你可能一直以为英伟达最难被追上的是芯片，其实真正的壁垒是 CUDA 这层软件。现在有人用编码智能体，花了大约10小时就把它复刻了一遍。

前谷歌大脑研究员杰里米·尼克松创办的初创公司 Infinity，用人工智能编码智能体为芯片公司 D-Matrix 重建了一套 CUDA 级别的软件栈，耗时约10小时。他对《商业内幕》说，这说明英伟达最重要的护城河之一正在被跨过去。

CUDA 全称统一计算设备架构，由英伟达高管伊恩·巴克主导、打磨了近二十年，里面打包了现成代码库和调试工具，还能让成千上万块芯片协同训练一个模型。它更硬的是第二重壁垒：各家公司在上面堆了数百万行代码和工作流，换芯片就得重写。亚马逊的内部文件曾把 CUDA 列为自研 Trainium、Inferentia 芯片落地的主要障碍。深度求索创始人梁文锋也提过，编码智能体加上自研的 TileLang 语言，让搭建这类软件容易了很多。

压力还来自另一头——行业重心正从训练模型转向跑模型。韩国芯片创企 Rebellions 的马歇尔·崔说得直接：在推理这边，「CUDA 已经不再是一个因素」，那是开源的战场。英伟达开发者生态副总裁安基特·帕特尔则回应，公司自己也在用编码智能体加速 CUDA 开发和验证，而且越往落地走，全栈优化的价值越大。

我的判断是，护城河不会消失，只会挪个位置。曾把上一家芯片软件公司卖给英伟达的徐冰（Bing Xu）说得实在：智能体能在短时间里生成一大堆代码，但验证才是最大的瓶颈。Modular 的克里斯·拉特纳更不客气，说这波炒作「非常过头」——写代码只是造软件的一小部分，难的是把它调到能上生产环境。

下一轮竞争，你赌生成速度，还是赌验证能力？

来源：Business Insider 报道，综合 The Next Web 整理