老黄垒20年的CUDA护城河，AI刚刚用10小时凿开了

CUDA又双叒叕被创了…

这回动手的，还是英伟达亲手喂大的AI。

一家成立仅一年的小公司，用AI编程Agent，只花10小时，就搭出了一套「类CUDA软件」。

停停停。

你是说这套英伟达花了近20年搭起来的软件帝国，就这么被复刻了？？

不止如此。DeepSeek也在尝试少写一点底层CUDA。

他们已经开源了一套名为TileKernels的GPU算子库，用TileLang来编写，省去了大量手写底层CUDA代码的工作。

不过类似的「CUDA危机」，咱也不是第一次听了。

每隔一段时间，CUDA都要被拎出来鞭打一番，动辄替代了、击穿了、护城河又被颠覆了…

真的是这样么？

10小时「复刻」CUDA

提起英伟达，很多人的第一反应是GPU。

H100、Blackwell、Rubin，靠着一代代性能更强的芯片，英伟达吃下了这一轮AI浪潮的最大红利。

但英伟达真正难以撼动的优势，其实不是硬件，而是软件。

芯片可以买，参数可以追，制程也会迭代。真正让客户用了英伟达之后很难再换走的，是围绕GPU建立起来的整套软件生态。

而CUDA，就是这套软件帝国的核心。

CUDA全称Compute Unified Device Architecture，由英伟达高管Ian Buck带队，花了近20年打造。

它常被叫作编程语言，但更准确地说，CUDA是一整套围绕英伟达GPU建立的软件平台。

如果简单拆成三层，最底下是内核层，直接让芯片干活的Kernel、编译器和运行时。

中间是库层——cuBLAS、cuDNN等经过高度优化的计算库，以及调试、验证和性能分析工具。

最上面，则是PyTorch、TensorFlow等开发框架，企业积累的海量代码和工作流，以及围绕CUDA成长起来的开发者生态。

△AI生成

这么说可能有点抽象，但你可以把英伟达GPU想象成一家工厂。

CUDA最底层负责告诉机器每一步怎么干，中间层提供现成的生产工具，最上层则是一整套已经运转多年的生产体系。

所以，对客户来说，买到的不只是英伟达的一块卡，而是一座开箱即用的工厂。

现在，一位名叫Jeremy Nixon的老哥，带着AI Agent来了。

Nixon是AI软件初创公司Infinity的创始人，此前也在Google Brain当研究员。

他的团队开发了一套名为Ignition的AI研究Agent，专门给不同AI芯片编写底层软件。

它可以生成GPU Kernel、运行测试、寻找错误、测量性能，再根据结果自动改写代码。

人类工程师负责给出高层方向，剩下那些琐碎又费脑子的工作，就交给Agent反复循环。

就这样，Infinity用Ignition为AI芯片初创公司d-Matrix搭建了一套类CUDA软件。

只花了10小时。

啊？？

那些过去需要芯片软件工程师反复调试的底层代码，现在真能交给AI了？

还真不能说完全是炒作。

AI Agent确实很适合这种具有明确反馈的编程任务。

代码能不能编译，结果算得对不对，性能有没有提高，都可以通过实际运行得到答案。

于是，Agent能够形成一个完整闭环：

写代码→编译→运行→测试正确性和性能→根据反馈继续修改

不过，Infinity主要攻入的是CUDA的第一层：为不同芯片生成和优化推理Kernel，并围绕这些Kernel搭建底层软件能力。

它正在开发一套面向多种芯片的通用推理库，但这不等于它在10小时内复制了CUDA近20年积累的完整生态。

但是…

但是！

你实际上并不需要复制一个CUDA，就可以拿下1500万美元的融资。

这家公司目前的估值也已经来到了1亿美元。

有没有威胁到英伟达不知道，反正资本是相当买账的。（doge）

推理侧，第二战场启动！

如果说AI Agent是攻城的武器，那推理市场就是城墙上的缺口。

大模型的计算主要分成两段：

训练是造模型，需要上万块卡协同跑几个月；推理是用训好的模型回答问题，小集群甚至单卡就能跑。

在训练侧，CUDA目前依然近乎无解。

大规模训练对性能、稳定性和集群协同极为敏感。芯片之间的通信、显存的调度、程序出错后如何恢复，任何一点效率损失，放大到数千乃至数万块芯片上，都会变成真实的时间和成本。

因此，企业选择训练平台时往往极其保守。

其他芯片即使纸面参数不错，只要软件不够成熟、集群不够稳定，省下来的硬件成本，很可能从开发和试错成本里加倍偿还。

但在推理侧，游戏规则变了。

韩国AI芯片公司Rebellions首席商务官Marshall Choy就认为：

在推理侧，CUDA不再是决定因素。这将是一场开源软件的竞争。

为什么竞争者都盯上了推理？

因为训练在乎「极致性能」，而推理在乎的是「每个回答的成本」。

训练需要上万块卡协同，推理可以拆分到小集群甚至单卡；训练不敢换芯片，但推理可以。

反正只要能跑、便宜，客户就愿意试。

更关键的是，推理软件可以跨芯片运行。如果推理框架能支持多种芯片，用户就能在不同硬件之间切换，不用重写代码——

CUDA最大的锁定效应，就此失效。

这就给专用推理芯片留下了机会。

推理任务并不都需要CUDA从训练到集群协同的全部能力。针对特定模型、特定场景重新设计的芯片，只要能够跑得更快、更便宜或者更省电，就有机会从英伟达手里切下一块市场。

比如d-Matrix，本身就是一家主打推理的芯片公司。

这家公司成立于2019年，主攻生成式AI推理芯片。

联合创始人兼CEO Sid Sheth曾回忆，他们很早便判断，AI推理带来的机会最终会超过训练。

Infinity用AI Agent花10小时搭建的类CUDA软件，服务的正是d-Matrix的推理芯片。

于是，「10小时事件」的完整故事就连起来了：

新芯片想进入推理市场，但缺少成熟软件；AI Agent快速生成和优化底层Kernel，把原本可能耗费数月乃至数年的适配工作压缩到小时或天。

Sid还明着放话：

虽然英伟达在训练领域保持主导地位，但在推理方面，护城河有所削弱。

盯上这个缺口的，也不止d-Matrix一家。

主攻推理的Rebellions、d-Matrix，押注晶圆级芯片的Cerebras，亚马逊的Inferentia、谷歌的TPU、AMD的MI300X……

各路芯片厂和云计算巨头，早已在推理市场排兵布阵，准备从英伟达手里抢下一块肉。

对这些公司来说，他们不需要立刻替代英伟达。

他们只需要证明，在某些推理任务中，不依赖英伟达的全套硬件和CUDA生态，也能跑得更快或者更便宜。

这就足够了。

英伟达护城河，到底颠没颠覆

答案可能是…还差得远。

前面也说了，10小时重写的是「一块芯片的适配代码」，而CUDA生态还有20年积累的库、调试工具、社区、几百万开发者。

这并不是轻轻松松就能被颠覆的。

更关键的是，代码能生成，不等于能用。

INT21创始人Bing Xu，上一家AI芯片软件公司HippoML被英伟达收购，他本人今年4月才离开英伟达。

他的判断是：Agent能在短时间内生成大量代码，但验证才是最大瓶颈。

AI生成一万行代码很快，但「证明这一万行在各种边界情况下都算得对、跑得稳」极慢。

CUDA最深的资产恰恰是它的验证工具链——所以他认为，Agent时代，验证生态会成为CUDA的下一道护城河。

Modular联合创始人兼CEO Chris Lattner，也泼了盆冷水。

他认为编码Agent带来的改进是渐进式的，「炒作被严重夸大」。

理由有三：第一，写代码只是软件工程的一小部分，生产级优化才决定芯片性能，直接决定跑AI的成本；

第二，芯片软件是小众精英领域，公开代码远少于应用开发，AI在这块能学的训练数据本来就少；

第三，几百万行存量代码的迁移成本还在，这不是技术能解决的，属于组织决策。

还有一点容易忽略的是：英伟达自己也在使用AI。

英伟达开发者生态副总裁Ankit Patel表示：

我们也在使用AI Agent来更快地开发CUDA，并在更大规模上进行验证。

以己之矛，攻彼之盾，进攻方的相对优势也会打折。

Bing Xu总结下来：这场仗的胜负，取决于竞争对手追赶英伟达的速度，能否快过英伟达自我迭代的速度。

但很显然，这家全球最大的芯片制造商，「并没有在睡觉或原地踏步」。

总的来说，短期内英伟达的护城河安然无恙，但变化会先在推理侧悄悄发生。

长期的真正悬念是：护城河正在从「代码的存量」迁移到「验证和优化的生态」。

谁先占住新位置，谁才是下一个赢家。

参考链接：

[1]https://www.businessinsider.com/nvidia-cuda-new-threats-ai-coding-agents-2026-8

文章来自于"量子位"，作者 "听雨"。