不信華為能取代NVIDIA CUDA沒那麼容易被取代
NVIDIA執行長黃仁勳多次公開表示，華為的AI實力與日俱增，是其最強大的競爭對手。
但是，《The Information》調查指出，中國科技公司長期使用CUDA平台開發技術，想要轉換十分困難，華為要趕上NVIDIA並取而代之，比想像中代價更高。
報導指稱，華為於說服中國科技巨頭如字節跳動、阿里巴巴、騰訊使用其AI晶片上面臨諸多困難，儘管美國日益緊縮出口管制，此些大型企業仍偏好使用NVIDIA的晶片，迄今仍未大規模採購華為AI晶片。
研究機構Bernstein分析師指出，如果任何一家開發商像是中國AI新創公司DeepSeek願意大規模採用華為晶片與軟體進行AI訓練，華為才更有可能打入生態系統。但是，目前這樣的情況尚未發生。
報導指出，黃仁勳強調的重點確實存在，即美國的出口管制激發了中國的創新，但儘管中國於AI競賽中緊追美國，最後一哩路可能比想像中要耗費更多成本與時間。
華為最近推出與NVIDIA競爭的AI運算系統CloudMatrix 384，將多達384顆華為晶片串聯，彌補單一晶片效能不足的問題，概念類似NVIDIA的NVLink系統，後者可串聯72顆Blackwell晶片。CloudMatrix 384自4月推出後，數家中國科技公司已展開測試。
近日，NVIDIA首席科學家Bill Dally指出，華為正從NVIDIA於中國的業務中挖角人才，此代表了中國競爭對手正在迎頭趕上，並對NVIDIA構成日益嚴峻的挑戰。Bill Dally對媒體表示，美國針對H20 AI晶片的禁令，為中國企業提供了成長空間，並幫助其搶奪高階AI人才，此對NVIDIA而言並非好消息。Bill Dally透露，華為已成功秘密建立了一支由NVIDIA前工程師組成的龐大AI研究團隊。
NVIDIA之前於中國市場之所以強大，除了硬體算力上的優勢外，很大程度上歸功於其CUDA軟體生態系統，基本上無可取代，而且一直是中國大型科技公司的AI運算架構基礎。雖然，華為亦開發了自家的替代方案CANN，但據稱其效能與CUDA相比仍有差距。
華為正透過各種方法來強化其軟體開發能力，特別是於其CANN平台上的努力，期打造一個能夠與CUDA生態系統抗衡的替代方案。
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