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原文作者：BBC News
英伟达的AI芯片为何如此重要？
人工智能（AI）的爆发式发展带来了巨大的计算需求，而英伟达（Nvidia）生产的芯片在满足这些需求方面占据着主导地位。
这家美国芯片巨头的图形处理器（GPU）是训练和运行最先进AI模型（如ChatGPT背后的模型）的关键所在。
AI领域的每一步重大进展，从图像生成到自然语言处理，都离不开英伟达的硬件支持。
为何是英伟达？
英伟达的芯片设计最初是为了加速视频游戏中的图形渲染，其架构非常适合进行并行计算——即同时处理大量计算任务。AI模型训练尤其需要这种能力。
虽然其他公司，如AMD和英特尔，也试图进入这个市场，但英伟达凭借其先发优势和强大的生态系统，保持了领先地位。
CUDA生态系统：护城河所在
英伟达最大的优势之一是其专有的CUDA（Compute Unified Device Architecture）软件平台。CUDA允许开发者利用GPU的强大并行处理能力进行通用计算，而不仅仅是图形处理。
几乎所有主要的AI研究人员和公司都依赖CUDA进行模型训练。这个成熟的软件工具集为英伟达构建了极高的进入壁垒。
“如果你想做严肃的AI研究，你基本上只能使用英伟达的GPU，因为所有框架和工具都是围绕CUDA构建的。”
芯片的稀缺性与地缘政治
随着AI的普及，对高性能计算芯片的需求急剧增加，导致英伟达的旗舰芯片（如H100和A100）严重短缺。这使得它们价格高昂，并且成为战略资源。
一些国家甚至开始将拥有和获取这些AI芯片的能力视为国家安全和科技竞争力的重要指标。
未来的竞争格局
尽管英伟达目前处于主导地位，但竞争正在加剧。像谷歌（TPU）、亚马逊（Inferentia/Trainium）和微软（Maia）等科技巨头都在开发自己的定制AI芯片，试图减少对外部供应商的依赖。
此外，AMD正在努力提升其MI300系列GPU，以期挑战英伟达的市场份额。然而，要取代CUDA所建立的深厚软件基础，仍然是一项艰巨的任务。
总而言之，英伟达的GPU和CUDA生态系统是当前AI浪潮的基础设施，其重要性不言而喻。
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