
- 开源协作：RISC-V在CPU领域的成功已验证社区驱动的可行性，GPU开源指令集或成下一个突破口。
DeepSeek的探索，或许正按下中国算力基础设施自主化的启动键。这场战役没有速胜之道，但每一次代码的重构、每一个算子的优化，都在为打破“CUDA霸权”积累量变。当国产GPU真正跑通从芯片设计到软件生态的闭环，中国AI产业方能实现真正的韧性崛起。
