牛啊！ 坚决不兼容英伟达CUDA！ 华为表示：这是其构建自主AI生态体系的战略选择。 徐直军指出，CUDA目前“不能随便用”，而且华为的目标是构建从芯片（如昇腾系列）到软件（如CANN架构、MindSpore框架）完全自主的AI生态体系，不依赖西方技术和供应链。 这次华为对CUDA的明确“说不”，无疑是给全球AI产业注入了不少震撼波。大家都知道，英伟达的CUDA（计算统一设备架构）在人工智能和深度学习领域几乎无敌。 许多AI企业，甚至是大公司，几乎都依赖它来提升计算能力，尤其是在训练神经网络和处理大数据时。 华为的这一表态，可以说是对全球AI领域的一个重要信号——它不仅仅是在单纯选择一种技术路线，更是在为自己的未来铺路。 让我们从一个简单的角度来看看，为什么华为要这样做？显然，构建自主AI生态体系，不仅仅是为了减少对外部技术的依赖，更是一种应对全球政治和经济不确定性的战略。 在过去几年里，华为因其技术、供应链问题饱受压力，尤其是美国的制裁让它意识到，依赖西方技术有时是非常危险的。 你说，你的核心技术架构掌握在别人手里，哪一天人家突然把“开关”关了，你怎么办？可见，华为的做法并不是“任性”或“反叛”，而是一种“自保”的必要选择。 但问题也来了，华为不兼容CUDA，是不是意味着它的AI体系就能超越英伟达呢？说实话，这个问题并没有那么简单。 英伟达在AI领域的统治地位已经建立了多年，它的技术经过了无数次的打磨，拥有强大的硬件和软件支持。 华为的昇腾系列芯片虽然也在不断进步，但要想与英伟达的CUDA系统直接竞争，光靠不依赖西方技术和供应链。 是远远不够的，毕竟，AI的核心不仅仅是硬件，它还需要丰富的软件生态和开发者的支持。 MindSpore框架和CANN架构的出现，代表了华为在软件层面的努力，它们的确让华为在AI的自主化方面迈出了坚实的一步。 但是，与CUDA的差距依然存在，尤其是在开发者的接受度和现有市场的普及度上，CUDA依然占据着不可忽视的主导地位。 华为虽然在追求自主，但从目前来看，整个AI生态系统仍然依赖很多第三方技术和开源项目，特别是在AI算法和应用层面。 因此，要想真正打破CUDA的垄断，华为还需要更多的时间、技术积累，以及全球开发者的支持。 同时，华为的这一决定也引发了广泛的行业讨论。很多人认为，技术的“去西方化”是一个趋势，尤其在当前国际局势下，华为的做法确实是顺应了全球技术自主化的浪潮。 与此同时，也有人提出质疑，认为过于依赖自研可能会影响技术的普适性和灵活性，毕竟全球AI产业的竞争是全球性的，要想突破创新，不可能只局限在一个生态圈内。 每个技术都有它的优势和适用场景，封闭的生态可能会限制技术的交流和跨界合作，反而可能会让华为错失一些宝贵的合作机会。 更重要的是，在这个充满变数的时代，任何技术路线的选择，都需要承担巨大的风险。 如果华为在发展过程中遇到技术瓶颈，或者没有及时跟上市场需求，可能会面临更大的挑战。 所以，华为的决心和勇气毋庸置疑，但它能否成功弯道超车，还需要更多的时间和实践验证。 所以，华为的战略选择，其实更像是一个“赌注”，它在赌自己的技术研发能力，在赌自主创新的未来，也在赌全球政治经济的不确定性。 然而，这个“赌”最终能否成功，除了华为自身的努力外，也需要更多国内外合作伙伴的共同支持。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。英伟达 英伟达技术
