A科技公司，曾是國產(chǎn)化的急先鋒。

它們的目標(biāo)明確：擺脫對英偉達(dá)的依賴，打造完全自主的技術(shù)體系。

他們相信，隨著國產(chǎn)GPU的崛起，自己能夠在國際舞臺上擁有一席之地。于是，一場雄心勃勃的計劃展開了：全面替換現(xiàn)有的英偉達(dá) GPU，轉(zhuǎn)向國產(chǎn)GPU。

一切看起來都很美好。

然而，現(xiàn)實總是比夢想來得殘酷。

很多情況，都是剛開始團(tuán)隊士氣高漲，新硬件的部署進(jìn)展順利?？蓡栴}很快就暴露了——性能測試結(jié)果與預(yù)期嚴(yán)重不符。圖像處理速度比預(yù)想的慢了不止一倍，人工智能訓(xùn)練模型的效率更是讓人心寒。

研發(fā)團(tuán)隊試圖通過優(yōu)化代碼來挽回局面，但越努力，問題越多。兼容性問題層出不窮，許多原本在英偉達(dá) GPU上運行得行云流水的代碼，到了國產(chǎn)GPU上卻仿佛陷入了泥潭。項目進(jìn)展嚴(yán)重滯后，開發(fā)成本直線上升。

最致命的是，團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了一個無法回避的真相：國產(chǎn)GPU無法完美支持英偉達(dá)的CUDA架構(gòu)。

這意味著，所有基于CUDA開發(fā)的應(yīng)用，幾乎要推倒重來。

每一個代碼行都成了絆腳石。每一次優(yōu)化嘗試都變成了死胡同。項目從延期到停滯，從希望到絕望。

最終，不少A科技公司不得不做出一個艱難的決定——重新采購英偉達(dá)的GPU，回歸CUDA的懷抱。

某種程度上， CUDA是英偉達(dá)的壁壘，卻成了整個GPU市場其他廠商的泥潭。

要理解CUDA的意義，首先要了解它如何讓GPU的計算能力得到充分釋放。

傳統(tǒng)的CPU處理任務(wù)時，是以串行為主——一件事接一件事地處理。而GPU的強(qiáng)大之處在于并行處理能力。它能同時處理大量的數(shù)據(jù)任務(wù)，就像一支軍隊，可以同時執(zhí)行上千個命令。

但是，光有強(qiáng)大的“士兵”還不夠，你還需要一種“語言”來指揮他們，協(xié)調(diào)他們一起工作。CUDA，就是這一語言。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英偉達(dá)在2007年推出的并行計算平臺和編程模型，它讓開發(fā)者能夠直接在GPU上編寫代碼，從而大幅提升計算速度。

它的核心在于一種全新的編程模型，這個模型允許開發(fā)者利用GPU的并行計算優(yōu)勢，將原本需要大量時間處理的數(shù)據(jù)計算任務(wù)交給GPU來處理，而不是依賴傳統(tǒng)的CPU。

舉個簡單的例子：在AI訓(xùn)練模型中，處理大量圖片數(shù)據(jù)通常會耗費大量時間，但通過CUDA，可以讓成千上萬的計算單元同時工作，將這一過程從幾天縮短到幾小時。這就是CUDA的威力。

2007年，CUDA的問世標(biāo)志著英偉達(dá)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

在此之前，英偉達(dá)主要依賴于圖形渲染技術(shù)，在游戲和視覺效果領(lǐng)域占據(jù)重要位置。但圖形渲染市場終歸有限，英偉達(dá)必須尋找更廣闊的領(lǐng)域來擴(kuò)展其影響力。

CUDA的推出，為英偉達(dá)開啟了通往高性能計算和人工智能的嶄新大門。它讓GPU不僅僅是圖像處理的利器，更成為了科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等高復(fù)雜度任務(wù)的主力。

這一轉(zhuǎn)型使英偉達(dá)迅速脫離了“只做圖形處理器”的局限，進(jìn)入了更為廣泛和高利潤的市場。

特別是在人工智能領(lǐng)域，CUDA的并行計算能力成為了訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心工具。無論是圖像識別、自然語言處理，還是自動駕駛技術(shù)，CUDA都成為了推動這些技術(shù)發(fā)展的引擎。

可以說，沒有CUDA，英偉達(dá)不可能在高性能計算和AI領(lǐng)域取得今天的地位，它是英偉達(dá)從一家圖形渲染公司成長為全球計算巨頭的關(guān)鍵跳板。

CUDA不僅是一個工具，它是英偉達(dá)整個業(yè)務(wù)體系的神經(jīng)中樞。

英偉達(dá)的GPU硬件設(shè)計高度依賴CUDA，這意味著英偉達(dá)的硬件和軟件形成了一個強(qiáng)大的“閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)”。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，CUDA發(fā)揮了粘合劑的作用，將硬件、軟件和開發(fā)者社區(qū)緊密結(jié)合在一起。

這種協(xié)同效應(yīng)的強(qiáng)大之處在于：一旦開發(fā)者在CUDA上投入，他們幾乎無法輕易轉(zhuǎn)向其他平臺。英偉達(dá)通過不斷優(yōu)化CUDA與其硬件的配合，讓GPU性能最大化，同時也加深了開發(fā)者的依賴。

此外，英偉達(dá)的AI軟件棧（如TensorRT）、數(shù)據(jù)中心解決方案（如DGX服務(wù)器）等業(yè)務(wù)也都圍繞CUDA展開。這使得英偉達(dá)不僅僅是提供硬件，而是通過硬件、軟件和服務(wù)的全面整合，形成了對整個市場的壟斷。

最終，CUDA不僅是英偉達(dá)的技術(shù)利器，更是其商業(yè)帝國的基石。它讓英偉達(dá)在AI和高性能計算領(lǐng)域處于不可撼動的霸主地位，形成了一個難以打破的市場壁壘。

正是通過CUDA，英偉達(dá)成功地將自己從一個圖形芯片制造商，轉(zhuǎn)型為全球計算領(lǐng)域的主導(dǎo)者，構(gòu)建了一個自成體系、深具壟斷性的市場生態(tài)。

英偉達(dá)的CUDA，是一個在技術(shù)領(lǐng)域備受推崇的“創(chuàng)新驅(qū)動力”，也是許多科技公司眼中的“甜蜜毒藥”。

CUDA不僅僅是一種編程語言或框架，它更是一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，一個設(shè)計精妙的“黃金籠子”。

英偉達(dá)通過一整套開發(fā)工具、庫和優(yōu)化手段，讓開發(fā)者幾乎無縫地在GPU上實現(xiàn)高效的并行計算。例如，CUDA提供了豐富的庫，如cuBLAS（基礎(chǔ)線性代數(shù)子程序庫）和cuDNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速庫），這些庫大幅簡化了開發(fā)流程，使得開發(fā)者可以輕松調(diào)用底層硬件的強(qiáng)大性能。

不僅如此，英偉達(dá)還投入巨資建立了廣泛的社區(qū)支持和培訓(xùn)體系。從官方文檔、在線課程到開發(fā)者論壇，英偉達(dá)為全球的開發(fā)者提供了全方位的支持。這種無縫銜接的學(xué)習(xí)和開發(fā)環(huán)境，使得CUDA成為了許多開發(fā)者的“默認(rèn)選擇”。

對于很多開發(fā)者來說，一旦進(jìn)入CUDA生態(tài)，他們不僅能夠快速上手，還可以利用大量現(xiàn)成的資源和案例，極大地縮短了開發(fā)周期。這種便利性和高效性讓CUDA逐漸成為了開發(fā)者無法離開的“標(biāo)準(zhǔn)”。

然而，正是這種廣泛的應(yīng)用和深入的生態(tài)建設(shè)，賦予了CUDA一種“毒丸”屬性。

CUDA的鎖定效應(yīng)極其強(qiáng)大。一旦開發(fā)者投入到CUDA生態(tài)中，他們就很難再脫離。因為要轉(zhuǎn)向其他GPU框架，不僅意味著要重寫代碼、重新學(xué)習(xí)新工具，還可能需要重新優(yōu)化整個計算流程。這種巨大的轉(zhuǎn)換成本使得許多企業(yè)和開發(fā)者寧愿繼續(xù)依賴英偉達(dá)的產(chǎn)品，而不是冒險去探索其他選擇。

要理解CUDA在GPU市場中的地位，可以將其類比為操作系統(tǒng)領(lǐng)域的Windows。

就像Windows主導(dǎo)了PC市場，CUDA也在GPU領(lǐng)域中占據(jù)了類似的壟斷地位。Windows通過其龐大的應(yīng)用軟件生態(tài)系統(tǒng)，將用戶牢牢鎖定在其平臺上，使得開發(fā)者和用戶很難轉(zhuǎn)向其他操作系統(tǒng)。同樣，CUDA通過其深厚的生態(tài)系統(tǒng)和強(qiáng)大的鎖定效應(yīng)，讓開發(fā)者和企業(yè)難以擺脫英偉達(dá)的控制。

這種雙重鎖定——技術(shù)鎖定和市場鎖定——使得CUDA不僅是一個技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，更成為了英偉達(dá)控制整個GPU市場的利器。

然而，這樣的壟斷并非無害。就像Windows的統(tǒng)治阻礙了其他操作系統(tǒng)的成長，CUDA的主導(dǎo)地位也限制了GPU市場的多樣性和創(chuàng)新。其他廠商的框架和生態(tài)系統(tǒng)難以得到應(yīng)有的發(fā)展空間，整個市場被英偉達(dá)的技術(shù)霸權(quán)所掌控。

正因為如此，CUDA既是英偉達(dá)成功的象征，也是全球GPU市場難以擺脫的“技術(shù)枷鎖”。

據(jù)數(shù)據(jù)猿觀察，英偉達(dá)的CUDA有一種“武器化”的趨勢。尤其是當(dāng)AMD、華為等在GPU硬件性能方面逐漸追上來之后，英偉達(dá)通過CUDA來“狙擊”對手的意向越來越強(qiáng)了。

例如，英偉達(dá)通過CUDA的最終用戶許可協(xié)議（EULA），悄然實施了一系列“武器化”策略。

雖然，英偉達(dá)并沒有明確規(guī)定CUDA只能在其硬件上運行。實際上，CUDA的部分組件，如編譯器和開發(fā)工具，可以在不使用英偉達(dá) GPU的情況下運行。然而，CUDA的核心功能——GPU加速計算——確實是專為英偉達(dá)的GPU設(shè)計和優(yōu)化的。

具體來說，CUDA的計算核心是緊密依賴于英偉達(dá) GPU架構(gòu)（如CUDA cores）進(jìn)行加速的，因此在實際應(yīng)用中，CUDA的高效運轉(zhuǎn)需要配合英偉達(dá)的GPU硬件。其他廠商的GPU，除非通過某些不太常見的兼容層，否則無法直接利用CUDA來實現(xiàn)硬件加速。

不僅如此，英偉達(dá)還通過技術(shù)手段進(jìn)一步鞏固封鎖。每次CUDA的API更新，都夾帶著“不完全兼容”的小心機(jī)。開發(fā)者在升級代碼時，不得不面對新的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)往往只有在英偉達(dá)的GPU上才能完美解決。其他GPU廠商的開發(fā)者，即便擁有與CUDA兼容的硬件，也難以達(dá)到英偉達(dá)設(shè)定的高效標(biāo)準(zhǔn)。

此外，英偉達(dá)通過強(qiáng)化對開發(fā)者社區(qū)的控制，進(jìn)一步將開發(fā)者圈進(jìn)自己的“圍城”。英偉達(dá)推出的開發(fā)者工具鏈和資源，如英偉達(dá) GPU Cloud（NGC）和英偉達(dá) Developer Program，不僅是簡單的工具，更是一種“鎖鏈”，將開發(fā)者的心智和行動深深綁在英偉達(dá)的平臺上。這種控制使得開發(fā)者對CUDA的依賴愈發(fā)根深蒂固，哪怕想要嘗試其他GPU框架，也會因為缺乏相應(yīng)的支持和資源而望而卻步。

而且，面對日益激烈的市場競爭，英偉達(dá)的“武器化”策略可能會進(jìn)一步升級，形成更嚴(yán)密的市場封鎖。

一種可能是進(jìn)一步加強(qiáng)許可控制。未來的EULA可能會引入更為嚴(yán)苛的條款，限制CUDA只能在特定的英偉達(dá)硬件系列上運行，或者提高第三方工具或框架與CUDA整合的難度。這種策略將讓競爭者更難以從中脫身，使英偉達(dá)的市場控制更加牢固。

另一種可能是硬件層面的鎖定與限制。英偉達(dá)或許會在未來的硬件設(shè)計中加入特定的加密模塊或安全芯片，使得CUDA只能在這些特定硬件環(huán)境中運行。類似于游戲機(jī)中的區(qū)域鎖定，這種策略可以確保即便競爭者在軟件層面取得突破，也無法繞過硬件層面的限制，繼續(xù)保持對市場的控制。

或者，英偉達(dá)可能會引入定制化的優(yōu)化與私有API，只對特定的英偉達(dá)客戶或產(chǎn)品線開放。這種私有化策略，將讓其他廠商即便使用CUDA，也難以達(dá)到與英偉達(dá)相同的性能水平，進(jìn)一步鞏固英偉達(dá)的市場霸權(quán)。

這些可能的動作，既是對競爭對手的精準(zhǔn)打擊，也是在全球GPU市場上繼續(xù)推行英偉達(dá)壟斷戰(zhàn)略的必然步驟。

英偉達(dá)CUDA的“武器化”策略，已經(jīng)不僅僅是技術(shù)上的選擇，而是一個精密設(shè)計的市場控制體系。面對這種強(qiáng)大的壟斷力量，全球GPU市場和技術(shù)領(lǐng)域，將如何應(yīng)對？這不僅是英偉達(dá)的競爭者們要思考的問題，也是整個科技行業(yè)必須正視的挑戰(zhàn)。

這種“武器化”的擴(kuò)展，最終會將市場推向何方？是繼續(xù)壟斷，還是迎來破局？在這場沒有硝煙的戰(zhàn)斗中，英偉達(dá)已經(jīng)將自己的“核武器”擺上了臺面，而其他廠商能否找到反擊之道，還是未知數(shù)。

在英偉達(dá)的CUDA統(tǒng)治下，全球GPU市場幾乎沒有太多喘息的空間。無論是AMD、Intel，還是華為，他們都在嘗試撼動這個巨人的地位，但這條路注定充滿荊棘。

AMD、Intel和華為都投入了大量資源，試圖打造自己的并行計算框架，希望通過技術(shù)創(chuàng)新與差異化策略來爭取市場份額。

AMD推出了ROCm（Radeon Open Compute），一個開源的計算平臺，意圖為開發(fā)者提供一個開放且高效的替代方案。ROCm支持多種編程語言和框架，力求在高性能計算和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域與CUDA抗衡。

Intel則推出了oneAPI，一個意圖統(tǒng)一不同硬件架構(gòu)的編程框架。oneAPI旨在打破計算領(lǐng)域的“孤島”現(xiàn)象，允許開發(fā)者通過一個框架在CPU、GPU、FPGA等不同硬件上編寫和優(yōu)化代碼。

華為的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是專門為其昇騰（Ascend）系列AI芯片設(shè)計的框架，主要面向AI計算任務(wù)。CANN提供了豐富的算子庫和開發(fā)工具鏈，試圖通過深度優(yōu)化AI模型的訓(xùn)練和推理性能，在AI計算市場中占據(jù)一席之地。

盡管這些框架在各自領(lǐng)域都有所突破，但無一例外地，它們都面臨著巨大的生存壓力。CUDA不僅是一個技術(shù)平臺，更是一種行業(yè)慣性，開發(fā)者和企業(yè)的深度依賴讓競爭對手很難從中撬動足夠的市場份額。

當(dāng)我們深入比較AMD的ROCm、Intel的oneAPI和華為的CANN與CUDA時，可以發(fā)現(xiàn)，它們在技術(shù)和市場表現(xiàn)上都有明顯的差距。

ROCm 作為一個開源平臺，具有靈活性和透明性的優(yōu)勢，但在性能優(yōu)化和軟件生態(tài)的豐富度方面，仍與CUDA存在差距。尤其是在高端科學(xué)計算和AI模型訓(xùn)練中，ROCm缺乏與CUDA等同的成熟庫和工具支持，這讓它在吸引頂尖開發(fā)者和研究機(jī)構(gòu)時處于劣勢。

oneAPI 則面臨另一個挑戰(zhàn)：它的目標(biāo)過于宏大。雖然oneAPI的多架構(gòu)兼容性讓它在理論上具備了跨平臺的優(yōu)勢，但實際落地時，面對不同硬件架構(gòu)的復(fù)雜性，開發(fā)者常常需要付出更多的精力去調(diào)試和優(yōu)化。相比之下，CUDA的單一平臺策略反而讓其在性能優(yōu)化和開發(fā)效率上占據(jù)了絕對優(yōu)勢。

CANN 是華為針對其自家硬件量身打造的框架，具有很強(qiáng)的硬件軟件協(xié)同優(yōu)化能力，特別在AI計算領(lǐng)域表現(xiàn)出色。但由于其平臺封閉性和生態(tài)尚未成熟，CANN在與CUDA競爭時，更多依賴于華為的硬件銷售，而難以在全球范圍內(nèi)形成廣泛的開發(fā)者社區(qū)。

面對CUDA，這些競爭框架都采取了不同的策略：ROCm和oneAPI在嘗試通過開源和多架構(gòu)兼容性吸引開發(fā)者，但最終仍不得不考慮與CUDA的兼容性問題，至少在短期內(nèi)，許多開發(fā)者在使用它們時，依然要保持對CUDA的兼容。而CANN則更聚焦于自主創(chuàng)新，其試圖完全繞開CUDA，走出一條獨立的技術(shù)路徑。

這種“獨立性”對華為而言是不得已而為之，也是其挑戰(zhàn)CUDA的最大賭注。

然而，要撼動CUDA可不是一件容易的事情。

CUDA的優(yōu)勢不僅僅在于技術(shù)本身，它的生態(tài)系統(tǒng)和市場地位才是最難以動搖的根基。

生態(tài)成熟度是一個關(guān)鍵因素。英偉達(dá)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)構(gòu)建了一個極其豐富和成熟的生態(tài)系統(tǒng)，從硬件到軟件，從開發(fā)工具到支持庫，幾乎無縫覆蓋了開發(fā)者的所有需求。這種生態(tài)系統(tǒng)的成熟度，使得其他框架難以在短時間內(nèi)趕上。ROCm、oneAPI、CANN雖然各有特色，但要達(dá)到CUDA的成熟度和廣泛應(yīng)用，還需要時間和資源的積累。

開發(fā)者的接受度也決定了市場的走向。CUDA通過長時間的市場教育，已經(jīng)深深扎根于開發(fā)者的認(rèn)知中。對于許多開發(fā)者來說，CUDA不僅是一個工具，更是一個行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。在這個標(biāo)準(zhǔn)之下，任何新的框架都面臨著巨大的心理障礙和轉(zhuǎn)換成本，這讓開發(fā)者傾向于繼續(xù)使用CUDA，哪怕其他框架在某些方面有所突破。

市場推廣的力量不可小覷。英偉達(dá)憑借其市場主導(dǎo)地位和強(qiáng)大的營銷能力，將CUDA推向了高性能計算、AI、科學(xué)研究等多個領(lǐng)域的前沿。相比之下，ROCm、oneAPI和CANN的市場推廣資源和影響力明顯不足，難以撼動CUDA在這些關(guān)鍵領(lǐng)域的統(tǒng)治地位。

打破CUDA的壟斷，不可能一蹴而就。要想成功，其他廠商必須采取靈活的策略，兼容與創(chuàng)新并行，逐步實現(xiàn)自主創(chuàng)新。

一個值得借鑒的策略是華為鴻蒙的發(fā)展路徑。在初期，鴻蒙與安卓保持兼容，吸引了大量開發(fā)者的關(guān)注和參與。在積累了足夠的用戶和生態(tài)資源后，鴻蒙逐步降低對安卓的依賴，開始推進(jìn)原生生態(tài)的建設(shè)，最終實現(xiàn)了相對獨立的發(fā)展。

類似地，AMD、Intel、華為等， 可以在早期階段與CUDA保持兼容，降低開發(fā)者的轉(zhuǎn)換成本，吸引他們進(jìn)入自有生態(tài)系統(tǒng)。在積累了足夠的用戶基礎(chǔ)和資源后，再逐步降低對CUDA的依賴，強(qiáng)化自有框架的獨立性和競爭力。

與此同時，生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè) 是超越CUDA的關(guān)鍵。沒有強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)，再優(yōu)秀的技術(shù)也難以生存。其他廠商需要大力投資開發(fā)者支持、社區(qū)建設(shè)和教育培訓(xùn)，通過提供豐富的開發(fā)工具和資源，逐步建立一個自成體系的生態(tài)。

開源與技術(shù)聯(lián)盟 也是重要的推動力。通過開源，其他廠商可以迅速擴(kuò)大用戶基礎(chǔ)，并吸引全球開發(fā)者的參與。與此相結(jié)合，形成技術(shù)聯(lián)盟，共同推進(jìn)開源框架的標(biāo)準(zhǔn)化和應(yīng)用普及，可以有效削弱CUDA的市場控制力。在國內(nèi)市場，華為、景嘉微、芯原微電子、芯瞳半導(dǎo)體、壁仞科技、摩爾線程、燧原科技等頭部國產(chǎn)GPU廠商，完全可以基于更加開放的心態(tài)，抱團(tuán)取暖，以開源框架的方式，來打造CUDA的國產(chǎn)“備胎”。

更重要的是，歷史告訴我們，即便是看似牢不可破的霸權(quán)，也會在新的技術(shù)浪潮中被顛覆。那么，CUDA是否也會步Windows的后塵，在某些新興領(lǐng)域中逐漸失去主導(dǎo)地位呢？

在PC操作系統(tǒng)領(lǐng)域，Windows的地位曾經(jīng)是無人能及的。憑借其強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)、廣泛的用戶基礎(chǔ)和全面的硬件支持，Windows成為了幾乎所有PC的默認(rèn)選擇。正如Windows統(tǒng)治了PC市場，CUDA也在GPU計算領(lǐng)域確立了類似的霸權(quán)。

但是，正如移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起打破了Windows在操作系統(tǒng)領(lǐng)域的壟斷，CUDA的地位是否也可能在某些新興技術(shù)領(lǐng)域遭遇挑戰(zhàn)？如果是，那么這些挑戰(zhàn)可能來自何處？

移動設(shè)備和智能手機(jī)的興起，帶來了iOS和安卓，逐漸削弱了Windows在操作系統(tǒng)領(lǐng)域的統(tǒng)治。類似的，GPU計算領(lǐng)域也正在經(jīng)歷新興技術(shù)的沖擊。

AI加速器，如谷歌的TPU（Tensor Processing Unit），正在成為深度學(xué)習(xí)和AI計算的新寵。中國的中昊芯英公司，也在用TPU開辟一條新的AI計算路線。這些定制硬件專為AI任務(wù)優(yōu)化，提供了比傳統(tǒng)GPU更高效的解決方案。如果TPU這類AI加速器在未來幾年內(nèi)繼續(xù)快速發(fā)展，那么可能需要一種全新的開發(fā)框架來適應(yīng)新的硬件，并且形成獨立的生態(tài)系統(tǒng)。這種新的生態(tài)，就有可能在AI領(lǐng)域挑戰(zhàn)CUDA的地位。

此外，邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也在推動定制硬件和輕量級計算框架的崛起。這些新興領(lǐng)域的計算需求不同于傳統(tǒng)的GPU計算，可能會催生出新的計算范式和軟件框架，從而削弱CUDA在市場中的地位。

誠然，跳出CUDA這個“泥潭”，是一項艱巨而漫長的任務(wù)，但并非不可能。通過兼容與創(chuàng)新并行、強(qiáng)化生態(tài)建設(shè)、抓住新興市場機(jī)會，全球廠商有機(jī)會逐步削弱CUDA的市場霸權(quán)，推動技術(shù)創(chuàng)新與多樣性發(fā)展。這將是一場長期的科技競賽，但也是未來技術(shù)競爭中不可避免的方向。全球廠商必須準(zhǔn)備好，在這場挑戰(zhàn)中奮力拼搏，迎接新的技術(shù)和市場格局。