NVIDIA has been dominating the world for too long! Google, Meta, and Microsoft join forces, hoping to break the CUDA monopoly!

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户尋求替代方案。

大客户和競爭對手聯手，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户，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 挖角英偉達的客户。

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。

分析人士認為，英偉達在過去一年多以來，之所以能成為 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 稱為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 的合夥人大衞·卡茨表示：

我認為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，仍促使其大客户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，要想為其他 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，更別説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。