CUDA 不是 NVIDIA 的护城河，人才才是：来自技术栈内部的论证

一位从事 CUDA 编译器、库和 DSL 工作八年的工程师认为，关于 NVIDIA 优势的常见说法——即大量 CUDA 软件将开发者锁定——是错误的。按照他的说法，CUDA 是一个由客户在触及极限时的体验所定义的产品，而使之成为可能的是大约从 2006 年开始、持续约十年的不盈利投资。

关于 NVIDIA 优势的通常说法是：CUDA 是一种编程语言和编译器，大量软件都是用 CUDA 编写的，而正是这种体量让开发者无法离开 NVIDIA GPU。在本周流传的一篇文章中，一位拥有八年 CUDA 编译器、库和领域特定语言经验——跨越 Volta 到 Rubin 几代产品——的工程师认为，这种说法误解了该产品究竟是什么。

CUDA 是一种客户体验，而非代码库

在那种叙述中，CUDA 不是一种语言、一款软件，也不是一种硬件架构。它是一个由客户在每个摩擦点上的体验所定义的产品，而那份承诺清单正是论证的实质。

当 GPU 编程太难时
CUDA 提供了一条更低门槛进入硬件的路径，而不是一份需要客户独自满足的规格说明。
当代码不够快时
NVIDIA 工程师直接投入解决客户的问题——支持是产品的一部分，而不是排在产品后面的工单队列。
当少量 GPU 不够用时
该平台可从桌面扩展到数据中心部署，而不是迫使在中间某处重写。
当其他人都无法供应硬件时
晶圆和 HBM 产能提前数年锁定，因此客户的扩张不会受制于他人的配额。

四项承诺，一个产品。每一项都由人员交付，而不是由 API 交付——这就是为什么文章将优势定位于组织，而非工具链。

可见的产物是软件生态系统。其论点是，这个生态系统是那种体验的沉淀物，而不是它的成因。

2006 年的那次押注，以及它耗掉的十年

历史对这一论断很重要，因为它解释了为什么这个位置难以占据，而不仅仅是难以复制。

大约在2006年，NVIDIA开始将GPU从图形处理器转变为通用计算平台——押注未来对计算的需求将远远超过图形工作负载所需。按照这篇文章的说法，最初几年在商业上是失败的：增加的成本损害了利润率，市场尚未准备好，而且这一战略招致了持续的怀疑，包括来自董事会的怀疑。

随后大约过去了十年，在这十年里，英伟达持续投入硬件、软件和开发者生态，而商业回报尚未显现。然后深度学习到来了，而平台已经就位。

2,006

通用GPU押注开始的那一年

文章作者在CUDA技术栈上工作的年数

10+

据作者所述，在获得商业回报之前的投资年数

这一顺序正是竞争对手无法在最后阶段买到的部分。对手今天可以资助一个编译器团队；但它无法追溯性地承受一个无人想要的平台长达十年的亏损——而这正是英伟达在市场到来之前所处的位置。

软件规模叙事忽略了什么

规模叙事把转换成本视为技术问题。这篇文章则把它视为组织问题：开发者留下来，是因为出问题时会有能胜任的人来回应，也因为需要时容量就能到位。这些取决于人员配置和供应协议，而不是语言规范。

它还重新界定了竞争对手必须复制的东西。不是工具链——工具链是最便宜的部分——而是一家愿意长期支撑一个无利可图的平台，直到其市场出现的公司。

竞争对手必须复制什么

工具链
最便宜的一环。竞争对手可以雇用编译器工程师，今天就推出一门语言。
十年无利可图的工作
无法事后购买：亏损必须在市场尚不存在时承担。
支持组织
当客户的内核变慢时负责响应的员工——这是一项随客户群而非代码库规模增长的人员编制与文化成本。
提前数年确保供应
晶圆和HBM配额需在需求显现之前锁定，这需要资产负债表实力和信誉，而不是一份路线图。

四者中有三者无法在需要之时买到。

时机

如今，这一论点有了一个检验。据报道，11月12日，黄仁勋辞去英伟达首席执行官一职，首席财务官科莱特·克雷斯被任命为临时首席执行官，哈维·C·琼斯被任命为公司首任董事会主席。

文章指出，黄仁勋是把这项努力凝聚在一起并赋予其单一目标的人。如果这一说法正确，那么护城河不是软件，也不是硅片——而是组织；而如今，这个组织正被要求在没有其缔造者的情况下证明这一点。

一篇由在 NVIDIA 从事 CUDA 编译器、库和 DSL 工作八年的工程师撰写的文章，涵盖 Volta 到 Rubin 各代；2006 年通用 GPU 的押注和长达十年的投资如该文所述。11 月 12 日的辞职和任命据 CNBC 报道，并在本站另行报道。历史部分中的日期按通常记载；该文未给出投资期的确切数字。

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作者

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