华为开源CANN工具包能否打破CUDA垄断？

华为开源CANN工具包能否打破CUDA垄断？

华为宣布决定开源 CANN（神经网络计算架构）软件工具包一周后，科技行业仍在思考此举对未来人工智能发展意味着什么。

通过向全球开发者免费提供华为 CANN 开源替代方案（CUDA），这家中国科技巨头在与 NVIDIA 长达二十年、持续占据人工智能计算主导地位的竞争中，打出了一记重要一击。

虽然这对现状是一个显著的挑战，但真正的问题是华为能否克服近二十年来 CUDA 几乎未受挑战的巨大技术和系统障碍。

什么是 CANN？它为何重要？

CANN 是华为的异构计算架构，提供多级编程接口，帮助开发者构建针对华为昇腾 AI GPU 优化的 AI 应用程序。CANN 于 2018 年首次推出，是华为 AI 战略的一部分，相当于 NVIDIA 的 CUDA 平台。

CANN 为昇腾平台上的 AI 应用提供 API，为开发者构建高水平、高性能应用程序提供了多种选择。该架构凝聚了华为多年的研发成果，旨在围绕华为 AI 硬件打造一个全面的软件生态系统。

开源决策背后的战略时机

华为决定将 CANN 开源，正值中美科技关系尤为紧张之际。华为轮值董事长徐直军在北京举行的华为开发者大会上表示，此举将有助于“加快开发者的创新速度”，并“使 Ascend 更易于使用”。

此前，中国国家互联网信息办公室（CAC）对 NVIDIA 展开调查，理由是 Nvidia 处理器存在“严重安全问题”，且美国立法者要求在芯片硬件中添加跟踪功能。

监管审查使两个超级大国之间本已紧张的关系更加复杂。

CUDA 对 AI 开发的垄断

要理解华为此举的意义，必须先了解NVIDIA在CUDA领域的主导地位。CUDA常被描述为封闭的“护城河”，有时也被称为“沼泽”，一些人认为它是开发者寻求跨平台兼容性的障碍。

过去二十年来，CUDA 与 Nvidia 硬件的紧密集成将开发者锁定在单一供应商生态系统中，所有通过转换层将 CUDA 引入其他 GPU 架构的努力都遭到该公司的阻挠。该公司在其 CUDA 许可协议中增加了条款，禁止开发者通过转换层在第三方 GPU 上运行 CUDA。

许多中国AI开发者使用英伟达的GPU，部分原因是CUDA平台多年来一直是其默认的开发平台。这种情况凸显了华为在说服开发者迁移到其生态系统方面面临的挑战。

行业分析和市场影响

技术分析师对华为的开源战略褒贬不一。虽然开源 CANN 可以帮助华为加速其内部软件工具包的采用，从而加速其硬件的普及，但 CANN 可能需要数年时间才能匹敌 CUDA 的生态系统支持，CUDA 近二十年来一直在持续维护和完善。

竞争格局揭示了华为面临的巨大挑战。即使拥有开源地位，其应用也可能取决于 CANN 对现有 AI 框架的支持程度，尤其是对大型语言模型和 AI 编写工具中新兴工作负载的支持程度。围绕 CUDA 的软件生态系统包含数千个经过优化的库和大量文档，这些文档的开发耗时多年。

然而，华为硬件方面也出现了一些进步的迹象，一些说法称，某些 Ascend 芯片在特定条件下的性能甚至可能超越英伟达处理器。报告显示，CloudMatrix 384 在运行 DeepSeek R1 时对比英伟达的基准测试结果显示，华为的性能轨迹正在缩小与英伟达的差距。

建立替代生态系统

据《南华早报》报道，华为已开始与中国主要人工智能用户、大学、研究机构和商业合作伙伴讨论如何为开源昇腾开发社区做出贡献。这种协作方式借鉴了其他技术领域成功的开源举措，即社区贡献加速了开发和应用。

全球芯片战争背景

开源CANN计划与中国的技术自主性相契合。中国的开源运动正在蓬勃发展，越来越多的国内科技公司致力于将其专有技术向公众开放。最近的例子包括小米开源其MiDashengLM-7B音频大型语言模型，以及阿里巴巴发布Qwen3-Coder AI编码模型。

这一切都发生在美国持续对中国科技公司实施出口限制的背景下。在当前美国限制影响华为硬件出口的环境下，构建强大的国产人工智能工具软件堆栈与提升芯片性能同等重要。

专家的怀疑和未来的挑战

如果没有同等的软件稳定性和支持，单凭原始性能无法保证开发人员的迁移。挑战不仅仅在于技术能力，还包括文档质量、社区活动以及与开发工作流程的集成。

未来之路

这对全球半导体行业的影响依然重大。随着中美科技竞争加剧，华为的开源战略代表着其从专有平台竞争转向构建协作生态系统的转变，这可能会重塑全球人工智能软件开发的发展方式。

这一举措是否能成功挑战 NVIDIA 的主导地位还有待观察，但它无疑标志着对推动下一代技术创新的 AI 计算基础设施控制权的持续争夺翻开了新的篇章。