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英伟达能垄断全球aI算力,靠的不是运气,也不是单纯的先优势,而是三代人接力堆出来的技术护城河。
第一,是cuda软件生态。
2oo6年我们就开源了cuda平台,允许研究者直接在gpu上做通用计算。
这比竞争对手早了整整八年。
全世界高校的aI课程、顶会论文、开源框架,tensorF1o、pytorch,全默认跑在cuda上。
学者和工程师从学生时代就在用我们的工具链,换一家厂商的成本,不只是买硬件的钱,是整个知识体系和代码库的重建。
这是英伟达最宽的护城河,比任何专利都难攻破。”
第二,是软硬协同设计。
英伟达的芯片架构师和cuda编译器团队在同一栋楼里办公。
每一代新架构,软件层提前十八个月就知道硬件特性,硬件层也按软件需求反向定制指令集。
竞争对手的芯片和软件通常是分开研的,英伟达是一体的。
这让英伟达能在相同晶体管数量下,榨取出高出百分之三十到五十的实际算力。
第三,是规模效应带来的正反馈。
全世界的云厂商、算中心、aI创业公司,都采购英伟达的gpu来训模型。
训练出的模型越大越复杂,对算力需求越高,他们就越离不开英伟达下一代的产品。
钱再投入研,生态再加固,护城河再加深。
这是个闭环。
这也是为什么说,科技是第一生产力。
这句话在如今,甚至是未来几十年都是至理名言。
英伟达卖的不是显卡,是一整套让aI得以存在的计算范式。
谁掌握了这个范式的定义权,谁就掌握了aI时代的咽喉。
江辰透过玻璃,看着里面那些闪烁的指示灯和忙碌的工程师,缓缓开口:
“所以帝国半导体的下一代aI加芯片,必须原生兼容cuda指令集,至少在过渡期要做到二进制级兼容。自研架构可以慢慢做,但第一步不能脱离这个生态。”
黄人勋咧嘴笑了,眼角皱纹挤到一起:
“这正是我想听的。只要你点头,英伟达可以派一个二十人的编译器专家组,常驻豫章,配合帝国半导体做适配。”
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