英偉達的CUDA，DeepSeek只“擊穿”了50%

來源：數據猿

最近，關於DeepSeek是否能夠繞開英偉達的CUDA框架的討論，引發了廣泛關注。這個問題的答案，不僅關乎DeepSeek的未來發展，更可能影響中國GPU產業能否在全球AI競爭中佔有一席之地。英偉達的CUDA技術幾乎壟斷了全球的AI計算市場，國產GPU廠商想要在這個領域嶄露頭角，始終受限於這道“技術壁壘”。

DeepSeek的這一嘗試，似乎想爲國產GPU打開一條新的路徑——繞過CUDA的限制，走一條“自主可控”的道路。但問題也隨之而來：DeepSeek的突破，真的能打破英偉達的技術封鎖嗎？還是僅僅是一場空想的泡沫？

如果DeepSeek能夠成功繞開CUDA，是否意味着中國GPU產業的獨立自主已經不再是遙不可及的夢想？還是說，這一切不過是一次高風險的技術冒險，最終只能以失敗收場？

國產GPU的悖論：

紙面戰力不錯，一到應用就露怯？

在國產GPU領域，我們經常會聽到這樣一個“悖論”——一些國產GPU產品的“紙面”硬件性能似乎不差，但爲什麼一到具體應用場景，跟英偉達還是會有那麼大的差距？

問題的根源，並非完全在硬件本身，而在於軟件生態的制約——CUDA。

CUDA不僅僅是一個編程框架，它已經成爲了全球AI計算生態的“核心基礎設施”。開發者在構建AI模型時，幾乎沒有人能夠忽視CUDA所帶來的優勢。其成熟的開發工具鏈、優化的深度學習框架、強大的並行計算能力以及完備的開發者支持，使得英偉達的硬件和軟件生態形成了一體化的“鐵三角”。這種生態的力量，不僅深深依賴於CUDA，也形成了強大的技術壁壘。

更重要的是，CUDA的影響力已經超越了單純的編程框架層面。它幾乎主導了整個AI產業鏈的各個環節，從算法實現、數據處理，到模型訓練，再到深度學習框架的兼容性，都與CUDA深度綁定。這意味着，想要在AI計算領域立足，開發者幾乎無法避免對CUDA的依賴。而在這一過程中，英偉達通過優化CUDA的同時，形成了對全球開發者的“鎖定”效應。即使國產GPU在硬件層面不再處於絕對劣勢，但缺乏CUDA兼容性和支持，國產GPU依然難以獲得AI開發者的青睞，市場份額也因此受限。

從更深層的角度來看，CUDA的影響力似乎已經不僅僅是技術層面的創新，它更多地形成了英偉達對AI市場的“壟斷式控制”。英偉達通過其CUDA平臺，實際上已經在全球範圍內構築了一道難以逾越的“隱形護城河”。這道壁壘不僅限制了國產GPU廠商的硬件競爭力，也讓其在軟件生態和應用場景中無法突破。

如果說硬件創新可以通過持續的技術積累逐步縮短差距，那麼軟件生態的獨佔地位卻成爲了國產GPU廠商的巨大障礙。即便是性能強勁的國產GPU，如果無法在深度學習框架和開發工具鏈上與CUDA兼容，那麼它們的市場前景仍然受到限制。開發者和企業在選擇GPU時，更多的是傾向於已經成熟且具有廣泛支持的CUDA生態，而非風險較大的非CUDA兼容平臺。

對於國產GPU廠商而言，要想在與英偉達的競爭中脫穎而出，最重要的突破點，正是CUDA這一“隱形壁壘”。這不僅僅意味着在硬件性能上的追趕，而是要在深度學習框架、工具鏈、算法優化等多方面形成自主的、完整的軟硬件生態鏈。

這件事情，說起來容易，要做起來比登天還難。

可以說，國產GPU廠商，苦CUDA久矣！但一直沒能找到比較好的突破路徑。

DeepSeek沒有完全繞開CUDA

只是繞開了它的一部分

也正是這個原因，當有媒體報道DeepSeek有可能找到了繞開CUDA的方法時，人們才如此興奮。

然後，DeepSeek到底有沒有繞開CUDA，事實到底是怎樣的？

要搞清楚DeepSeek的技術路徑，首先要理解CUDA與PTX的關係。CUDA是英偉達推出的一個高層編程框架，它幫助開發者通過簡化的編程接口與GPU硬件交互。開發者在CUDA上編寫代碼時，實際上是通過CUDA語言（如CUDA C/C++）與GPU進行高效通信。

PTX（Parallel Thread Execution），則是CUDA背後的中間指令集。它接近硬件層面，介於高層編程語言和硬件機器指令之間。換句話說，PTX爲開發者提供了一種更低層的控制方式，可以讓開發者對GPU的計算資源（如線程調度、寄存器使用等）進行精細的優化。

DeepSeek並沒有完全跳出英偉達的CUDA框架，而是選擇繞過了CUDA的高層API，直接操作PTX指令集，進行更細粒度的硬件優化。這種做法本質上是在原有框架內尋求突破，而非徹底脫離英偉達的生態系統。

爲什麼選擇PTX？這到底是突破，還是妥協？

爲什麼DeepSeek選擇走這條路，而非完全拋棄CUDA，開發自己的獨立框架呢？答案很簡單——CUDA作爲全球最廣泛使用的GPU編程框架，已經構建了一個龐大的開發者生態和技術基礎。任何想要與英偉達競爭的GPU廠商，都必須面對這個事實：單純依賴自有的高層編程框架，是極其困難的，且需要極高的技術和生態資源。

PTX的優勢在於：它提供了對GPU硬件的底層控制，通過直接優化指令集，開發者可以精細地調整計算任務的執行過程。對於DeepSeek而言，這意味着它可以在不完全依賴CUDA的情況下，優化GPU資源的分配，進一步提升計算效率。例如，開發者可以通過PTX精確地管理線程調度、寄存器分配、內存訪問等方面，從而達到高效利用GPU的目的。

然而，這樣的優化是有侷限性的。首先，PTX操作需要開發者具備極高的硬件編程能力，這種細粒度的調優是極其複雜且容易出錯的。並且，PTX的優化效果，能否普適到所有計算任務，也有待驗證。不同的AI任務有不同的計算特性，PTX優化是否能夠在每個領域都帶來實質性的提升，仍然是一個懸而未決的問題。

而且，即使DeepSeek能夠通過PTX優化取得某些計算任務的優勢，它依然在英偉達的技術框架下運行，無法擺脫英偉達對硬件生態的控制。PTX雖然比CUDA的高層框架更接近底層，但本質上還是依賴英偉達的硬件架構和指令集。

那麼，DeepSeek的做法對於國產GPU廠商來說，是否有借鑑價值？答案是：有，但侷限性很大。

DeepSeek的做法爲國產GPU廠商提供了一個新的思路——通過底層指令集（如PTX）的精細優化，國產GPU廠商可以嘗試在現有的英偉達框架下提升性能。這是一個相對“穩妥”的策略，至少在現階段，能夠通過現有的硬件架構，藉助技術優化來提高計算效率。

然而，這種做法的侷限性也非常明顯。如果國產GPU廠商僅僅依賴於這種“優化路徑”，最終能否脫離英偉達的技術生態，走上完全自主可控的發展道路，仍然是不確定的。

真正的突破，仍然是要從根本上脫離英偉達的技術依賴。這意味着國產GPU廠商需要開發自己的硬件架構、底層指令集，並打造自主的開發框架和生態系統。只有這樣，才能真正走出英偉達的陰影，實現真正的“自主可控”。

我們爲什麼現在對這個問題這麼上心？

因爲時間很緊迫了

中國的AI產業正迎來關鍵的“窗口期”——大模型的規模化商用。如今，DeepSeek、文心一言、通義千問、豆包、訊飛星火等爲代表的大模型已經逐漸從科研實驗室走向商業應用，它們需要數倍甚至數十倍於以往的算力支持，而這意味着對高效GPU的需求將達到前所未有的水平。

令人擔憂的是，英偉達的CUDA框架不僅是技術優勢，更有可能被作爲“武器”來限制競爭對手的發展。CUDA可能成爲英偉達打壓國產GPU廠商的一個利器，通過封鎖兼容性，限制國產GPU廠商在AI計算領域的擴張。

因此，一方面，中國急需大量GPU算力資源以支撐大模型的商用，另一方面，外部技術封鎖和CUDA的“軟性封鎖”使得國產GPU廠商面臨前所未有的壓力。在這種雙重困境下，尋找擺脫英偉達技術限制的突破路徑，顯得尤爲緊迫。

對於中國的AI產業而言，要想在未來幾年的全球AI大戰中佔得先機，必須擁有自己的高效GPU技術。不再依賴於外部先進GPU產品，尤其是英偉達的CUDA框架，已經不僅是技術上的需求，更是戰略上的必然選擇。如果中國的AI產業無法擁有自主可控的GPU技術，將無法突破算力瓶頸，直接影響到大模型的規模化商用以及更廣泛的產業發展。

在這種背景下，即使DeepSeek沒有完全繞過CUDA，但只要他往這條路上找到了一點點可能性，也是彌足珍貴的。

一口吃不成個胖子

在面對美國日益嚴格的技術封鎖和英偉達CUDA的強大控制力時，國產GPU要想在全球AI計算市場中佔據一席之地，繞開CUDA這一技術“枷鎖”已成爲當務之急。然而，繞過CUDA並非一件簡單的任務，國產GPU廠商不僅要解決技術難題，還要打破現有的產業格局與生態體系。如何在這一挑戰中破局，成爲國產GPU產業能否突圍的關鍵。以下是一些策略建議。

1. 自主研發AI計算框架：構建與CUDA競爭的完整軟件生態

繞開CUDA的首要任務是構建自主可控的AI計算框架和軟件生態。目前，CUDA通過其開發工具鏈、算法庫、深度學習框架等生態優勢，牢牢佔據了AI計算市場的主導地位。因此，國產GPU廠商需要針對性地開發一套能夠與CUDA競爭、甚至超越的技術體系。

2. 強化底層架構與指令集創新：打破硬件限制，提升自主性

硬件和軟件是AI計算的兩大支柱，要繞開CUDA，單靠軟件上的創新並不足夠，底層硬件架構與指令集的自主設計同樣至關重要。在硬件層面，國產GPU廠商可以通過深度優化架構和設計自有指令集的方式來實現高效計算，進而提升在AI領域的競爭力。

3. 加強產業協作與技術標準的推廣：突破生態封鎖

要繞開CUDA，單打獨鬥是不夠的，國產GPU廠商必須聯合產業鏈中的各方力量，共同推進國產GPU技術的市場滲透與應用推廣。這意味着，不僅要發展硬件和軟件技術，還要加強與各方的合作，推動國產GPU生態的快速建設。

4. 投資研發與長期佈局：資金支持與技術積累同步進行

繞開CUDA，國產GPU產業必須投入大量的研發資金和技術資源，尤其是在軟件開發工具、算法庫、硬件設計等核心領域，才能形成具有長期競爭力的優勢。

綜上，CUDA的“魔咒”與英偉達的技術壟斷，早已將全球AI產業的算力主權牢牢掌控。這場與英偉達的較量，絕不僅僅是技術上的一場追逐，而是關乎中國在全球科技格局中能否真正崛起的關鍵賭局。如果我們依然依賴外部技術，坐視CUDA繼續作爲全球AI算力的“標準”，那中國AI的未來，將永遠在別人的“規則”下打拼。

今天，DeepSeek的突破雖然看似只是“小步前進”，但它所蘊含的意義，卻是一次全產業鏈的警醒和反思。要真正打破英偉達的封鎖，國產GPU絕非只依賴某一項技術的“繞道”就能輕鬆做到。CUDA不僅僅是一個編程框架，它是全球AI算力生態的“基石”，它的控制力，足以將任何挑戰者壓制在萌芽階段。

然而，突破沒有捷徑。突破不止是對GPU硬件的迭代，更是軟硬件生態的全面再造，是對全產業鏈上游至下游的深刻重塑。如果國產GPU廠商想要從“追趕者”變成“引領者”，那就必須向英偉達發起更加全面、深刻的挑戰——不光是對硬件的突破，更是對“封閉生態”的徹底顛覆。

這場破局之戰，已經不單單是企業的戰爭，它關乎整個中國AI產業的未來，關乎是否能夠掌控自主算力資源。在這場前所未有的挑戰面前，我們距離自主可控的未來，可能只差一次真正的產業創新、一次徹底的生態變革。

未來，國產GPU是否能站上世界之巔，取決於我們能否通過創新與合作打破這一侷限——這不僅是技術上的跨越，更是信心與決心的撞擊。這場突圍戰，或許在明天，但今天已是決勝的起點。

《永遇樂·算域爭鋒》

CUDA鐵鎖，寒封十載，算海孤旅。

紙甲龍鱗，空鳴霄漢，難撼西洲柱。

忽聞雷動，深算奇兵，半壁銅關鑿處！

GPU逐鹿處，誰持九州弓弩？

星河倒掛，重編經緯，另寫乾坤棋譜。

寒門鑄劍，旌旗聯陣，國產風雲怒。

百舸爭流，千帆競夜，何懼霜刀雪斧？

問蒼穹：DeepSeek鋒芒，可能斷桎？