调查英伟达是中国GPU自主化一步险棋(7)
真正让国产GPU“跑起来”的关键，在于通过市场应用形成技术和资金的良性循环。GPU的技术迭代高度依赖实际使用场景的反馈。只有让产品走向市场，才能发现问题、改进性能，形成“应用优化迭代”的正向循环。
在这一过程中，典型场景的突破尤为重要。国产GPU需要抓住一些能够展示其性能和可靠性的代表性场景。比如，景嘉微通过在军工、工业控制领域的稳定表现，逐渐积累了用户信任；天数智芯则在数据中心和AI推理领域证明了其性价比优势。这些成功案例不仅提升了产品的市场认知，也为厂商提供了进一步优化的机会。
解决了市场认知问题，接下来还需要打破路径依赖。
而要打破用户对英伟达的路径依赖，国产GPU厂商必须在技术支持、应用适配和生态建设三个层面发力，逐步瓦解英伟达的优势壁垒。
*步：技术支持，解决用户的迁移顾虑
用户对国产GPU*的担忧在于使用风险。迁移意味着现有模型的重新优化、工具链的适配，甚至可能导致业务中断。国产厂商需要建立强大的技术支持体系，从底层驱动到应用调优，提供一站式的迁移解决方案。通过降低切换成本和风险，让用户愿意尝试国产方案。
第二步：应用适配，用实际场景证明实力
企业用户选择GPU的核心标准是“能否高效完成现有任务”。国产厂商必须在应用适配上大做文章，通过兼容主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和优化关键算法场景，确保国产GPU可以无缝接入用户的业务流程。只有在实际场景中表现稳定，用户信任才能逐步建立。
第三步：生态建设，摆脱硬件的单点竞争
英伟达*的护城河不是硬件，而是其深厚的生态系统。CUDA生态几乎成为行业开发者的默认语言，绑定了整个技术链条。国产GPU要实现突破，必须在生态建设上投入更多资源。这不仅包括软件工具的开发，还需要通过与国内AI框架（如飞桨、MindSpore）合作，构建开放而多元的国产GPU生态。
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