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梁文锋称英伟达生态护城河快速瓦解
DeepSeek创始人梁文锋在投资人闭门会议中提出，英伟达CUDA生态护城河正被AI辅助编程、高级语言编译器及芯片设计解耦三重变革快速瓦解，公司已实际通过自研TileLang生态在训练中脱离对CUDA的依赖，并与华为合作推动国产算力平替。文章提供了具体技术路径、成本对比（华为卡价格贵50%-100%但性能可平替）及行业终局预判，区别于泛泛的国产替代讨论，有具体的产品名、数据和时间点支撑。适合关注AI芯片产业、国产算力替代及基础大模型竞争格局的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍英伟达CUDA生态护城河正快速瓦解，原因是AI辅助编程、新型高级语言编译器（如TileLang）及芯片设计趋势解耦三重变革，使国产算力替代成为可能。
- ▍国产AI芯片替代的瓶颈已从技术和生态转向产能，预计五年内可解决；市场认知（国产卡生态不好）将在一年内被事实扭转。
- 01DeepSeek在训练V3模型时，已使用英伟达显卡但完全基于自研TileLang生态，不再依赖CUDA。
- 02梁文锋认为华为950超节点在性能和任务执行上可完全平替英伟达GB200和GB300，延时表现一致，但价格预计贵50%-100%，且芯片数量需求为4:1（四张华为卡顶一张英伟达卡）。
- 03DeepSeek正与华为深度合作，已拿到约1.6万张华为950卡，核心工作是将TileLang编译器适配到华为卡上。
- 04梁文锋判断中美AI差距约12-18个月，国内仅使用美国约二十分之一的算力，差距核心在于算力资源而非人才。
- 05梁文锋预测国内基础大模型公司最终只会剩下三四家，开源、低价、克制的策略才能生存，靠AI暴利垄断的企业注定失败。
反方 / 局限
- — 梁文锋承认当前硬件差距客观存在：华为950对标的是英伟达两年前的GB200，且四张华为卡才能顶一张英伟达卡，成本上贵50%-100%，短期内替代的经济性存疑。
- — 文章未提及英伟达的潜在反击措施（如CUDA的持续进化、新架构的绑定策略），也未讨论华为卡在高端训练场景中的实际稳定性和与成熟生态的兼容性，平替之路可能面临超出预期的工程挑战。