英伟达最近的举措让业内人士纷纷议论纷纷。他们禁止其他GPU上通过转译层运行CUDA软件，这意味着英伟达正在紧绷自己的生态藩篱。这一举动引发了人们对GPU核心竞争力的思考，以及计算生态壁垒的重要性。
众所周知，英伟达凭借先发优势和CUDA架构的降低开发门槛，稳固了自己的市场地位。但对于其他GPU厂商来说，这意味着面临着巨大的挑战。他们需要加速自主生态之路，摆脱对CUDA的依赖，构建自己的软硬件生态。
国内GPU厂商纷纷投入研发，迭代架构，谋求自主生态的建设。华安嘉业投资管理有限公司相关负责人表示，国产GPU需要兼容现有生态，但长期来看，还是要发展自有核心技术。这也是摩尔线程等公司努力的方向。
摩尔线程推出了全面对标CUDA的MUSA架构，实现了接近零成本迁移。他们认为，独立自主和开放兼容并不矛盾，只有硬件功能完全对标，才能有效地吸收CUDA生态的应用。
燧原科技则选择了自建生态、不兼容的道路。他们专注于人工智能领域，致力于为通用人工智能提供算力底座。客户迁移成本是他们面临的挑战，但他们寻找志同道合的客户，共同构建开放开源的生态系统。
随着技术的发展，国内厂商的自建生态之路有望越走越宽。客户的迁移成本也在逐渐降低，让厂商有更多的机会去探索新的可能性。在技术快速迭代的时代，每个厂商都有自己的理解和选择，让市场和客户去选择可能是更好的方式。
英伟达的限制措施或许给部分厂商敲响了警钟，但对于创业者来说，他们需要思考的不仅是眼前的挑战，更要考虑未来的发展趋势。只有不断创新，不断适应市场需求，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
