中国AI芯片追上英伟达，或许不难，CUDA生态才是真的难

近日，媒体报道称，美国商务部长雷蒙多警告英伟达，称英伟达不能为中国大陆市场，推出特供版的AI芯片，不能让中国的人工智能发展。

按照媒体的说法，她直接表示只要英伟达推出中国特供版的AI芯片，她第2天就会采取措施。

很多人表示称，雷蒙多这次又在神助攻了，会助力华为等国产AI芯片的崛起。

毕竟英伟达的高端AI芯片买不到，特供芯片又不准再推，那么这些厂商怎么办，难道就不搞AI了，这肯定不可能的。

所以大家只能找国内厂商买，毕竟目前华为等厂商已经推出了众多的AI芯片，且性能不俗，特别是华为的昇腾AI芯片，已经可以对标英伟达的A100了。

其他厂商也不赖，一旦得到市场的支持，那么发展将会非常的迅速，然后很快地追上英伟达。

说真的，网友们可能有点乐观，也许我们在AI芯片上追上英伟达并不那么难，但是一个真正的东西才是真的难，那就是英伟达的CUDA生态。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的与自家GPU强绑定的一个生态，是一种并行计算平台和编程模型。

这玩意就是wintel生态中，intel芯片与windows绑定关系一样，包含了很多层级在里面，包括编译器、调试器、丰富的库函数、各种软件工具，是很庞大的资源。

因为CUDA推出的早，在2006年就推出了，至今已经有17年之久了，目前众多算法工程师已经习惯了CUDA提供的工具库及其编程语言。

大家的算法、模型、应用等，全是基于CUDA编写出来的，甚至很多工程师，一开始学习的就是CUDA的那一套。

如果使用新的AI芯片，不能使用CUDA，那么会导致所有的算法、模型、应用等，以及所有代码，可能全部要重新写一遍，很多人根本就无从下手。

更重要的是，许多大模型发展之初都是基于开源机器学习库PyTorch训练，最早期使用的也是英伟达的GPU，与之相配套，算法工程师便会大量地用到CUDA库代码，如果没有这些开源的东西，很多人根本就没有能力从0重新写一套出来。

这就像原来使用使用windows的用户，开发了诸多基于windows的算法、软件等，突然说不能用windows了，要换成linux，这些算法、软件全部重新编写，你说怎么办？

这种基础性的东西，可不是几天、几年就能改变过来的，需要长年累月，甚至几十的积累才可以的，算法工程师对CUDA的使用习惯已经形成了10多年了。

软硬件协同完善的生态是客户选择CUDA的根本原因，也是大家选择英伟达芯片的原因，也是英伟达的核心竞争力。

所以，如果国产AI芯片要顶替英伟达的AI芯片，硬件方面，也许没那么难，但要重建一个类似于英伟达的CUDA生态，可能更难，你觉得呢？

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