人工智能开始重写让英伟达无敌的软件 作者：Geoff Weiss 您正在关注此作者！想要不再关注？通过您邮件中的链接取消订阅。 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋。彭博社/盖蒂图片社。英伟达最大的竞争优势不再像以前那样不可触碰。二十年来，英伟达的皇冠上的明珠不仅是芯片；还是将它们变成人工智能基础构件的软件，称为CUDA。CUDA是计算统一设备架构的缩写，它是长期担任英伟达高性能计算负责人Ian Buck的创意结晶。构建CUDA花费了数年时间，包含针对常见人工智能任务的现成代码、用于查找错误的工具，以及能够让数千个芯片协同工作以训练模型的软件。现在，一些人相信，人工智能最终可能会自动化行业中最困难的工作之一：构建为人工智能提供动力的软件。 行业处于一个重要的临界点，前Google Brain研究员、人工智能软件初创公司Infinity创始人Jeremy Nixon表示。他告诉《商业内幕》他的初创公司使用人工智能编码代理在10小时内为芯片初创公司D-Matrix重建了类似于CUDA的软件——他表示，这是英伟达最大护城河正被跨越的证据。 压力不仅来自初创公司。像谷歌、亚马逊和微软这样的云巨头多年来一直在围绕自己的人工智能芯片构建软件，而OpenAI和Anthropic最近也展示了能够生成系统软件的人工智能模型。DeepSeek创始人梁文峰最近表示，编码代理以及他自己初创公司的编程语言TileLang使得人工智能软件的构建变得更加简单。编码代理不仅帮助挑战者。英伟达表示，开发者越来越多地使用CUDA的代码库来构建人工智能应用，并且它还“使用人工智能编码代理更快地开发CUDA，并在更大规模上验证”，英伟达开发者生态系统副总裁Ankit Patel表示。 推理可能会改变CUDA的方程式 如果CUDA的第一个优势是软件，那么第二个则是建立在其之上的一切。公司开发了数百万行代码和内部工作流程，形成了强大的锁定效应，使转换到替代方案变得代价高昂且繁琐。《商业内幕》之前报道，亚马逊的内部文件确认CUDA是其Trainium和Inferentia人工智能芯片采用的一个主要障碍。英伟达的CUDA的历史既是一个优势，也是一个限制，Qualcomm旗下的AI软件初创公司Modular的联合创始人兼首席执行官Chris Lattner表示。CUDA最初是为游戏构建的，早于人工智能的繁荣，承载着层层遗留技术，“就像微软的Windows试图适应手机一样，”他说。 其他人则表示，从训练到推理的人工智能转变——在此过程中，模型回答请求并得出结论——产生了另一个威胁。随着这一演变，公司更少关注使用最强大的芯片来最大化性能，而更关注于以盈利方式运行人工智能，韩国人工智能芯片初创公司Rebellions的首席商业官Marshall Choy表示。这可能不仅导致对专用硬件的更大需求，也导致对能够跨不同芯片运行的软件的需求。如果公司可以在不重新编写软件的情况下在不同芯片之间切换，那么这就减少了CUDA最大的一种锁定效应。“这就是英伟达的CUDA护城河被打破的地方，因为CUDA在推理方面不再是一个因素，”Choy说。“这是一个开源市场。” 英伟达表示，随着人工智能模型投入使用，其紧密集成的硬件和软件产品变得更加有价值。“随着人工智能向推理和代理型工作负载转移，对深度、全栈优化的需求只会增加，”Patel表示。 对专用芯片和软件的转变使华尔街愈发质疑英伟达的CUDA优势，InvestorPlace的首席技术分析师Luke Lango表示。他表示，英伟达过去一年股价停滞反映了这些关切。 英伟达的护城河并没有消失——它正在转变 并不是所有人都同意编码代理正在削弱CUDA的优势。有些人相信它们最终可能会增强CUDA的优势。尽管代理使生成软件变得更容易，但生成的人工智能代码仍然需要验证和优化，人工智能软件初创公司INT21的创始人Xu Bing表示。他认为CUDA拥有最深的验证工具和其他特性生态系统，帮助编码代理更有效地工作。随着代理的普及，他表示，这一生态系统将成为CUDA的下一个护城河。“代理可以在短时间内生成大量代码，但验证是最大的瓶颈，”Xu说，他的上一家人工智能芯片软件初创公司HippoML被英伟达收购。他在四月份离开这家芯片制造商，建立了INT21。 INT21创始人兼首席执行官Xu Bing。INT21 虽然编码代理确实使得构建芯片软件变得更容易，但这种改进是渐进的，Lattner说。