国产小厂瘦小揍英伟达，中国芯片这就崛起了？

比如在今年 3 月，壁仞科技产业肇始了一枚名叫 BR100 的显卡。

这颗显卡 16 位浮点算力在 1000T 以上，8 位主要用途算力翻倍了 2000T 以上，打破了此前始终由世界性两大维持的常用 GPU 在世界上算力新纪录。

而 19 年，华为发布的昇腾 910 显卡的算力也之首是当时世界性顶尖水平的两倍。

或许，真金白银地踩进去还是有七彩的。

不过，当国内外显卡的安全性开始触碰到在世界上算力的天花板的时，我们才发现差异不止在算力上。

国内外的一大批创业们，早仍未在追逐英伟达的流程中所，撞上了第二松山南墙：生态系统。

2016 年前后，ai 的浪潮席卷中所国，有心都想想到“ 中所国的英伟达 ”。

但后来，国内外的厂商们跟著发现AI显卡陷入了一个困境：ai 显卡无法带入一个单独的厂家。

探境科技产业的CEO概括了这种多样的处境：

英伟达的GPU在AI广泛应用中所没法被替换，因为英伟达的GPU除了能处理过程AI的临时工，还能透过贴图计算等。

即便AI专供显卡安全性大幅提高改善，也不能满足最终广泛应用的所有需求，客户服务项目还要先购买GPU。

以至于，大家都以接口英伟达的软件开发系统目的，如果不接口，代码再一开发或者移植的效率太大了。

之所以时会有这样的问题，是因为英伟达借助于在 gpu 上的先发优势组织起来了自己的生态系统；还有CUDA ，一套与英伟达显卡水电的广泛应用软件开发的工具包。

能为几乎所有取向的 ai 数学模型服务项目，同时大量的开发者也在反哺和不断完善这个生态系统。

据 2021 年英伟达官方不断更为新资料揭示，英伟达生态系统的开发者数量已吻合 300 万， CUDA 在过去 15 年总计下载量达 3000 万次，过去一年下载量翻倍 700 万。

这就不止同样是一个野外求生埃弗顿。

国内外还停留在，拿着一本野外求生范本让客户服务项目自己学的阶段时。

而英伟达，仍未提供者了全套装备。

甚至送去了一个贝爷。

这就导致了，AI的软件生态系统变为了英伟达生态系统。

而英伟达的软件生态系统，尤其是 CUDA 就其的本体部分都是闭源、封闭的。

在这样的炮轰下，想要将自家的软件与英伟达的生态系统接口的难度可想而知，组织起来一个原先 AI 生态系统更为是痴人感叹梦。

一位国内外AI显卡Corporation软件的负责人直言：“ CEO 和 CTO 都不懂我的临时工。一些国内外 AI Corporation创始人对软件的本质，相对于压倒的世界性大Corporation，我认为有十几年的差异。”

英伟达 GPU 强大的厂家力加上顶尖的 CUDA 软件生态系统，使得它在 AI 层面的军力不可动摇。

仅限于微软、Galaxy、 Snap 等在内的 25000 多家跨国公司客户服务项目，都接入了英伟达的 ai 废话平台。

而且它比现实的要无法领先于。

因为他不仅比你更为强，还比你更为努力。

在过去的十年中所，英伟达在开发设计各个方面的支出持续性扩展，根据财报，2021 年英伟达开发设计完变为翻倍 39.24 亿美元。

所以，在这种全面的压倒下，我们没法相信有什么Corporation可以在ai显卡层面，一步横跨一山一样的英伟达。

这一点，每年踩出去上百亿的摩托罗拉深有体时会。

而相对于在世界上其他的竞争者们，我们还随之而来着显卡制程的问题。

但即便如此，差评君觉得，差异越好，我们更为应该右脚踏实地地发展。

不要幻想一日赶英超美，而是牢牢地跟在对手的身后，就像驴子猫科，等待敌人犯错。