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3月26日，由高通、谷歌、英特尔等科技巨头联合参与的UXL基金会宣布，将启动一项开源软件开发计划，为多种AI加速器芯片提供跨平台支持，推动AI技术的普及和应用，有望为整个行业带来更加开放和灵活的发展环境。

该项目旨在实现计算机代码在不同芯片和硬件平台上的无缝运行，消除特定编码语言、代码库和其他工具等要求，使开发人员不再受使用特定架构（如英伟达的CUDA平台）的束缚。高通AI与机器学习主管Vinesh Sukumar表示，“我们实际上是在向开发者展示如何从英伟达平台迁移出来”。

据悉，UXL的技术指导委员会准备于2024年上半年确定技术规格，工程师则计划在年底前将技术细节完善至“成熟”状态。

自去年9月份推出以来，UXL已经开始收到来自基金会成员和外部人士的第三方技术贡献，其中包括基金会成员和热衷于使用开源技术的外部人士。英特尔的OneAPI已经可用，而下一步是创建专为AI设计的标准计算编程模型。UXL计划将其资源用于解决由少数芯片制造商主导的最紧迫的计算问题，例如最新的AI应用和高性能计算应用。这些早期计划符合该组织的长期目标，即赢得足够数量的开发者使用其平台。

除了谷歌、高通、英特尔之外，UXL还寻求亚马逊、微软以及其他芯片公司的支持，可能对英伟达在AI领域的市场地位构成一定挑战，打破CUDA“一家独大”的局面。从长远的角度来看，由于英伟达CUDA产生的深远影响力，UXL的最终目标是支持英伟达硬件和CUDA生态代码。

根据PitchBook的数据，为了削弱英伟达在AI软件领域的主导地位，风险投资家和企业资金已经向93个不同的项目投入了超过40亿美元，其中UXL基金会的计划只是众多努力之一。仅2023年，致力于挑战英伟达领导地位的初创公司获得了超过20亿美元的投资，相比之下，一年前这一数字仅为5.8亿美元，市场对于通过软件潜在弱点撼动英伟达地位的兴趣急剧增长。

CUDA已经深深植根于许多人工智能和高性能计算项目中，改变现状需要克服巨大的惯性和依赖。对于那些希望在英伟达的阴影下取得成功的初创公司来说，他们不仅需要提供具有竞争力的技术，还需要克服用户对现有技术的深厚依赖。CUDA软件之所以重要，不仅在于其软件的功能，更在于人们已经使用CUDA长达15年，围绕它构建了大量代码。这才是真正重要的。

从Claude到OpenAI等热门的AI初创公司，再到全球云服务巨头微软、亚马逊旗下AWS以及Alphabet旗下的谷歌，英伟达所推出的超高性能AI芯片，以及软硬件协同系统CUDA，已经成为微软、OpenAI等新时代人工智能开发者们的“生命线”。

在一些AI工程师看来，英伟达能够在AI芯片市场斩获高达90%的垄断性的份额，主要归功于其高性能AI GPU和软硬件协同系统CUDA。但是工程师们普遍认为，随着英伟达竞争对手AMD以及Groq等AI芯片初创公司纷纷推出性能比肩英伟达的AI芯片，CUDA这一软硬件协同运算平台“垄断性的优势”才是英伟达垄断AI芯片市场的最核心。基于CUDA的AI软硬件一体化系统为英伟达创建了一条极其宽阔的“护城河”，使得AMD等竞争对手很难与英伟达在部署AI应用方面相匹配。

上个月，英伟达成为首家市值达到2万亿美元的芯片制造商，在专注于为人工智能模型提供动力的硬件（如H100和即将推出的H200 GPU）之后，英伟达实现了快速增长。这些英伟达芯片将开发者锁定在使用CUDA架构上，在2023年的Computex主题演讲中，英伟达首席执行官黄仁勋表示有400万开发者正在使用CUDA计算模型。

CUDA作为一种并行计算平台和应用程序编程接口（API），它允许软件开发者使用英伟达的GPU进行高性能计算，使得英伟达的GPU在人工智能、科学计算和图形处理等领域发挥关键作用。更加重要的是，这种加速技术仅通过提供英伟达特定的API、各种库和编译器支持，使得在英伟达GPU上的并行计算更加高效且非常易于AI软件的核心 —— 即AI大模型的开发工作，因此CUDA可谓是开发ChatGPT等生成式AI应用极度依赖的平台，其重要性与硬件体系不分上下，对于人工智能大模型的开发和部署至关重要。

UXL基金会的计划如果能够成功实施，不仅是技术上的一次突破，更是对英伟达长期以来在AI加速器市场垄断地位的一次直接挑战，将会为整个行业带来新的活力和可能性，特别是在开放源代码和技术共享方面。

关键词： 高通 谷歌 英特尔 UXL 开源 英伟达 CUDA

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