据报道，中国初创企业深度求索（DeepSeek）在研发大语言模型时，绕过了英伟达CUDA框架，这为DeepSeek在未来适配中国国产芯片做好了准备。

CUDA可以理解为，这是英伟达给自己显卡打造的一个操作系统。

就像iPhone用iOS定义智能手机，CUDA重新定义了GPU能干什么。

以前算力上不来，是因为都用CPU进行训练，是英伟达把原本只能打游戏的显卡，变成了科学家算核爆、AI公司训练大模型的“超级算盘”。

英伟达为什么能一飞冲天，成为现在最具价值的美国科技公司？就是因为CUDA。

特斯拉用CUDA训练自动驾驶，OpenAI用它搞出ChatGPT。

目前，90%的AI论文实验基于CUDA，学术界已经在用CUDA代码当“科研货币”。

这就是黄仁勋敢说“英伟达就是AI基础设施”的底气。

而现在，DeepSeek的出现，不只是改变了AI界的游戏规则，芯片圈也受到了冲击。

英伟达起飞靠的就是CUDA

DeepSeek使用了专业模式

韩国未来资产证券在对DeepSeek技术论文进行分析时发现，DeepSeek在使用英伟达的芯片训练时，使用的是更底层的PTX语言，而非大家都在用的CUDA。

CUDA就相当于手机自带的相机APP，打开直接用就行，是一个通用的标准。

而PTX则是通过手动调整光圈、快门。

两者都能拍出不错的照片，但要想拍出最好的照片，还是得用手动模式，虽然更麻烦、更复杂，但效果也会更好。

就像赛车一样，手动挡肯定比自动挡更能发挥极限速度。

现在大家都用CUDA进行训练，由于这是一个通用的标准，并不会完全适配每一种训练模式。

而使用PTX，则可以量身定制，基于自己的训练方向、方式，采取最优的方案。

DeepSeek和英伟达

未来能兼容国产显卡

当然，使用PTX不是没有代价的。

首先，开发的难度飙升，相当于不用计算器做高数题。

其次，工作量成倍增加，因为必须精确安排每个计算单元的任务。

所以这也是为什么，几乎所有从业者都使用CUDA，虽然通用的框架会影响算力，但直接多买一些显卡就行了，不需要把每一块显卡的算力都发挥到极致。

但是DeepSeek没办法，无法获得那么多显卡，而且使用的显卡，还不是行业内最顶级的，所以只能从软件层面进行优化，调动显卡里上千个小计算单元的工作节奏，在压榨算力的同时，也能把消耗降下来。

而付出如此大的辛劳，还有一个好处，那就是未来可以兼容国产显卡。

DeepSeek

让英伟达无路可走

CUDA是英伟达的技术护城河，就像你想使用IOS系统，就必须购买IPhone一样，CUDA不收费，但你要使用CUDA，就得买英伟达的显卡。

而PTX语言相当于显卡界的“普通话”，国产GPU只需做个“方言转换器”，就能把PTX转成自己的芯片指令，类似把普通话翻译成粤语。

也就是说，可以绕过CUDA这个技术护城河，也就意味着不一定非得使用英伟达的显卡。

目前，使用PTX编译，仍然非常复杂，否则大家早就会开始使用了。

但是，由于DeepSeek的成功，这条道路将会有越来越多人走下去，慢慢地也就能发展起来了。

就像CUDA的发展一样，一开始毫无进展，黄仁勋咬牙坚持，到了AI时代才看到曙光，然后一飞冲天。

PTX同样有这样的可能性，甚至有可能成为上位替代。

就像安卓系统和IOS系统一样，当更多的厂商使用PTX、优化PTX，时间久了，也就能和CUDA掰掰手腕，甚至超过CUDA。

所以说，这才是老黄着急的根本原因，这相当于走英伟达的路，让英伟达无路可走。