deepseek有能力绕开英伟达cuda，甚至绕开整个英伟达，独立发展成人工智能领域的最强者之一吗？ DeepSeek通过绕过英伟达的CUDA框架，采用更底层的PTX（Parallel Thread Execution）汇编语言进行优化，确实展现出了显著的技术突破和独立性。然而，要成为人工智能领域的“最强者之一”，仍需在技术、生态、硬件适配等多方面面临挑战。以下是综合分析： 1. 技术突破与潜力 - 绕过CUDA的底层优化：DeepSeek通过直接使用PTX语言，实现了细粒度的硬件控制（如寄存器分配、线程调整），在训练效率上取得显著提升。例如，其基于2048块H800 GPU集群训练的6710亿参数MoE模型，效率比Meta等公司高出10倍。 - **硬件重新配置**：团队将H800 GPU的132个流处理器（SM）中的20个专用于服务器间通信，优化数据传输速度，突破了传统CUDA编程的限制。 - 国产GPU适配可能性：通过PTX的底层编程经验，DeepSeek未来可能更容易适配国产GPU（如华为昇腾等），减少对英伟达硬件的依赖。 2. 挑战与局限性 - 技术复杂度与维护难度：PTX编程接近汇编语言，需对硬件有极深理解，且代码移植性差（需针对不同GPU型号单独优化），维护成本远高于CUDA。 - 生态壁垒：英伟达的CUDA生态已积累大量开发工具、库和社区支持，而DeepSeek的PTX方案尚无法替代这一生态。例如，CUDA的便捷性和快速迭代能力仍是主流开发者的首选。 - 硬件依赖未完全脱离：尽管绕过CUDA，DeepSeek目前仍依赖英伟达的H800 GPU，且PTX本身属于英伟达技术栈的一部分。 3. 市场与行业影响 - 对英伟达的潜在冲击：DeepSeek的突破可能降低对高性能硬件的需求，影响英伟达的销售策略。部分投资者认为，此类技术若普及，可能削弱英伟达的市场主导地位。 - 国产替代的推动力：在全球GPU短缺和美国技术封锁背景下，DeepSeek的技术路线为中国自主算力芯片的发展提供了参考，可能加速国产GPU生态的成熟。 - 行业态度分歧：部分专家（如英特尔前CEO Pat Gelsinger）认为，AI应用仍需依赖多元化的计算资源，DeepSeek的优化路径更多是补充而非替代。 4. 未来发展的关键路径 - 开源与技术推广：若DeepSeek开源其PTX优化框架或推出替代CUDA的工具链，可能吸引开发者加入，逐步构建独立生态。 - 国产硬件深度合作：与华为、AMD等厂商合作，定制化开发适配国产GPU的底层接口，实现硬件层面的完全自主。 - AI辅助编程：结合AI技术降低底层编程的复杂度（如自动生成PTX代码），提升开发效率，扩大技术方案的普适性。 结论 DeepSeek通过绕过CUDA展现了技术自主性的潜力，但要成为“人工智能领域的最强者之一”，仍需克服生态壁垒、硬件依赖和长期维护成本等问题。其成功的关键在于能否将技术突破转化为可持续的生态优势，并推动国产硬件与全球市场的深度整合。短期内，DeepSeek可能成为高性能计算领域的创新标杆，但长期挑战英伟达的主导地位仍需时间验证。
