英伟达股价下跌背后：DeepSeek绕过CUDA，PTX语言能否颠覆GPU生态？

DeepSeek仅用557万美元训练出了R1，远低于OpenAI、Claude等同类模型，有人说DeepSeek绕过CUDA，使用更底层的PTX语言进行训练，这是其低成本的原因之一。

于是乎，就有了一个讨论。

我觉得目前PTX绕过CUDA，以及英伟达短期股价下降并不能反映英伟达护城河消失了。

想要回答这个问题得搞清楚CUDA对英伟达意味着什么？

CUDA是英伟达在2006就推出的基于英伟达GPU的计算平台，主要用来通过GPU加速实现高性能计算任务，比如大模型训练、游戏渲染、数据挖掘、加密货币等。

所谓早是最大的优势，那个时候深度学习还不是很普及，相关的应用更是寥寥，所以CUDA成为了开发者们首选的GPU语言。

随着二十几年的发展，CUDA生态越来越完善，包括CUDA Toolkit核心开发工具包，比如编译器、库文件、头文件以及各种开发工具，相当完备。

还有各种计算库，CUBLAS（矩阵计算）、CUDNN（神经网络）、CUDA FFT（傅立叶变换）等已经非常的普及，形成了强大的用户规模。

另外，CUDA与Visual studio、Ecplise等主流IDE集成，可以直接进行CUDA代码的编写、调试和编译，可以说十分方便。

并且，各种软件比如英伟达的TensorRT、Triton和Deepstream等都是基于CUDA平台开发的，对于开发者来说省去了很多开发时间。

由于以上的各种积累，现在全球90%以上的AI计算都基于CUDA来调用英伟达GPU算力，所以基本形成了行业垄断。

2023年，英伟达数据中心GPU市占率达到了惊人的98%，虽然2024年有所下滑，但也维持在90%以上。

所以基于CUDA完备的的生态和英伟达GPU硬件上的绝对优势，PTX作为中间语言，复杂性高，短期内是无法撼动CUDA优势的。

但长期来看很难说，如果deepseek继续现在的性能和热度，会给行业带来很好的示范作用，市场上会出现更多基于PTX的解决方案，到时候AMD、昇腾在硬件上追赶缩小差距，参与分一杯羹，那么英伟达的护城河就会变窄。

所以重点在于，deepseek能否起一个好头，绕过CUDA只是第一步，下一步是建设新的生态，让更多开发者参与进来，这样才会形成组合拳优势。