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前言：

随着 AI芯片领域的竞争不断加剧，战火已延伸至软件生态层面。

近日，英伟达公司明确宣布，禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于 CUDA的软件。

这一举措加剧了 AI软件生态的竞争态势，对行业发展产生深远影响。

作者| 方文三

图片来源 |网 络

英伟达[守]：用CUDA垄断AI芯片的核心

据市场研究机构Gartner的最新预测，至2024年，AI芯片市场规模相较于上一年将增长25.6%，预计将达到671亿美元。

进一步预测，至2027年，AI芯片市场规模将是2023年的两倍以上，高达1194亿美元。

Precedence Research近期发布的报告也显示，预计到2032年，涵盖CPU、GPU、ASIC以及FPGA等类型的AI芯片市场规模将从2023年的约219亿美元大幅增长至2274.8亿美元。

CUDA平台为开发者提供了利用英伟达GPU强大算力的能力，通过软硬件协同手段加速计算密集型任务，如深度学习、科学计算和图像处理等领域的应用。

CUDA对于开发如ChatGPT等生成式AI应用具有极其重要的地位，与硬件体系相辅相成，对人工智能大模型的开发和部署至关重要。

CUDA之所以能够成为英伟达的竞争优势，其关键在于其庞大的GPU软件计算生态。

这一生态可以被视作GPU领域的“Windows系统”，尽管存在如Linux等替代品，但由于多年来构建的生态和用户粘性，很少有科技企业会放弃这一编程语言而从头开始训练AI产品。

这也使得竞争对手如AMD等在与英伟达CUDA平台在部署人工智能应用方面的集成体系和加速优化水平方面难以匹敌。

英伟达在全球AI芯片市场的领先地位显著，市场份额接近九成。

然而，随着AMD、Groq等竞争对手的崛起，他们推出的AI芯片性能已可与英伟达相媲美。

在这一背景下，英伟达之所以能够持续保持市场主导地位，其核心在于其CUDA软硬件协同运算平台的独特优势。

目前，CUDA计算平台已吸引了400万开发者，成为AI软件生态领域的佼佼者。

值得注意的是，英伟达自身也意识到了CUDA地位可能面临的挑战。

因此，在今年GTC大会之前，英伟达采取了措施，禁止第三方硬件兼容CUDA，以进一步巩固其在市场上的垄断地位。

这一举措意味着，客户要么选择其他生态系统，要么继续使用英伟达的产品。

UXL基金会[攻]：人人都想打破垄断

凭借卓越性能的芯片和CUDA构建的竞争优势，英伟达在AI加速器市场中占据了主导地位，使得其他竞争者难以切入。

为了应对这一局面，由英特尔、谷歌和高通等公司联合发起的UXL基金会应运而生，旨在开发一套兼容各种软硬件环境的开发软件。

该软件不仅支持多样化的AI加速器，还将开放源代码，以促进更广泛的合作与创新。

UXL基金会的全称是Unified Acceleration Foundation，其创始成员包括Arm Holdings plc、富士通、谷歌、Imagination Technologies、英特尔公司、高通公司和三星。

他们希望通过打造统一加速技术，使得开发者们能够更加灵活地使用各种类型的人工智能加速器芯片，摆脱对CUDA等特定平台的依赖。

这样一来，不仅会有更多的公司和个人能够参与到人工智能技术的发展中来，同时也会让整个行业变得更加多样化和开放。

UXL的成立将为整个人工智能行业带来更多的创新和竞争，加速计算技术的发展，并为开发者们提供更多的选择和可能性。

自英特尔推出oneAPI以来，UXL便致力于构建一个开源项目，旨在开发一套能够驱动多种AI加速器芯片的软件和工具。

这些工具和软件将确保计算机代码能够在任何机器上顺畅运行，不受特定芯片和硬件的限制。

该项目的推出正值去年9月的Linux基金会开源峰会，计划在今年上半年确定技术规范。

UXL基金会的最终目标是通过软件创新，摆脱对英伟达的依赖，并为AI开发者提供更多选择和灵活性。

为了实现这一目标，UXL计划将资源聚焦于解决由少数芯片制造商主导的最紧迫计算问题，如最新的人工智能应用和高性能计算应用。

这些早期计划符合基金会的长期战略，即通过吸引更多开发人员使用其平台来扩大影响力。

此外，据传UXL基金会还在积极寻求亚马逊、微软等其他芯片公司的支持，以进一步壮大其阵营。

从长远来看，尽管UXL的初衷是支持多样化的硬件和代码，但英伟达作为行业内的领导者，其硬件和代码仍有望在未来得到UXL基金会的支持。

在AI芯片产业的巨大利益驱动下，这场攻防战正不断升级，有望推动AI软件生态迎来新的发展阶段。

许多分析人士认为，UXL基金会的成立标志着芯片公司开始联手挑战CUDA的霸权地位。

根据规划，UXL基金会的技术指导委员会预计将在2024年上半年完成人工智能编程模型的规范制定工作，并有望在年底实现技术的成熟与应用。

这一进程有望为AI产业带来更加开放、兼容和创新的软件生态环境。

攻坚战[难]:想要取代CUDA难度颇大

从根本上来讲，CUDA的使用与否主要依赖于特定任务的需求。

对于规模较小的AI设备，工程师完全有能力选择其他开发工具作为CUDA的替代方案。

然而，在面对如AI大模型、自动驾驶模型等大型企业级任务时，CUDA凭借其卓越的性能和强大的可扩展性，依然是大公司的首选。

其出色的性能表现和广泛的应用领域，使得CUDA在业界具有不可替代的地位。

尽管长期来看，其他厂商可能会推出新的AI芯片和非CUDA标准，但要完全取代英伟达芯片在当前并不现实。

英伟达在GPU市场的领先地位以及CUDA生态系统的成熟度，使得其他厂商在短期内难以撼动其地位。

尽管竞争对手如英特尔、AMD等一直在努力追赶英伟达，并在硬件层面取得了一定的进展，但要完全取代CUDA仍然是一项艰巨的任务。

这些厂商在推动非英伟达GPU兼容CUDA接口方面所做的努力，虽然取得了一定成果，但要取代CUDA生态系统仍需克服诸多挑战。

此外，虽然有人认为开源软件开发框架可能会比CUDA更高效地使用资源，但目前来看，这些框架在实际应用中仍难以与CUDA相抗衡。

结尾：

经过PitchBook数据的整理与分析，我们发现UXL基金会的计划仅是众多试图挑战英伟达地位的努力之一。

在这些尝试中，风险投资和企业已向93个不同的项目注入了超过40亿美元的资金，旨在推动相关技术和市场的发展，从而削弱英伟达在行业内的主导地位。

这一趋势反映了英伟达在AI加速市场的强大影响力，同时也揭示了行业内对于多样化和创新技术的持续追求。

部分资料参考：天天IC：《“七雄”联手狙击英伟达CUDA，胜算几何？》，硬AI：《反CUDA联盟：打倒英伟达！》，半导体行业观察：《打破CUDA霸权！》，量子位：《反英伟达CUDA联盟集结：谷歌英特尔高通牵头》，半导体产业纵横：《高通、谷歌和英特尔联合宣战！英伟达CUDA有难了》，路透财经早报：《英伟达硬件太硬，对手拟从软件下手打破其AI主导地位》，镁客网：《巨头想要“围剿”英伟达CUDA？恐怕没那么容易》，美投investing：《反英伟达联盟、苹果大会关注点》

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