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调查英伟达是中国GPU自主化一步险棋(10)

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2024-12-11 09:32:34  投资界

开源是国产GPU弯道超车的*路径之一，通过与开源社区合作，国产GPU可以快速积累工具链和算法库的支持。例如，国内主流AI框架如飞桨（PaddlePaddle）和MindSpore，已经在部分国产GPU上完成适配。这种依托开源平台的方式，不仅可以降低生态建设成本，还能通过社区贡献加速技术迭代。

2.标准化与互通性，降低开发者迁移成本

国产GPU需要制定开放的行业标准，推动与主流AI框架和开发工具的无缝兼容。类似CUDA的封闭生态，尽管强大，却容易引发开发者的反感。国产GPU如果能够通过标准化实现与TensorFlow、PyTorch等主流框架的兼容性，将有助于吸引更多开发者尝试，并逐步转化为忠实用户。

3.跨行业协同，形成产业合力

国产GPU厂商需要联合产业链上下游，构建协同发展的生态体系。通过与国内的AI应用开发商、科研机构和云服务商合作，推动更多垂直行业采用国产GPU。这种自上而下的市场引导，可以有效带动开发者群体的扩展。

可以说，国产GPU在性能和制造能力上的追赶已经初见成效，但生态建设仍是“最后一公里”。这不仅是技术挑战，更是时间和信任的积累过程。英伟达通过CUDA建立的护城河，成为全球GPU市场的“通行证”，而国产GPU要想真正与之竞争，必须在应用生态的广度和深度上实现突围。

未来，国产GPU的成功不仅取决于硬件性能的迭代，更依赖于能否构建一个开放、多元、可持续发展的应用生态。只有突破这道护城河，国产GPU才能真正站上全球竞争的舞台，而这场“生态之战”，才刚刚开始。

05除了CUDA，还有哪些“大山”要攀登

需要指出的是，支撑英伟达3万亿美元市值的，可不仅仅是CUDA，他还有很多“绝招”。国产GPU即使想在中国市场实现对英伟达的替换，也必须在这些“招式”上取得成效。

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