上个月，英伟达成为第一家市值达到2万亿美元的芯片制造商。该公司在专注于为人工智能模型提供硬件支持（如H100和即将推出的H200 GPU）外，其软硬件协同系统CUDA运算平台也是一大吸金利器，这两者造就了英伟达的霸主地位。

　　不过据报道，一些大型科技公司正在联手，试图打破英伟达目前主导人工智能市场的软件优势——CUDA平台。
　　CUDA架构
　　英伟达的CUDA运算平台让英伟达成就了如今的市值巅峰。它既是一个并行计算平台，也是一个编程模型，包含一系列的开发工具。CUDA极高的技术成熟度、绝对的性能优势和广泛的生态系统支持，让其成为人工智能研究和商用部署中最常用且最普及的协同平台。
　　CUDA架构使开发者或软件工程师能够更好地利用英伟达GPU的强大算力，通过软硬件协同手段来加速计算密集型任务，不仅限于传统图形渲染，还包括深度学习、科学计算、图像处理等。
　　不过CUDA仅支持英伟达的GPU，无法兼容AMD、英特尔等其他主流GPU。
　　在2023年国际电脑展（COMPUTEX 2023）的主题演讲中，英伟达首席执行官黄仁勋表示，有400万开发者正在使用CUDA计算平台。
　　因此，在一些行业人士看来，英伟达能够在人工智能芯片市场斩获垄断性份额的原因，不仅是其高性能的GPU芯片的功劳，还有就是其CUDA架构功不可没。两者的“捆绑”，比目前其他芯片制造商生产的任何芯片都要优越。
　　联合出击
　　不过，市场上对英伟达产品的爆炸性需求导致了短缺，这也给了一些竞争对手机会，让其继续开发相关竞品。
　　据报道，由英特尔、谷歌、Arm、高通、三星和其他科技公司组成的一个组织正在开发一个开源软件生态系统，以防止人工智能开发人员被“套牢”在英伟达的专有技术中。
　　这个联合项目名为UXL，旨在创建一个开放源代码的人工智能硬软件生态系统，将允许开发人员的代码在任何硬件上和任何芯片上运行。该项目将在今年上半年确定技术规格，并且其技术细节应该会在今年下半年达到“成熟”状态，不过UXL尚未给出最终发布的目标。
　　据悉，该项目将包含由英特尔开发的OneAPI开放标准，该标准旨在消除将开发人员捆绑在特定架构上的特定编码语言、代码库和其他工具等门槛。
　　高通人工智能和机器学习负责人Vinesh Sukumar在接受采访时表示，“我们实际上是在向开发人员展示如何从英伟达平台迁移出去，提供多元化的运算平台。”
　　谷歌高性能计算总监兼首席技术专家Bill Magro认为，“这是关于在机器学习框架的背景下，我们如何创建一个开放的生态系统，促进生产力和硬件选择。”
　　UXL表示，虽然该项目最初的目标是为人工智能应用和高性能计算应用提供更多选择，为其平台赢得大量开发者，但从长远来看，UXL的最终目标是支持英伟达的硬件和代码。
　　当被问及开源和风险投资软件正努力打破英伟达在人工智能领域的主导地位时，英伟达高管Ian Buck在一份声明中回应道，“世界正在加速发展。加速计算的新想法来自整个生态系统，这将有助于推进人工智能和加速计算所能实现的范围。”
　　对此，金融和战略咨询公司D2D Advisory的首席执行官Jay Goldberg指出，英伟达在AI领域的软硬件地位目前来看很难撼动，“重要的是，人们已经使用CUDA 15年了，他们围绕CUDA编写代码、优化工作。”