华为开源CANN：挑战英伟达CUDA垄断地位

就在华为宣布将其神经网络计算架构（CANN）软件工具包开源一周后，科技界仍在深入剖析其对人工智能未来发展的深远影响。通过向全球开发者免费开放CANN平台，这家中国科技巨头直接挑战了英伟达在AI计算领域长达二十年的主导地位，这种主导地位常被认为是不可动摇的。尽管此举标志着对现状的重大颠覆，但核心问题依然存在：华为能否真正打破那些让CUDA近二十年来几乎 unchallenged 的强大技术和系统壁垒？

CANN是华为专有的异构计算架构，提供一系列多级编程接口，旨在帮助开发者优化华为昇腾AI GPU上的AI应用。CANN于2018年首次推出，作为华为更广泛AI战略的基石，它直接与英伟达无处不在的CUDA平台竞争，为在昇腾硬件上构建高级和性能密集型应用提供必要的API。其开发代表了多年来的不懈努力，旨在围绕华为日益壮大的AI硬件组合构建一个全面的软件生态系统。

华为选择在此时开源CANN具有战略意义，正值中美科技关系紧张局势不断升级之际。在北京举行的一次开发者大会上，华为轮值董事长徐直军阐明，这项举措将“加速开发者的创新”并“使昇腾更容易使用”。此声明紧随中国国家互联网信息办公室（CAC）对英伟达发起调查之后，该办公室称英伟达处理器存在“严重安全问题”，同时美国立法者也要求芯片中加入追踪功能。这种监管审查使两国本已紧张的科技关系进一步复杂化。

要充分理解华为此举的重大意义，必须认识到英伟达根深蒂固的CUDA主导地位。CUDA常被比作一条强大的、封闭的护城河，长期以来一直是寻求跨平台兼容性的开发者的痛点。它与英伟达硬件的深度集成有效地将开发者锁定在单一供应商生态系统中长达二十年，所有通过转换层将CUDA移植到其他GPU架构的尝试都因英伟达的许可条款而受阻。这种情况在中国尤为严峻，许多AI开发者正是因为普遍存在的CUDA平台才依赖英伟达的GPU，CUDA多年来一直是默认的开发环境。这凸显了华为在说服开发者迁移到其新兴生态系统方面面临的巨大挑战。

技术分析师对华为的开源策略提出了各种评估。虽然开源CANN无疑可以加速华为内部软件工具包的采用，进而推动其硬件的普及，但普遍认为CANN可能需要很多年才能达到CUDA生态系统的广度和成熟度，后者经过近二十年的持续完善，拥有数千个优化库和广泛的文档。竞争格局凸显了华为这项事业的巨大规模。即使采用开源模式，CANN的普及仍将取决于其能否无缝支持现有AI框架，特别是针对大型语言模型和AI写作工具中要求严苛的新工作负载。

然而，华为硬件部门传来令人鼓舞的消息。报告显示，在特定条件下，某些昇腾芯片的性能可以超越英伟达处理器。例如，CloudMatrix 384运行DeepSeek R1的基准测试结果表明，华为的性能轨迹确实正在缩小与英伟达产品的差距。在此势头的基础上，据报道华为已与中国主要的AI用户、大学、研究机构和业务伙伴启动了讨论，寻求他们对开源昇腾开发社区的贡献。这种协作方法与在其他技术领域成功的开源倡议异曲同工，社区参与显著加速了开发和广泛采用。

开源CANN倡议是中国更广泛技术独立驱动力的关键组成部分。中国对开源开发的承诺正在获得显著关注，越来越多的国内科技公司将其专有技术公之于众。最近的例子包括小米开源其MiDashengLM-7B音频大语言模型和阿里巴巴发布Qwen3-Coder AI编码模型。这一推动发生在针对中国科技公司的美国出口限制持续存在的背景下。在这种环境下，美国制裁直接影响华为的硬件出口，因此为AI工具培养一个强大的国内软件栈变得与提升芯片性能同样具有战略重要性。

尽管前景广阔，但专家们的怀疑态度依然存在。仅仅凭借原始硬件性能，若没有同等的软件稳定性、全面的支持、高质量的文档、活跃的社区活动以及与现有开发工作流的无缝集成，将无法保证开发者迁移。CANN未来的道路无疑漫长而艰巨。

这对全球半导体产业的影响是深远的。随着中美技术竞争的加剧，华为的开源战略代表着一个关键的转变——从单纯在专有平台上竞争，转向培育协作生态系统，这可能从根本上重塑全球AI软件开发的轨迹。这项雄心勃勃的倡议最终能否成功挑战英伟达根深蒂固的主导地位仍有待观察，但它无疑标志着争夺核心AI计算基础设施控制权的新篇章，而这正是下一代技术创新的动力之源。