换个角度就是AMD、华为昇腾的这些算立卡销量不如NVIDIA为什么用户更想选择NVIDIA或者说NVIDIA相比当初的竞争对手做对了什么CUDA 的优势本质是它用先发优势 开发者锁定 全栈生态 软硬件深度绑定形成了几乎无法短期复制的行业标准与路径依赖用户如果要更换到其他竞品需要成本短期内效果可能也会打折扣。首先先发优势英伟达是如何一步步把CUDA生态最大的遇到了哪些困难为什么其他巨头不行1、研究通用计算和AI计算领域最早早在 90 年代英伟达 CEO 黄仁勋Jensen就预见到了并行化的潜力。他解释了当时图形架构的竞争以及英伟达如何通过专用芯片提高性能最终形成了如今的多线程机器。2007 英伟达推出 CUDA早于 AMD ROCm、华为昇腾等竞品近 10 年率先把 GPU 从图形渲染拓展到通用计算CUDA 1.0 发布支持 C 语言编程为开发者提供了一个新的计算平台2008年CUDA 2.0 引入了对 C 的部分支持并增加了更多的库和工具2010年CUDA 3.0 引入了 Fermi 架构的 GPU提供了更好的双精度性能和更多的内存带宽2012年CUDA 4.0 引入了 Kepler 架构的 GPU提供了更高的能效和更好的并行处理能力2014年CUDA 5.0 引入了 Maxwell 架构的 GPU进一步提升了能效和性能 ...2022年CUDA 12.0 发布支持 NVIDIA Hopper 架构和 Grace CPU进一步提升了 HPC 和深度学习任务的性能2、先有鸡还是先有蛋?通用GPU计算的市场需求并不旺盛。没有开发者就没有应用没有应用就卖不出芯片。英伟达需要在这个“冷启动”阶段持续投入巨资赌一个不确定的未来。一开始参与CUDA研发的人员不多不少人认为在GPU增加这些功能是鸡肋CUDA最初由一个仅12人的小型团队推动其中包括架构师Stephen、Nader和Carter等核心成员。该项目在公司内部面临巨大阻力——图形团队担心CUDA会占用芯片资源影响游戏性能测试得分甚至导致“3D Mark得分低了10%”。持之以恒的免费赞助和人才培养英伟达大力资助全球高校的CUDA课程和研究项目让一代学生和研究人员在最关键的成长期就习惯了CUDA。这些人毕业后进入工业界自然地将CUDA带入了工业界形成了强大的用户粘性。具体策略如下跟国内互联网公司策略基本雷同用免费提升用户黏性吸引用户参与靠的就是以下四把斧免费授权CUDA被预装在所有英伟达GPU中并向开发者免费开放极大降低了使用门槛高校合作公司建立基金会支持高校设立CUDA研究中心推动并行计算课程进入教学体系培养早期开发者群体工具链建设推出CUDA Toolkit集成调试器、优化器以及cuBLAS、cuDNN等高性能库使开发者无需深入硬件细节即可高效开发社区运营通过GTC大会、在线论坛和技术文档建立起活跃的开发者社区形成正向反馈循环2016年英伟达向OpenAI捐赠首台DGX-1超级计算机进一步巩固了其在AI基础设施中的核心地位此外马斯克特意转发了强调马斯克和Ilya SutskeverOpenAI联合创始人、首席科学家为当时身为“非营利”组织的OpenAI接收英伟达硬件的推文。网友调侃说那时候Ilya还有头发。CUDA在发布后长达近十年的时间里并未获得广泛认可甚至被视为“成本中心”导致公司一度亏损。华尔街直到2016年前后才真正认可其价值3、后来者的麻烦后来者追赶很多时候也是无奈用户已经在用CUDA后续要更换其他品牌。为了减少迁移成本后来者需要做一些兼容好保证能丝滑过渡迁移。多数后来者选择兼容CUDA路线通过翻译层让CUDA代码跑在自己的硬件上。但这本质上是“用别人的方言”不仅面临法律风险更关键的是有超过20%的性能损耗永远无法达到最优。4、竞争对手AMD和英特尔在做什么AMD当初不够重视更多只是尝试AMD在CUDA初期主要通过其Radeon系列GPU与英伟达竞争但缺乏统一的并行计算编程模型2008年AMD推出Stream平台作为其对CUDA的早期回应旨在支持通用计算GPGPU但其生态建设滞后工具链和开发者支持远不如CUDA成熟2015年AMD发布ROCmRadeon Open Compute这是一个开源的GPU计算平台试图通过开放标准吸引开发者但此时CUDA已积累大量代码和用户ROCm的追赶之路漫长英特尔重点在CPU领域英特尔在CUDA初期主要依靠其Xeon CPU和Intel Xeon Phi协处理器如Knights Corner进行并行计算而非直接挑战GPU架构其GPU产品线如Intel HD Graphics在消费级市场表现平平数据中心级GPU研发滞后未能形成对CUDA的实质性威胁直到2010年代后期英特尔才开始大力投入专用AI加速器如Gaudi系列在CUDA初期阶段影响力有限谷歌、亚马逊、微软尚未自研芯片依赖英伟达供应GPU算力其次、生态规模用一些数字回答开发者规模CUDA生态已拥有超过 500万 开发者涵盖个人与企业其中企业用户达4万家仅从事生成式AI开发的企业就占1600家市场渗透全球 95%以上 的AI开发者使用CUDA生态进行开发其工具链和加速库已成为AI研究与应用的基础设施生态覆盖CUDA提供超过 300个开发者库、支持 250多个原生框架并加速了 3500多个应用程序涵盖AI、科学计算、医学影像、气候模拟等多个关键领域市场占有率在AI训练芯片市场CUDA的份额超过 90%主流AI框架如PyTorch、TensorFlow等均深度集成并优先优化CUDA形成事实上的行业标准罗马不是一日建成的但一但建成长期积累形成的强大网络效应和极高的迁移壁垒不是挑战者短期可以取代的。生态伙伴本身也是利益参与方通过合作获取商业价值也会是CUDA技术栈的拥护者截至2023年全球CUDA开发者数量已超过400万其中中国占比高达37%然后软硬件深度绑定创始人定位和相关措施几年之前 CEO 黄仁勋曾经说过“英伟达不再是一家硬件公司而是一家软件公司”。黄仁勋明确表示“我们不是芯片公司而是一家AI基础设施公司。”英伟达是不是一家软件公司其核心竞争力与商业模式早已从 “卖芯片” 转向 “卖软件生态与服务”英伟达推出的Omniverse平台用于3D仿真与数字孪生完全由软件驱动推出Blackwell架构等新一代芯片时同步发布配套的算法框架与系统级软件与西门子等工业巨头合作将NVIDIA的AI软件集成进全球制造流程发布NVIDIA cuLitho计算光刻库用GPU加速芯片制造过程反向赋能半导体产业从 GPU 到 DPU、NVLink、DGX 超算均由软件栈CUDA、TensorRT、NeMo 等统一调度与优化推出NVIDIA AI Enterprise企业级订阅服务提供端到端 AI 软件栈、支持与安全软件订阅收入持续增长构建硬件与软件的“命运共同体”式协同英伟达的策略是“发现需求→硬件加速→软件封装”的闭环。例如Tensor Core、光线追踪核心、光线排序硬件等都是为特定计算任务设计的专用电路。这些硬件的极致性能只有通过CUDA及其上层API如OptiX、TensorRT才能被完全激活和利用。竞争对手的硬件即使在理论性能上接近也难以复现这种软硬件协同优化带来的实际性能优势。英伟达是一家软件公司还是一家硬件公司留言区聊一聊
为什么说CUDA是NVIDIA的护城河
发布时间：2026/6/19 13:57:44
换个角度就是AMD、华为昇腾的这些算立卡销量不如NVIDIA为什么用户更想选择NVIDIA或者说NVIDIA相比当初的竞争对手做对了什么CUDA 的优势本质是它用先发优势 开发者锁定 全栈生态 软硬件深度绑定形成了几乎无法短期复制的行业标准与路径依赖用户如果要更换到其他竞品需要成本短期内效果可能也会打折扣。首先先发优势英伟达是如何一步步把CUDA生态最大的遇到了哪些困难为什么其他巨头不行1、研究通用计算和AI计算领域最早早在 90 年代英伟达 CEO 黄仁勋Jensen就预见到了并行化的潜力。他解释了当时图形架构的竞争以及英伟达如何通过专用芯片提高性能最终形成了如今的多线程机器。2007 英伟达推出 CUDA早于 AMD ROCm、华为昇腾等竞品近 10 年率先把 GPU 从图形渲染拓展到通用计算CUDA 1.0 发布支持 C 语言编程为开发者提供了一个新的计算平台2008年CUDA 2.0 引入了对 C 的部分支持并增加了更多的库和工具2010年CUDA 3.0 引入了 Fermi 架构的 GPU提供了更好的双精度性能和更多的内存带宽2012年CUDA 4.0 引入了 Kepler 架构的 GPU提供了更高的能效和更好的并行处理能力2014年CUDA 5.0 引入了 Maxwell 架构的 GPU进一步提升了能效和性能 ...2022年CUDA 12.0 发布支持 NVIDIA Hopper 架构和 Grace CPU进一步提升了 HPC 和深度学习任务的性能2、先有鸡还是先有蛋?通用GPU计算的市场需求并不旺盛。没有开发者就没有应用没有应用就卖不出芯片。英伟达需要在这个“冷启动”阶段持续投入巨资赌一个不确定的未来。一开始参与CUDA研发的人员不多不少人认为在GPU增加这些功能是鸡肋CUDA最初由一个仅12人的小型团队推动其中包括架构师Stephen、Nader和Carter等核心成员。该项目在公司内部面临巨大阻力——图形团队担心CUDA会占用芯片资源影响游戏性能测试得分甚至导致“3D Mark得分低了10%”。持之以恒的免费赞助和人才培养英伟达大力资助全球高校的CUDA课程和研究项目让一代学生和研究人员在最关键的成长期就习惯了CUDA。这些人毕业后进入工业界自然地将CUDA带入了工业界形成了强大的用户粘性。具体策略如下跟国内互联网公司策略基本雷同用免费提升用户黏性吸引用户参与靠的就是以下四把斧免费授权CUDA被预装在所有英伟达GPU中并向开发者免费开放极大降低了使用门槛高校合作公司建立基金会支持高校设立CUDA研究中心推动并行计算课程进入教学体系培养早期开发者群体工具链建设推出CUDA Toolkit集成调试器、优化器以及cuBLAS、cuDNN等高性能库使开发者无需深入硬件细节即可高效开发社区运营通过GTC大会、在线论坛和技术文档建立起活跃的开发者社区形成正向反馈循环2016年英伟达向OpenAI捐赠首台DGX-1超级计算机进一步巩固了其在AI基础设施中的核心地位此外马斯克特意转发了强调马斯克和Ilya SutskeverOpenAI联合创始人、首席科学家为当时身为“非营利”组织的OpenAI接收英伟达硬件的推文。网友调侃说那时候Ilya还有头发。CUDA在发布后长达近十年的时间里并未获得广泛认可甚至被视为“成本中心”导致公司一度亏损。华尔街直到2016年前后才真正认可其价值3、后来者的麻烦后来者追赶很多时候也是无奈用户已经在用CUDA后续要更换其他品牌。为了减少迁移成本后来者需要做一些兼容好保证能丝滑过渡迁移。多数后来者选择兼容CUDA路线通过翻译层让CUDA代码跑在自己的硬件上。但这本质上是“用别人的方言”不仅面临法律风险更关键的是有超过20%的性能损耗永远无法达到最优。4、竞争对手AMD和英特尔在做什么AMD当初不够重视更多只是尝试AMD在CUDA初期主要通过其Radeon系列GPU与英伟达竞争但缺乏统一的并行计算编程模型2008年AMD推出Stream平台作为其对CUDA的早期回应旨在支持通用计算GPGPU但其生态建设滞后工具链和开发者支持远不如CUDA成熟2015年AMD发布ROCmRadeon Open Compute这是一个开源的GPU计算平台试图通过开放标准吸引开发者但此时CUDA已积累大量代码和用户ROCm的追赶之路漫长英特尔重点在CPU领域英特尔在CUDA初期主要依靠其Xeon CPU和Intel Xeon Phi协处理器如Knights Corner进行并行计算而非直接挑战GPU架构其GPU产品线如Intel HD Graphics在消费级市场表现平平数据中心级GPU研发滞后未能形成对CUDA的实质性威胁直到2010年代后期英特尔才开始大力投入专用AI加速器如Gaudi系列在CUDA初期阶段影响力有限谷歌、亚马逊、微软尚未自研芯片依赖英伟达供应GPU算力其次、生态规模用一些数字回答开发者规模CUDA生态已拥有超过 500万 开发者涵盖个人与企业其中企业用户达4万家仅从事生成式AI开发的企业就占1600家市场渗透全球 95%以上 的AI开发者使用CUDA生态进行开发其工具链和加速库已成为AI研究与应用的基础设施生态覆盖CUDA提供超过 300个开发者库、支持 250多个原生框架并加速了 3500多个应用程序涵盖AI、科学计算、医学影像、气候模拟等多个关键领域市场占有率在AI训练芯片市场CUDA的份额超过 90%主流AI框架如PyTorch、TensorFlow等均深度集成并优先优化CUDA形成事实上的行业标准罗马不是一日建成的但一但建成长期积累形成的强大网络效应和极高的迁移壁垒不是挑战者短期可以取代的。生态伙伴本身也是利益参与方通过合作获取商业价值也会是CUDA技术栈的拥护者截至2023年全球CUDA开发者数量已超过400万其中中国占比高达37%然后软硬件深度绑定创始人定位和相关措施几年之前 CEO 黄仁勋曾经说过“英伟达不再是一家硬件公司而是一家软件公司”。黄仁勋明确表示“我们不是芯片公司而是一家AI基础设施公司。”英伟达是不是一家软件公司其核心竞争力与商业模式早已从 “卖芯片” 转向 “卖软件生态与服务”英伟达推出的Omniverse平台用于3D仿真与数字孪生完全由软件驱动推出Blackwell架构等新一代芯片时同步发布配套的算法框架与系统级软件与西门子等工业巨头合作将NVIDIA的AI软件集成进全球制造流程发布NVIDIA cuLitho计算光刻库用GPU加速芯片制造过程反向赋能半导体产业从 GPU 到 DPU、NVLink、DGX 超算均由软件栈CUDA、TensorRT、NeMo 等统一调度与优化推出NVIDIA AI Enterprise企业级订阅服务提供端到端 AI 软件栈、支持与安全软件订阅收入持续增长构建硬件与软件的“命运共同体”式协同英伟达的策略是“发现需求→硬件加速→软件封装”的闭环。例如Tensor Core、光线追踪核心、光线排序硬件等都是为特定计算任务设计的专用电路。这些硬件的极致性能只有通过CUDA及其上层API如OptiX、TensorRT才能被完全激活和利用。竞争对手的硬件即使在理论性能上接近也难以复现这种软硬件协同优化带来的实际性能优势。英伟达是一家软件公司还是一家硬件公司留言区聊一聊
