最近，關于DeepSeek是否能夠繞開英偉達的CUDA框架的討論，引發(fā)了廣泛關注。這個問題的答案，不僅關乎DeepSeek的未來發(fā)展，更可能影響中國GPU產業(yè)能否在全球AI競爭中占有一席之地。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，始終受限于這道“技術壁壘”。

DeepSeek的這一嘗試，似乎想為國產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，是否意味著中國GPU產業(yè)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(zhàn)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，但為什么一到具體應用場景，跟英偉達還是會有那么大的差距？

問題的根源，并非完全在硬件本身，而在于軟件生態(tài)的制約——CUDA。

CUDA不僅僅是一個編程框架，它已經成為了全球AI計算生態(tài)的“核心基礎設施”。開發(fā)者在構建AI模型時，幾乎沒有人能夠忽視CUDA所帶來的優(yōu)勢。其成熟的開發(fā)工具鏈、優(yōu)化的深度學習框架、強大的并行計算能力以及完備的開發(fā)者支持，使得英偉達的硬件和軟件生態(tài)形成了一體化的“鐵三角”。這種生態(tài)的力量，不僅深深依賴于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(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，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。這意味著，想要在AI計算領域立足，開發(fā)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(yōu)化CUDA的同時，形成了對全球開發(fā)者的“鎖定”效應。即使國產GPU在硬件層面不再處于絕對劣勢，但缺乏CUDA兼容性和支持，國產GPU依然難以獲得AI開發(fā)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(chuàng)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，實際上已經在全球范圍內構筑了一道難以逾越的“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(tài)和應用場景中無法突破。

如果說硬件創(chuàng)新可以通過持續(xù)的技術積累逐步縮短差距，那么軟件生態(tài)的獨占地位卻成為了國產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(fā)工具鏈上與CUDA兼容，那么它們的市場前景仍然受到限制。開發(fā)者和企業(yè)在選擇GPU時，更多的是傾向于已經成熟且具有廣泛支持的CUDA生態(tài)，而非風險較大的非CUDA兼容平臺。

對于國產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”。這不僅僅意味著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(yōu)化等多方面形成自主的、完整的軟硬件生態(tài)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。

然后，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的關系。CUDA是英偉達推出的一個高層編程框架，它幫助開發(fā)者通過簡化的編程接口與GPU硬件交互。開發(fā)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背后的中間指令集。它接近硬件層面，介于高層編程語言和硬件機器指令之間。換句話說，PTX為開發(fā)者提供了一種更低層的控制方式，可以讓開發(fā)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(yōu)化。

DeepSeek并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(yōu)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(tài)系統(tǒng)。

為什么選擇PTX？這到底是突破，還是妥協(xié)？

為什么DeepSeek選擇走這條路，而非完全拋棄CUDA，開發(fā)自己的獨立框架呢？答案很簡單——CUDA作為全球最廣泛使用的GPU編程框架，已經構建了一個龐大的開發(fā)者生態(tài)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(tài)資源。

PTX的優(yōu)勢在于：它提供了對GPU硬件的底層控制，通過直接優(yōu)化指令集，開發(fā)者可以精細地調整計算任務的執(zhí)行過程。對于DeepSeek而言，這意味著它可以在不完全依賴CUDA的情況下，優(yōu)化GPU資源的分配，進一步提升計算效率。例如，開發(fā)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(yōu)化是有局限性的。首先，PTX操作需要開發(fā)者具備極高的硬件編程能力，這種細粒度的調優(yōu)是極其復雜且容易出錯的。并且，PTX的優(yōu)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(yōu)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(yōu)化取得某些計算任務的優(yōu)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(tài)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。

那么，DeepSeek的做法對于國產GPU廠商來說，是否有借鑒價值？答案是：有，但局限性很大。

DeepSeek的做法為國產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(yōu)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(wěn)妥”的策略，至少在現階段，能夠通過現有的硬件架構，借助技術優(yōu)化來提高計算效率。

然而，這種做法的局限性也非常明顯。如果國產GPU廠商僅僅依賴于這種“優(yōu)化路徑”，最終能否脫離英偉達的技術生態(tài)，走上完全自主可控的發(fā)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。這意味著國產GPU廠商需要開發(fā)自己的硬件架構、底層指令集，并打造自主的開發(fā)框架和生態(tài)系統(tǒng)。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?yōu)槭裁船F在對這個問題這么上心？

因為時間很緊迫了

中國的AI產業(yè)正迎來關鍵的“窗口期”——大模型的規(guī)?；逃?。如今，DeepSeek、文心一言、通義千問、豆包、訊飛星火等為代表的大模型已經逐漸從科研實驗室走向商業(yè)應用，它們需要數倍甚至數十倍于以往的算力支持，而這意味著對高效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(yōu)勢，更有可能被作為“武器”來限制競爭對手的發(fā)展。CUDA可能成為英偉達打壓國產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，顯得尤為緊迫。

對于中國的AI產業(yè)而言，要想在未來幾年的全球AI大戰(zhàn)中占得先機，必須擁有自己的高效GPU技術。不再依賴于外部先進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(zhàn)略上的必然選擇。如果中國的AI產業(yè)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(guī)?；逃靡约案鼜V泛的產業(yè)發(fā)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計算市場中占據一席之地，繞開CUDA這一技術“枷鎖”已成為當務之急。然而，繞過CUDA并非一件簡單的任務，國產GPU廠商不僅要解決技術難題，還要打破現有的產業(yè)格局與生態(tài)體系。如何在這一挑戰(zhàn)中破局，成為國產GPU產業(yè)能否突圍的關鍵。以下是一些策略建議。

1. 自主研發(fā)AI計算框架：構建與CUDA競爭的完整軟件生態(tài)

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(tài)。目前，CUDA通過其開發(fā)工具鏈、算法庫、深度學習框架等生態(tài)優(yōu)勢，牢牢占據了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(fā)一套能夠與CUDA競爭、甚至超越的技術體系。

• 研發(fā)兼容性強的編程框架與工具鏈：國產GPU廠商需要投入資源研發(fā)適配自家硬件的編程框架，類似于CUDA的并行計算框架（如OpenCL）。這個框架必須具備高效的計算調度和資源管理能力，并能支持主流的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。當然，現在更重要的是更好支持Transformer，通過優(yōu)化這些框架與硬件的協(xié)同作用，可以大幅提高計算性能，降低開發(fā)者的學習成本，進而提升國產GPU的市場接受度。
• 構建自主的算法庫與深度學習平臺：與英偉達的cuDNN、TensorRT等庫類似，國產GPU廠商應當開發(fā)自有的算法優(yōu)化庫，以提升圖像識別、自然語言處理等常見AI應用的計算性能。這些庫不僅要具有高效的運算能力，還要具備與現有框架兼容的能力，減少開發(fā)者的遷移成本。
• 打造開源開發(fā)者社區(qū)：國產GPU廠商應當積極開設開源平臺，吸引全球開發(fā)者參與，共同推動算法優(yōu)化、框架迭代和生態(tài)建設。通過社區(qū)的力量，可以加速軟件工具、算法庫的更新迭代，并推動產業(yè)內的技術創(chuàng)新。

2. 強化底層架構與指令集創(chuàng)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(chuàng)新并不足夠，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(yōu)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。

• 自主指令集的研發(fā)與優(yōu)化：借鑒DeepSeek使用PTX的思路，國產GPU廠商可以開發(fā)獨立的GPU指令集，避免過度依賴英偉達的架構。自有指令集能夠為GPU硬件提供更細粒度的優(yōu)化，并在性能上與CUDA競爭，甚至在特定應用上超越。在這一過程中，廠商需要對GPU架構進行深度優(yōu)化，提升其并行計算能力、內存訪問效率等關鍵性能指標。
• 硬件架構的創(chuàng)新與定制化：除了指令集的優(yōu)化，國產GPU廠商還要注重硬件架構的創(chuàng)新，特別是針對AI應用中的并行計算、矩陣運算等特定需求，進行架構上的定制化設計。這不僅能提升硬件的計算性能，還能降低能耗，增強AI計算的效能。

3. 加強產業(yè)協(xié)作與技術標準的推廣：突破生態(tài)封鎖

要繞開CUDA，單打獨斗是不夠的，國產GPU廠商必須聯(lián)合產業(yè)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。這意味著，不僅要發(fā)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(tài)的快速建設。

• 推動自主技術標準的建立與全球合作：國產GPU廠商需要推動自己的技術標準，尤其是在計算框架、算法庫、編程語言等領域。通過推動這些標準在行業(yè)中的應用，逐步與全球技術標準對接，打破英偉達CUDA的“獨占地位”。同時，廠商還應積極與國際開發(fā)者、科研機構和AI企業(yè)合作，促進技術交流與標準化進程，加速國產GPU的全球市場滲透。
• 積極參與國家級科研與產業(yè)項目：中國政府的支持對國產GPU產業(yè)至關重要。國產GPU廠商應爭取國家級科研項目的資金和技術支持，并與政府合作，推動GPU在AI、大數據、云計算等關鍵領域的廣泛應用。通過政策引導和行業(yè)支持，國產GPU能更快進入市場，形成競爭優(yōu)勢。
• 構建開源合作平臺：除了傳統(tǒng)的市場推廣和企業(yè)合作，國產GPU廠商還應參與到開源項目和技術平臺的建設中，通過與全球開發(fā)者共享技術成果，推動國產GPU在開源社區(qū)中的普及和應用。這不僅能吸引更多開發(fā)者的關注，也有助于推動技術的創(chuàng)新與應用落地。

4. 投資研發(fā)與長期布局：資金支持與技術積累同步進行

繞開CUDA，國產GPU產業(yè)必須投入大量的研發(fā)資金和技術資源，尤其是在軟件開發(fā)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(yōu)勢。

• 加大對GPU底層架構與指令集的研發(fā)投入：國產GPU廠商應當在底層技術的研發(fā)上加大投入，尤其是在硬件架構設計、指令集優(yōu)化等領域，以彌補當前的技術短板，提升硬件的綜合性能。
• 增加對AI算法和應用場景的技術支持：除了硬件與編程框架的研發(fā)，廠商還要在AI算法的支持上進行投資，尤其是在自然語言處理、計算機視覺、強化學習等領域，提升國產GPU的市場適應性。
• 吸引國內外投資與合作：國產GPU廠商還需通過戰(zhàn)略合作、股權投資等形式吸引資金支持。資金的充裕不僅能支持硬件和軟件的研發(fā)，也能推動市場推廣、技術合作等關鍵環(huán)節(jié)的快速推進。

綜上，CUDA的“魔咒”與英偉達的技術壟斷，早已將全球AI產業(yè)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(xù)作為全球AI算力的“標準”，那中國AI的未來，將永遠在別人的“規(guī)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(yè)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”就能輕松做到。CUDA不僅僅是一個編程框架，它是全球AI算力生態(tài)的“基石”，它的控制力，足以將任何挑戰(zhàn)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(tài)的全面再造，是對全產業(yè)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(fā)起更加全面、深刻的挑戰(zhàn)——不光是對硬件的突破，更是對“封閉生態(tài)”的徹底顛覆。

這場破局之戰(zhàn)，已經不單單是企業(yè)的戰(zhàn)爭，它關乎整個中國AI產業(yè)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(zhàn)面前，我們距離自主可控的未來，可能只差一次真正的產業(yè)創(chuàng)新、一次徹底的生態(tài)變革。

未來，國產GPU是否能站上世界之巔，取決于我們能否通過創(chuàng)新與合作打破這一局限——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(zhàn)，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(lián)陣，國產風云怒。

百舸爭流，千帆競夜，何懼霜刀雪斧？

問蒼穹：DeepSeek鋒芒，可能斷桎？

來源：數智猿