当地时间3月7日，美股整体上扬。截至收盘，英伟达股价涨超4%，股价首次突破900美元关口，创下历史新高，市值达2.32万亿美元，苹果市值差距缩小至不足3000亿美元。
通用大模型技术的发展正在引发新一轮AI芯片浪潮。业内普遍认为，英伟达在AI芯片领域保持寡头地位的原因在于其通过“CUDA”构建的生态。相对于GPU产品，可以让开发者在GPU上用C语言编写和运行通用的程序，并通过一种新的互连技术实现了GPU和CPU数据交换的编程框架“CUDA”更是成为英伟达的护城河。
由于此前CUDA和英伟达硬件的组合已被证明高效，吸引了大量程序加入，为英伟达建立生态提供了基础。不过，随着越来越多的硬件产品进入市场，一些用户倾向于在竞争平台上运行自己的CUDA程序，这给英伟达带来了竞争压力。
近日，国外工程师在安装CUDA 11.6版本时发现许可条款中多了一行关于禁止使用翻译层在其他硬件平台上运行基于CUDA的软件的描述。对此，有声音认为，英伟达是在阻止英特尔和AMD最近参与的ZLUDA等计划，或是限制一些中国GPU制造商利用带有翻译层的CUDA代码。
随着由大模型技术发展，人工智能产业进入新的发展阶段，为了抢占这一市场，中国企业纷纷加速研发与追赶。
目前，国内芯片公司主要分为NPU和GPGPU两条路线。其中，NPU是ASIC类芯片，需要自建软件栈，且在生态建设上不兼容CUDA，需要投入大量资源去做软件栈适配。
从整体行业来看，NPU类芯片用于通用AI业务的占比较低。NPU类AI芯片一般是由云计算公司自行设计，用于自营业务。比如谷歌云会使用自研的TPU，但不会使用亚马逊的NPU，也不会用特斯拉或者微软的NPU。而GPGPU则占比较高，各大云厂商都会采购GPGPU芯片以满足AI大模型的通用算力。
英伟达此次欲禁用CUDA，势必会对于部分AI芯片厂商产生一定影响。目前来看，国内头部芯片厂商不会受到太大影响，但部分还未建立完整软件栈的厂商或需另找突破口。
“判断国产芯片是否会受此影响，需要衡量其生态层是否完善，以及是否有自建函数库。从厂商来看，国内一线厂商基本都跨过了这一步。”国内AI芯片从业人士表示，具体来看，华为、寒武纪、海光、摩尔线程等厂商，软硬件生态初具规模，技术架构自成一体，并不存在翻译层方面的限制，已经具备一定的抗风险能力。然而对于刚刚起步的GPGPU初创公司，前期未完成自建函数库和算字库能力，软硬件适配环境欠缺，如果英伟达收紧CUDA权限，或将陷入发展困境。
针对英伟达限制其他芯片厂商使用CUDA的目的，业内普遍认为是其在加固CUDA防线，巩固其产业链主导地位，以应对全球硬件厂商步步紧逼的市场压力。
此前，AMD CEO Lisa Su被问到CUDA护城河时就表示，当市场变化如此之快时，我不相信护城河。当你观察生成式人工智能时，你会发现它正在以令人难以置信的速度发展。我们在常规开发环境中几个月内取得的进展可能需要几年时间。
上述国内AI芯片从业人士透露，该条款声明早在2021年已经存在于在线EULA用户协议中，三年来并未给相关厂商造成明显阻碍。过去几年来，国产GPGPU的应用能力快速成长已被市场验证，国产厂商及下游用户不必过分担忧恐慌。
