毫无疑问，英伟达是这波AI浪潮的最大赢家。截至3月5日收盘，这家美国GPU巨头的市值已经暴涨到2.15万亿美元（约合人民币15.48万亿元），仅次于微软和苹果，排名美股第三。

　　在很多吃瓜群众看来，英伟达之所以能最先吃到AI大模型的蛋糕，自家的GPU功不可没，这确实没错。但实际上，GPU之上，英伟达花费近20年打造的CUDA生态护城河，也不可或缺。

　　所谓CUDA，全称是Compute Unified Device Architecture（统一计算设备架构）。它是一种基于GPU的通用计算框架。简单来说，CUDA让英伟达的GPU不仅可以处理图形任务，也可以处理科学计算、机器学习等复杂耗时的并行计算，以及为AI大模型训练、推理提供算力。

　　由此，英伟达打造了深厚的CUDA生态壁垒。以至于如今新的GPU玩家入局时，首先考虑的就是如何兼容CUDA，否则将会给用户和开发者带来很高的学习成本。有外媒在评论英伟达时直言，身为行业领导者有利也有弊，“一方面大家依赖你，另一方面也想站在你的肩膀上。”

　　对于新进者而言，兼容CUDA主要有两种方式：重新编译代码和使用转换层（translation layers）。

　　相对来说，使用像ZLUDA这样的转换层，在非英伟达硬件上兼容CUDA是最便捷的途径。尽管英特尔和AMD出于法律层面的考虑不再进一步开发ZLUDA，但这种技术仍然具有可行性。

　　在一些分析看来，当转换工具未成气候时，英伟达可能会睁一只眼闭一只眼。但当越来越多公司涌入GPU领域，甚至威胁到英伟达在AI加速计算领域的霸权时，英伟达便会采取行动。

　　日前有国外软件工程师发现，英伟达在CUDA 11.6及更高版本的EULA（最终用户许可协议）中的某条款明确提到：“您不能逆向工程、反编译或反汇编使用此SDK生成的任何结果，并在非英伟达平台上进行转译。”这句线版本的安装EULA中并不存在。

　　基于此，国外科技媒体Toms Hardware认为，英伟达针对CUDA的限制，似乎旨在阻止英特尔和AMD参与的ZLUDA等项目，“或许更关键的是，（为了防止）一些中国GPU制造商借助转换层利用CUDA代码。”

　　这篇报道提到，中国GPU企业登临科技设计的处理器，具有“与CUDA/OpenCL等编程模型兼容的计算架构”，并称如果考虑到逆向工程的难度（除非已掌握有关英伟达GPU架构的所有底层细节），很可能采用了某种转换层技术。该报道还提及另一家中国CPU创企摩尔线程，并称其MUSIFY转换工具旨在兼容CUDA，并怀疑摩尔线程可能涉及移植代码。

　　有行业人士告诉观察者网，CUDA本身是闭源的，没有授权企业可以使用，通过转换层直接使用英伟达CUDA的源代码，会涉及知识产权方面的法律风险。

　　但很快，摩尔线程便发布了澄清声明，强调摩尔线程MUSA/MUSIFY不涉及英伟达EULA相关条款，“开发者可放心使用”。

　　摩尔线程表示，MUSA是该公司自主研发、拥有全部知识产权、软硬一体的全功能GPU先进计算统一系统架构，与CUDA无任何依赖关系。MUSIFY是摩尔线程面向广大MUSA开发者提供的开发工具，方便用户在MUSA计算平台上进行应用移植与开发，可以让开发者将自己的C++源代码，转换成MUSA C++源代码，再通过MUSA编译器MCC编译生成基于MUSA指令集的二进制代码，最终运行在摩尔线程全功能GPU上。

　　换句话说，摩尔线程否认了移植CUDA代码。有摩尔线程内部人士向观察者网表示，该公司是将开发者原本的C++代码转换成MUSA语言，基本属于重新编译代码，“我们要重新建立一个规则和CUDA类似的MUSA系统，还要专门去移植算子库，软件团队工作量会很大，但这样效率很高，对开发者很有帮助。”

　　另一家国内GPU创企壁仞科技也向观察者网透露，BIRENSUPA软件开发平台是壁仞科技自主研发的软件开发平台，从底层架构、指令集到编译层工具均为自主研发，与此次报道无关。

　　有行业人士坦言，英伟达此举并非主要针对中国企业，而是想针对ZLUDA，这种方案直接使用了英伟达的源代码，“如果这么轻易就可以让英伟达的代码跑在别家的GPU上，那英伟达的生态壁垒就不复存在了。”

　　需要指出的一点是，英伟达最新动作并非禁止兼容CUDA，而只是禁止通过转换层利用CUDA代码，也就是提高了兼容CUDA的难度。Toms Hardware的报道也提到，重新编译现有的CUDA程序仍然完全合法。为了简化这一点，AMD和英特尔都有工具分别将CUDA程序移植到他们的 ROCm( 1 ) 和OpenAPI平台。

　　对英伟达来说，尽管通过转换层使用CUDA代码可能有法律依据，但升级兼容难度可能也是一把双刃剑。

　　前述外媒指出，随着AMD、英特尔、Tenstorrent和其他公司开发出更好的硬件，更多的软件开发人员将倾向于为这些平台进行设计，而英伟达的CUDA主导地位可能会随着时间的推移而减弱。

　　此外，专门为特定处理器开发和编译的程序，将不可避免地比通过转换层运行的软件运行得更好，这意味着如果能够吸引软件开发人员加入的话，AMD、英特尔、Tenstorrent和其他公司能够在与英伟达的竞争中获得更好的竞争地位。