來源：華爾街見聞 作者：常嘉帥
與英偉達相比，打造一款有競爭力的芯片就已是一大挑戰，更別說打造整個軟件生態系統並讓人們開始使用它了。
在人工智能芯片市場，英偉達憑藉強大的GPU性能和CUDA軟件生態，佔據着近乎壟斷的地位，但供應短缺和高昂價格正推動其客戶尋求替代方案。
大客戶和競爭對手聯手，參與替代CUDA的開源項目
包括OpenAI、Meta、微軟、谷歌和亞馬遜等英偉達的大客戶，以及英特爾、AMD和高通等英偉達的競爭對手，在推翻Cuda霸權上似乎已經形成了微妙的共識。這些公司都正在參與OpenAI發起的開源語言項目Triton。
像Meta、微軟和谷歌這樣耗資數百億美元購買英偉達芯片的科技巨頭，希望Triton能幫助他們打破英偉達對AI硬件的壟斷；英特爾、AMD和高通也寄望利用Triton挖角英偉達的客戶。
Triton最初由OpenAI於2021年發佈，旨在使代碼能夠在各種類型的GPU上流暢運行。
根據OpenAI官方的解釋，Triton的目標是提供一個開源環境，以比 CUDA 更高的生產率編寫快速代碼，同時比其他現有DSL具有更高的靈活性。
分析人士認爲，英偉達在過去一年多以來，之所以能成爲AI產業的“賣鏟人”，主要歸功於其已經發展了20多年的CUDA系統，這是一道競爭對手難以逾越的壁壘。
英偉達CEO黃仁勳曾表示，他的公司“不僅生產芯片，而且打造整個超級計算機，從芯片到系統再到互連……但最重要的是軟件。”
他將CUDA稱爲AI的“操作系統”。
挑戰CUDA 可能非常困難
自2006年CUDA誕生以來，英偉達投資了數十億美元開發了數百種軟件工具和服務，以加快並簡化在其GPU上運行AI應用程序。從員工數量來看，英偉達軟件工程師數量是硬件工程師的兩倍。
AI投資公司Radical Ventures的合夥人大衛·卡茨表示：
我認爲人們低估了英偉達實際上所構建的東西。他們圍繞自己的產品打造了一個高效、易用且實際可行的軟件生態系統，使複雜的事情變得簡單。
儘管如此，英偉達產品的高昂價格和購買最先進設備的漫長等待隊列，仍促使其大客戶尋求替代方案或自主研發GPU。
但由於大多數AI系統和應用程序都在英偉達的CUDA生態裏運行，要想爲其他GPU (如AMD的MI300、英特爾的Gaudi 3或亞馬遜的Trainium) 重寫代碼，開發者需耗費大量時間和承擔風險。
AI創業公司CentML的首席執行官及多倫多大學計算機科學副教授根納迪·佩希門科對媒體表示：
要想在這個領域與英偉達競爭，你不僅需要打造有競爭力的硬件，還需要使用起來足夠簡便。英偉達芯片性能的確非常出色，但在我看來，它最大的優勢在於軟件方面。
與英偉達相比，打造一款有競爭力的芯片就已是一大挑戰，更別說打造整個軟件生態系統並讓人們開始使用它了。
儘管Triton可能會削弱英偉達的市場份額，但花旗分析師估計，到2030年，英偉達在生成式AI芯片市場的份額仍將高達63%左右，這意味着它在未來多年內依然將保持主導地位。
編輯/lambor