AI Agent Replicates CUDA in 10 Hours, Challenging Nvidia's Moat
A one-year-old startup used an AI coding agent to build a CUDA-like software stack in just 10 hours, potentially undermining Nvidia's long-standing software moat. DeepSeek also open-sourced TileKernels, a GPU operator library written with TileLang to reduce manual CUDA coding. While such challenges have occurred before, the speed of AI-driven replication raises new questions about Nvidia's dominance.
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老黄垒20年的CUDA护城河，AI刚刚用10小时凿开了 听雨 2026-08-05 13:53:38 来源： 量子位 CUDA又危了？ 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI CUDA又双叒叕被创了… 这回动手的，还是英伟达亲手喂大的AI。 一家成立仅一年的小公司，用AI编程Agent， 只花10小时 ，就搭出了一套「类CUDA软件」。 停停停。 你是说这套英伟达花了近20年搭起来的软件帝国，就这么被复刻了？？ 不止如此。DeepSeek也在尝试少写一点底层CUDA。 他们已经开源了一套名为TileKernels的GPU算子库，用TileLang来编写，省去了大量手写底层CUDA代码的工作。 不过类似的 「CUDA危机」 ，咱也不是第一次听了。 每隔一段时间，CUDA都要被拎出来鞭打一番，动辄替代了、击穿了、护城河又被颠覆了… 真的是这样么？ 10小时「复刻」CUDA 提起英伟达，很多人的第一反应是GPU。 H100、Blackwell、Rubin，靠着一代代性能更强的芯片，英伟达吃下了这一轮AI浪潮的最大红利。 但英伟达真正难以撼动的优势，其实不是硬件，而是 软件 。 芯片可以买，参数可以追，制程也会迭代。真正让客户用了英伟达之后很难再换走的，是 围绕GPU建立起来的整套软件生态 。 而 CUDA ，就是这套软件帝国的核心。 CUDA全称Compute Unified Device Architecture，由英伟达高管Ian Buck带队，花了近20年打造。 它常被叫作编程语言，但更准确地说， CUDA是一整套围绕英伟达GPU建立的软件平台 。 如果简单拆成三层，最底下是 内核层 ，直接让芯片干活的Kernel、编译器和运行时。 中间是 库层 ——cuBLAS、cuDNN等经过高度优化的计算库，以及调试、验证和性能分析工具。 最上面，则是PyTorch、TensorFlow等开发框架，企业积累的海量代码和工作流，以及围绕CUDA成长起来的开发者生态。 △ AI生成 这么说可能有点抽象，但你可以把英伟达GPU想象成一家工厂。 CUDA最底层负责告诉机器每一步怎么干，中间层提供现成的生产工具，最上层则是一整套已经运转多年的生产体系。 所以，对客户来说，买到的不只是英伟达的一块卡，而是一座开箱即用的工厂。 现在，一位名叫 Jeremy Nixon 的老哥
