文 | 數(shù)科星球，作者丨苑晶，編輯丨大兔
在AI圈，除了OpenAI，就屬英偉達（NVIDIA ）最為知名。
對于廣大生成式AI企業(yè)而言，這家企業(yè)的重要性是毋庸置疑的。它為前者既提供著GPU硬件，又提供名為“CUDA”的并行計算平臺和編程模型。
一直以來，“轉(zhuǎn)譯”兼容英偉達CUDA，成為了非生態(tài)開發(fā)人員的既有工作模式。這樣做可以在不依賴硬件的前提下，享受到其GPU加速軟件所帶來的相關(guān)好處。
但日前，這種“坐車不買票”的便宜被占到頭了。
在最新版本的CUDA里，英偉達開始禁止以轉(zhuǎn)譯模擬的方式兼容CUDA。一些熟悉平臺的開發(fā)者倍感頭疼，但好處是，這項規(guī)定也客觀推動著國產(chǎn)GPU行業(yè)的發(fā)展。
我們有可能治好“英偉達依賴癥”嗎？
三種挑戰(zhàn)者
極盛之后，便是多事之秋。
就在最近，英偉達經(jīng)歷了股價暴跌5.6%的事件。據(jù)數(shù)據(jù)，其市值縮水1300億美元，且創(chuàng)下美股單日市值暴跌最高紀錄。似乎，美資本市場正在大幅撤資科技概念，這無疑為紅得發(fā)紫的AI巨頭們蒙上了一層陰影。
對于英偉達而言，如今面對的，更是前有群狼、后有猛虎的格局。所以，業(yè)界產(chǎn)生了一種質(zhì)疑：英偉達的生態(tài)壁壘，能否扛住此次對手的競相分食。
應該說，長期以來，CUDA是成功的。“我認為，英偉達的生態(tài)壁壘仍舊穩(wěn)固，在過去，Intel、AMD等公司嘗試打破格局，但都失敗了”，一位問詢者回答數(shù)科星球。
技術(shù)上，其平臺擁有面向AI和HPC（高性能計算）的多種算法框架。另外，CUDA還擁有一套編程工具和庫，使得開發(fā)者能夠使用如C、C++或FORTRAN等語言編寫高效能的代碼。
用個游戲平臺的例子橫向比較下，CUDA很像Steam，而Epic、Origin等平臺多年來未對Steam形成超越的原因，是前者內(nèi)置的游戲多、玩家多。
現(xiàn)在，CUDA同樣擁有天量開發(fā)者和軟件配套。
按照軟件的通用邏輯，規(guī)模經(jīng)濟下，英偉達的優(yōu)勢很難被打破。但在新的競爭格局中，變革的速度顯然正在加快。截至目前，至少有三種力量試圖打破這一壟斷：
其一，是生成式AI公司發(fā)起的“革命”。邏輯是，現(xiàn)在，英偉達幾乎擋了所有生成式AI公司的盈利之路。在此前披露的財報中，其全年營收達到了600多億美元，同比增126%，利潤達到了近300億美元，同比增長581%。
“我估摸，去年OpenAI應該有18億美元的收入，整個生成式AI大概有60-70億美元收入，英偉達一家漲這么多，不合理吧。”一位行業(yè)高管稱。不合理之處在于，以O(shè)penAI為首的企業(yè)已對“自己干活、英偉達賺錢”的模式頗為不滿，并已紛紛投入到自研芯片的進程之中。
其二，是來自華為等企業(yè)的挑戰(zhàn)。在國內(nèi)的IDC或智算中心的建設(shè)項目中，華為已借助強大的政企資源獲得了數(shù)量可觀的訂單。這樣的情況同樣在摩爾線程、壁仞科技等企業(yè)中發(fā)生。
在運算效率上，國產(chǎn)卡還趕不上NVIDIA ，屬“三塊頂一塊”的程度，成本也略高。但樂觀者分析，當海量訂單轉(zhuǎn)化成規(guī)模優(yōu)勢，制造成本也將隨之降低，屆時，國產(chǎn)GPU芯片將復制國產(chǎn)電動汽車行業(yè)的成功。
其三，是來自Intel和AMD的“怨念”。作為CPU行業(yè)的兩大巨頭，實際上，二者在GPU領(lǐng)域同樣擁有頂尖產(chǎn)品。這些年，CPU行業(yè)極其眼紅GPU的發(fā)展，但卻無處下嘴。在經(jīng)歷了長時間的“跟隨式”競爭后，兩個大廠已摩拳擦掌、準備趁虛而入。
AIGC還有時間說No
由此可見，英偉達對轉(zhuǎn)譯甚至反匯編的擔憂不無道理。
另外，業(yè)界預測，GPU行業(yè)將很快迎來下一輪發(fā)展周期。一位技術(shù)專家對數(shù)科星球表示，今后的GPU行業(yè)極有可能快速進入到大并聯(lián)時代。而屆時，隨著算力成本進一步降低，生成式AI的市場將更加廣闊。
新的產(chǎn)品，已在醞釀，而這塊蛋糕，也是英偉達的必爭之地。
當下，英偉達想留住市場和用戶，但它的競爭對手卻不這么想。其實，從生成式AI的角度而言，開發(fā)者對CUDA的依賴是有可能扭轉(zhuǎn)的。
“我認為，本質(zhì)上，CUDA不是技術(shù)有多牛，而是開發(fā)者習慣了”，一個AI從業(yè)者回答。在他看來，在競爭對手中，都擁有類似CUDA的編碼器。缺少的，只是開發(fā)者。
我們曾在一篇文章中談及此事。以往，開發(fā)者遷移這件事并非從未有人染指，就在去年，華為鴻蒙就曾以“刷屏”的方式，讓國內(nèi)主流互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加入了其中。
截至去年9月，鴻蒙版App就已逾5000款應用上線。
“我認為，對軟件開發(fā)者來說，這不是一個技術(shù)問題，而是利益分配的問題”，一名ISV開發(fā)者說。據(jù)他了解，諸如用友等公司在加入中國軟件為主導的國產(chǎn)系統(tǒng)項目開發(fā)后，投入了巨大的成本重新開發(fā)應用。
讓廠商為此事買單的核心邏輯是，補貼到位、一切好談。
還有，生成式AI行業(yè)仍屬早期。對比較為成熟的并行計算場景，對大多數(shù)企業(yè)而言，改弦易轍似乎還有時間。
另外，對國有創(chuàng)新項目而言，技術(shù)自主化又是必須的。目前在數(shù)科星球所接觸的企業(yè)中，就有相當多的公司面對國央企下發(fā)的海量訂單。
在以上因素的加持下，信創(chuàng)CUDA似乎是一件可以被期待的事情。
國內(nèi)GPU的機會
英偉達為何如此成功？國內(nèi)企業(yè)的反超機會在哪里？
縱覽這家公司的發(fā)展歷史會發(fā)現(xiàn)，其先后趕上了區(qū)塊鏈（挖礦）、自動駕駛和大模型幾輪浪潮，市值超越2萬億美元。更為關(guān)鍵的是，它不僅是硬件生產(chǎn)商，也是一家軟件企業(yè)。
在破解英偉達軟件護城河的方向上，業(yè)界給出了兩種思路：即“直道趕超”和彎道超車。而前者要在底層編程上和它硬碰硬，后者的機遇則在推理型AI算力之中。
“我們的看點是，哪家能依據(jù)自己的工具，培養(yǎng)出一批極其有活力的開發(fā)者”，亞杰基金合伙人譚茗洲對數(shù)科星球說。在這條道路上，國內(nèi)的科學家要能利用國產(chǎn)軟件進行諸如氣象、電磁物理等科學實驗。
在AI推理領(lǐng)域，國內(nèi)的機會在于提升卡與卡之間的通信效率。“原理上，只要通信帶寬足夠大，訓練、推理就會非?？?rdquo;，西安電子科技大學電子工程學院教授吳家驥回答。
根本而言，提升單卡算力存在極限。其背后是單位密度的晶體管數(shù)量存在物理極限。而在“帶寬派”的看法中，卡和卡之間的集群計算能力才是未來GPU行業(yè)競爭的關(guān)鍵，在這一點上NVIDIA NVLink-C2C中就可實現(xiàn)每秒900GB乃至更高的一致互聯(lián)帶寬。
“我認為，硬件上，我們十分有信心實現(xiàn)追趕”，一位從業(yè)者說。這一點，在犧牲流片良率的麒麟9000s和犧牲機器尺寸的EUV光刻工廠的案例中均有體現(xiàn)。只是，難點仍然是軟件生態(tài)。
“形象的比喻是，你或許可以做出電腦，但沒法做出操作系統(tǒng)”，吳教授補充說。在他的理解中，若國內(nèi)在本輪算力中心建設(shè)浪潮中，未培養(yǎng)足夠?qū)Ｗ⒉⑿杏嬎愕娜瞬?，那么很有可能在未來的商業(yè)競爭中，該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍處于受制于人的局面。
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