与AMD工程师交流后，傅盛抛出了一个判断：CUDA的生态壁垒正在被AI迅速抹平。

过去，一块非CUDA硬件想跑主流模型，门槛高得吓人。缺乏CUDA意味着功能开发受限，引入新芯片架构往往需要数十名工程师耗费数月，逐行编写算子、做底层适配。这道人力与时间的墙，长期是NVIDIA之外厂商的痛点。

现在这道墙出现了裂缝。傅盛提到Anthropic的一个案例：仅用3天，借助AI就把Claude无缝移植到了AMD芯片上。整个过程在极少人工干预下完成，AI模型自动移植、重写kernel。

更耐人寻味的是因果方向。推动这一切的AI能力，恰恰是NVIDIA自己参与推动的。傅盛的结论是，这种能力正在反向削弱其底层的CUDA护城河。

替代门槛的下跌不是线性的，而是断崖式的：

  • 过去：数十名工程师、数月工期，才能完成新架构的算子与底层适配
  • 现在：AI在极少人工干预下快速自动移植和重写kernel

对硬件厂商来说，软件适配不再是难以逾越的第一道关卡；对NVIDIA来说，护城河的深度正在被重新计价。