最近，关于DeepSeek是否能够绕开英伟达的CUDA框架的讨论，引发了广泛关注。这个问题的答案，不仅关乎DeepSeek的未来发展，更可能影响中国GPU产业能否在全球AI竞争中占有一席之地。英伟达的CUDA技术几乎垄断了全球的AI计算市场，国产GPU厂商想要在这个领域崭露头角，始终受限于这道“技术壁垒”。

DeepSeek的这一尝试，似乎想为国产GPU打开一条新的路径——绕过CUDA的限制，走一条“自主可控”的道路。但问题也随之而来：DeepSeek的突破，真的能打破英伟达的技术封锁吗？还是仅仅是一场空想的泡沫？

如果DeepSeek能够成功绕开CUDA，是否意味着中国GPU产业的独立自主已经不再是遥不可及的梦想？还是说，这一切不过是一次高风险的技术冒险，最终只能以失败收场？

国产GPU的悖论：

纸面战力不错，一到应用就露怯？

在国产GPU领域，我们经常会听到这样一个“悖论”——一些国产GPU产品的“纸面”硬件性能似乎不差，但为什么一到具体应用场景，跟英伟达还是会有那么大的差距？

问题的根源，并非完全在硬件本身，而在于软件生态的制约——CUDA。

CUDA不仅仅是一个编程框架，它已经成为了全球AI计算生态的“核心基础设施”。开发者在构建AI模型时，几乎没有人能够忽视CUDA所带来的优势。其成熟的开发工具链、优化的深度学习框架、强大的并行计算能力以及完备的开发者支持，使得英伟达的硬件和软件生态形成了一体化的“铁三角”。这种生态的力量，不仅深深依赖于CUDA，也形成了强大的技术壁垒。

更重要的是，CUDA的影响力已经超越了单纯的编程框架层面。它几乎主导了整个AI产业链的各个环节，从算法实现、数据处理，到模型训练，再到深度学习框架的兼容性，都与CUDA深度绑定。这意味着，想要在AI计算领域立足，开发者几乎无法避免对CUDA的依赖。而在这一过程中，英伟达通过优化CUDA的同时，形成了对全球开发者的“锁定”效应。即使国产GPU在硬件层面不再处于绝对劣势，但缺乏CUDA兼容性和支持，国产GPU依然难以获得AI开发者的青睐，市场份额也因此受限。

从更深层的角度来看，CUDA的影响力似乎已经不仅仅是技术层面的创新，它更多地形成了英伟达对AI市场的“垄断式控制”。英伟达通过其CUDA平台，实际上已经在全球范围内构筑了一道难以逾越的“隐形护城河”。这道壁垒不仅限制了国产GPU厂商的硬件竞争力，也让其在软件生态和应用场景中无法突破。

如果说硬件创新可以通过持续的技术积累逐步缩短差距，那么软件生态的独占地位却成为了国产GPU厂商的巨大障碍。即便是性能强劲的国产GPU，如果无法在深度学习框架和开发工具链上与CUDA兼容，那么它们的市场前景仍然受到限制。开发者和企业在选择GPU时，更多的是倾向于已经成熟且具有广泛支持的CUDA生态，而非风险较大的非CUDA兼容平台。

对于国产GPU厂商而言，要想在与英伟达的竞争中脱颖而出，最重要的突破点，正是CUDA这一“隐形壁垒”。这不仅仅意味着在硬件性能上的追赶，而是要在深度学习框架、工具链、算法优化等多方面形成自主的、完整的软硬件生态链。

这件事情，说起来容易，要做起来比登天还难。

可以说，国产GPU厂商，苦CUDA久矣！但一直没能找到比较好的突破路径。

DeepSeek没有完全绕开CUDA

只是绕开了它的一部分

也正是这个原因，当有媒体报道DeepSeek有可能找到了绕开CUDA的方法时，人们才如此兴奋。

然后，DeepSeek到底有没有绕开CUDA，事实到底是怎样的？

要搞清楚DeepSeek的技术路径，首先要理解CUDA与PTX的关系。CUDA是英伟达推出的一个高层编程框架，它帮助开发者通过简化的编程接口与GPU硬件交互。开发者在CUDA上编写代码时，实际上是通过CUDA语言（如CUDA C/C++）与GPU进行高效通信。

PTX（Parallel Thread Execution），则是CUDA背后的中间指令集。它接近硬件层面，介于高层编程语言和硬件机器指令之间。换句话说，PTX为开发者提供了一种更低层的控制方式，可以让开发者对GPU的计算资源（如线程调度、寄存器使用等）进行精细的优化。

DeepSeek并没有完全跳出英伟达的CUDA框架，而是选择绕过了CUDA的高层API，直接操作PTX指令集，进行更细粒度的硬件优化。这种做法本质上是在原有框架内寻求突破，而非彻底脱离英伟达的生态系统。

为什么选择PTX？这到底是突破，还是妥协？

为什么DeepSeek选择走这条路，而非完全抛弃CUDA，开发自己的独立框架呢？答案很简单——CUDA作为全球最广泛使用的GPU编程框架，已经构建了一个庞大的开发者生态和技术基础。任何想要与英伟达竞争的GPU厂商，都必须面对这个事实：单纯依赖自有的高层编程框架，是极其困难的，且需要极高的技术和生态资源。

PTX的优势在于：它提供了对GPU硬件的底层控制，通过直接优化指令集，开发者可以精细地调整计算任务的执行过程。对于DeepSeek而言，这意味着它可以在不完全依赖CUDA的情况下，优化GPU资源的分配，进一步提升计算效率。例如，开发者可以通过PTX精确地管理线程调度、寄存器分配、内存访问等方面，从而达到高效利用GPU的目的。

然而，这样的优化是有局限性的。首先，PTX操作需要开发者具备极高的硬件编程能力，这种细粒度的调优是极其复杂且容易出错的。并且，PTX的优化效果，能否普适到所有计算任务，也有待验证。不同的AI任务有不同的计算特性，PTX优化是否能够在每个领域都带来实质性的提升，仍然是一个悬而未决的问题。

而且，即使DeepSeek能够通过PTX优化取得某些计算任务的优势，它依然在英伟达的技术框架下运行，无法摆脱英伟达对硬件生态的控制。PTX虽然比CUDA的高层框架更接近底层，但本质上还是依赖英伟达的硬件架构和指令集。

那么，DeepSeek的做法对于国产GPU厂商来说，是否有借鉴价值？答案是：有，但局限性很大。

DeepSeek的做法为国产GPU厂商提供了一个新的思路——通过底层指令集（如PTX）的精细优化，国产GPU厂商可以尝试在现有的英伟达框架下提升性能。这是一个相对“稳妥”的策略，至少在现阶段，能够通过现有的硬件架构，借助技术优化来提高计算效率。

然而，这种做法的局限性也非常明显。如果国产GPU厂商仅仅依赖于这种“优化路径”，最终能否脱离英伟达的技术生态，走上完全自主可控的发展道路，仍然是不确定的。

真正的突破，仍然是要从根本上脱离英伟达的技术依赖。这意味着国产GPU厂商需要开发自己的硬件架构、底层指令集，并打造自主的开发框架和生态系统。只有这样，才能真正走出英伟达的阴影，实现真正的“自主可控”。

我们为什么现在对这个问题这么上心？

因为时间很紧迫了

中国的AI产业正迎来关键的“窗口期”——大模型的规模化商用。如今，DeepSeek、文心一言、通义千问、豆包、讯飞星火等为代表的大模型已经逐渐从科研实验室走向商业应用，它们需要数倍甚至数十倍于以往的算力支持，而这意味着对高效GPU的需求将达到前所未有的水平。

令人担忧的是，英伟达的CUDA框架不仅是技术优势，更有可能被作为“武器”来限制竞争对手的发展。CUDA可能成为英伟达打压国产GPU厂商的一个利器，通过封锁兼容性，限制国产GPU厂商在AI计算领域的扩张。

因此，一方面，中国急需大量GPU算力资源以支撑大模型的商用，另一方面，外部技术封锁和CUDA的“软性封锁”使得国产GPU厂商面临前所未有的压力。在这种双重困境下，寻找摆脱英伟达技术限制的突破路径，显得尤为紧迫。

对于中国的AI产业而言，要想在未来几年的全球AI大战中占得先机，必须拥有自己的高效GPU技术。不再依赖于外部先进GPU产品，尤其是英伟达的CUDA框架，已经不仅是技术上的需求，更是战略上的必然选择。如果中国的AI产业无法拥有自主可控的GPU技术，将无法突破算力瓶颈，直接影响到大模型的规模化商用以及更广泛的产业发展。

在这种背景下，即使DeepSeek没有完全绕过CUDA，但只要他往这条路上找到了一点点可能性，也是弥足珍贵的。

一口吃不成个胖子

在面对美国日益严格的技术封锁和英伟达CUDA的强大控制力时，国产GPU要想在全球AI计算市场中占据一席之地，绕开CUDA这一技术“枷锁”已成为当务之急。然而，绕过CUDA并非一件简单的任务，国产GPU厂商不仅要解决技术难题，还要打破现有的产业格局与生态体系。如何在这一挑战中破局，成为国产GPU产业能否突围的关键。以下是一些策略建议。

1. 自主研发AI计算框架：构建与CUDA竞争的完整软件生态

绕开CUDA的首要任务是构建自主可控的AI计算框架和软件生态。目前，CUDA通过其开发工具链、算法库、深度学习框架等生态优势，牢牢占据了AI计算市场的主导地位。因此，国产GPU厂商需要针对性地开发一套能够与CUDA竞争、甚至超越的技术体系。

• 研发兼容性强的编程框架与工具链：国产GPU厂商需要投入资源研发适配自家硬件的编程框架，类似于CUDA的并行计算框架（如OpenCL）。这个框架必须具备高效的计算调度和资源管理能力，并能支持主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。当然，现在更重要的是更好支持Transformer，通过优化这些框架与硬件的协同作用，可以大幅提高计算性能，降低开发者的学习成本，进而提升国产GPU的市场接受度。
• 构建自主的算法库与深度学习平台：与英伟达的cuDNN、TensorRT等库类似，国产GPU厂商应当开发自有的算法优化库，以提升图像识别、自然语言处理等常见AI应用的计算性能。这些库不仅要具有高效的运算能力，还要具备与现有框架兼容的能力，减少开发者的迁移成本。
• 打造开源开发者社区：国产GPU厂商应当积极开设开源平台，吸引全球开发者参与，共同推动算法优化、框架迭代和生态建设。通过社区的力量，可以加速软件工具、算法库的更新迭代，并推动产业内的技术创新。

2. 强化底层架构与指令集创新：打破硬件限制，提升自主性

硬件和软件是AI计算的两大支柱，要绕开CUDA，单靠软件上的创新并不足够，底层硬件架构与指令集的自主设计同样至关重要。在硬件层面，国产GPU厂商可以通过深度优化架构和设计自有指令集的方式来实现高效计算，进而提升在AI领域的竞争力。

• 自主指令集的研发与优化：借鉴DeepSeek使用PTX的思路，国产GPU厂商可以开发独立的GPU指令集，避免过度依赖英伟达的架构。自有指令集能够为GPU硬件提供更细粒度的优化，并在性能上与CUDA竞争，甚至在特定应用上超越。在这一过程中，厂商需要对GPU架构进行深度优化，提升其并行计算能力、内存访问效率等关键性能指标。
• 硬件架构的创新与定制化：除了指令集的优化，国产GPU厂商还要注重硬件架构的创新，特别是针对AI应用中的并行计算、矩阵运算等特定需求，进行架构上的定制化设计。这不仅能提升硬件的计算性能，还能降低能耗，增强AI计算的效能。

3. 加强产业协作与技术标准的推广：突破生态封锁

要绕开CUDA，单打独斗是不够的，国产GPU厂商必须联合产业链中的各方力量，共同推进国产GPU技术的市场渗透与应用推广。这意味着，不仅要发展硬件和软件技术，还要加强与各方的合作，推动国产GPU生态的快速建设。

• 推动自主技术标准的建立与全球合作：国产GPU厂商需要推动自己的技术标准，尤其是在计算框架、算法库、编程语言等领域。通过推动这些标准在行业中的应用，逐步与全球技术标准对接，打破英伟达CUDA的“独占地位”。同时，厂商还应积极与国际开发者、科研机构和AI企业合作，促进技术交流与标准化进程，加速国产GPU的全球市场渗透。
• 积极参与国家级科研与产业项目：中国政府的支持对国产GPU产业至关重要。国产GPU厂商应争取国家级科研项目的资金和技术支持，并与政府合作，推动GPU在AI、大数据、云计算等关键领域的广泛应用。通过政策引导和行业支持，国产GPU能更快进入市场，形成竞争优势。
• 构建开源合作平台：除了传统的市场推广和企业合作，国产GPU厂商还应参与到开源项目和技术平台的建设中，通过与全球开发者共享技术成果，推动国产GPU在开源社区中的普及和应用。这不仅能吸引更多开发者的关注，也有助于推动技术的创新与应用落地。

4. 投资研发与长期布局：资金支持与技术积累同步进行

绕开CUDA，国产GPU产业必须投入大量的研发资金和技术资源，尤其是在软件开发工具、算法库、硬件设计等核心领域，才能形成具有长期竞争力的优势。

• 加大对GPU底层架构与指令集的研发投入：国产GPU厂商应当在底层技术的研发上加大投入，尤其是在硬件架构设计、指令集优化等领域，以弥补当前的技术短板，提升硬件的综合性能。
• 增加对AI算法和应用场景的技术支持：除了硬件与编程框架的研发，厂商还要在AI算法的支持上进行投资，尤其是在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域，提升国产GPU的市场适应性。
• 吸引国内外投资与合作：国产GPU厂商还需通过战略合作、股权投资等形式吸引资金支持。资金的充裕不仅能支持硬件和软件的研发，也能推动市场推广、技术合作等关键环节的快速推进。

综上，CUDA的“魔咒”与英伟达的技术垄断，早已将全球AI产业的算力主权牢牢掌控。这场与英伟达的较量，绝不仅仅是技术上的一场追逐，而是关乎中国在全球科技格局中能否真正崛起的关键赌局。如果我们依然依赖外部技术，坐视CUDA继续作为全球AI算力的“标准”，那中国AI的未来，将永远在别人的“规则”下打拼。

今天，DeepSeek的突破虽然看似只是“小步前进”，但它所蕴含的意义，却是一次全产业链的警醒和反思。要真正打破英伟达的封锁，国产GPU绝非只依赖某一项技术的“绕道”就能轻松做到。CUDA不仅仅是一个编程框架，它是全球AI算力生态的“基石”，它的控制力，足以将任何挑战者压制在萌芽阶段。

然而，突破没有捷径。突破不止是对GPU硬件的迭代，更是软硬件生态的全面再造，是对全产业链上游至下游的深刻重塑。如果国产GPU厂商想要从“追赶者”变成“引领者”，那就必须向英伟达发起更加全面、深刻的挑战——不光是对硬件的突破，更是对“封闭生态”的彻底颠覆。

这场破局之战，已经不单单是企业的战争，它关乎整个中国AI产业的未来，关乎是否能够掌控自主算力资源。在这场前所未有的挑战面前，我们距离自主可控的未来，可能只差一次真正的产业创新、一次彻底的生态变革。

未来，国产GPU是否能站上世界之巅，取决于我们能否通过创新与合作打破这一局限——这不仅是技术上的跨越，更是信心与决心的撞击。这场突围战，或许在明天，但今天已是决胜的起点。

《永遇乐·算域争锋》

CUDA铁锁，寒封十载，算海孤旅。

纸甲龙鳞，空鸣霄汉，难撼西洲柱。

忽闻雷动，深算奇兵，半壁铜关凿处！

GPU逐鹿处，谁持九州弓弩？

星河倒挂，重编经纬，另写乾坤棋谱。

寒门铸剑，旌旗联阵，国产风云怒。

百舸争流，千帆竞夜，何惧霜刀雪斧？

问苍穹：DeepSeek锋芒，可能断桎？

来源：数智猿