华为招募前NVIDIA核心专家，重金打造AI帝国，颠覆CUDA或将一触即发！

华为高薪挖角NVIDIA核心专家，秘密研发自研AI芯片，挑战CUDA霸权？

　　 6月5日消息，照着如此态势，取代CUDA指日可待。

　　 据Wccftech报道，NVIDIA首席科学家Bill Dally表示，华为正在从NVIDIA在中国的业务中吸纳人才，这意味着中国竞争对手正在快速进步，并对NVIDIA形成了越来越大的挑战。

　　 人才流失，由于美国实施的相关限制措施，NVIDIA在中国市场的影响正逐步减弱。

　　 BillDally在接受媒体采访时表示，美国针对H20AI芯片实施的禁令，为中国相关企业创造了更多的成长机会，并推动它们吸引更多高端AI人才，这对NVIDIA来说并不是一个利好消息。

　　 他透露，华为已悄然组建了一支规模庞大的AI研究团队，成员多为前NVIDIA工程师。

　　 众所周知，NVIDIA之前在中国市场之所以强大，除了硬件算力上的优势外，很大程度上归功于其CUDA软件生态系统——基本上无可取代，而且一直是中国大型科技公司的AI运算架构基础。

　　 虽然，华为推出的自研方案CANN虽然备受关注，但在实际应用中，其性能表现相较于CUDA仍存在一定差距。这一现状表明，尽管华为在技术研发上投入了大量资源，但在某些核心领域，追赶国际领先水平依然面临不小挑战。 从技术角度看，CUDA经过多年发展，已经形成了相对成熟的生态体系，而CANN作为后来者，在兼容性和优化程度上还有提升空间。不过，这也反映了国产技术崛起过程中不可避免的阶段性特征——既要承认差距，也要看到进步。 未来，随着国内企业在硬件设计、软件支持以及开发者社区建设等方面的持续努力，相信CANN能够逐步缩小与CUDA之间的鸿沟。同时，这种竞争态势也有助于推动整个行业的创新发展，为用户带来更多选择和更优体验。

　　 但华为正在通过各种方法来强化其软件开发能力，特别是在其CANN平台上的努力，以打造一个能够与CUDA生态系统抗衡的替代方案。

　　 根据华为官网的描述，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是昇腾专为AI场景打造的异构计算架构，它在上层兼容多种AI框架，在下层服务于AI处理器的编程工作，起到连接上下、至关重要的桥梁作用，是提升昇腾AI处理器运行效率的核心平台。此外，针对不同的应用场景，CANN提供了高效且友好的编程接口，帮助用户快速开发基于昇腾平台的AI应用与业务。

　　 近期有消息指出，DeepSeek研发的大语言模型并未依赖NVIDIA的CUDA框架，这一举动似乎是在为未来适配国产GPU芯片铺路。这种技术路径的选择不仅展现了DeepSeek在技术架构上的灵活性，也传递出对国产化生态系统的高度重视与支持。 在我看来，这一举措具有重要的战略意义。一方面，它减少了对国外技术的依赖，有助于提升我国人工智能领域的自主创新能力；另一方面，这也表明国内企业在面对技术封锁时，能够主动寻求解决方案，展现出强大的适应能力和发展潜力。未来，随着更多企业和机构加入到类似的技术探索中，相信我国的人工智能产业将更加稳健地向前发展。