英伟达真正的护城河：CUDA 生态与切换成本
Abhishekcur · x · 2026-07-06
分析认为英伟达最深的护城河并非 GPU 硬件本身，而是 CUDA 软件生态以及把已优化的 AI 工作负载迁移到其他平台的高昂切换成本。CUDA 自 2007 年推出，几乎所有主流 AI 框架（尤其 PyTorch，以及 TensorFlow、JAX）都原生运行其上，再加上 cuDNN、cuBLAS、CUTLASS 等底层库，构成竞争对手难以复制的二十余年软件积累。
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