中國AI軟體工具上線，輝達(NVDA)在中國的生態優勢會鬆動嗎？

 

DeepSeek與華為把競爭推進到AI軟體層

DeepSeek於今年9月30日宣布，公開釋出與華為共同開發的AI晶片程式設計工具，支援華為Ascend加速器，並提供免費下載。這項合作把中國AI晶片競爭從硬體規格延伸到開發環境，目標是降低開發者使用Ascend的門檻。

此次發布的工具包括TileLang，一套用來編寫AI運算核心的高階程式語言。DeepSeek將其定位為中國對應Nvidia(NVDA) CUDA生態系的方案，華為則為程式設計基礎設施提供支援。軟體工具開始直接服務Ascend硬體，代表雙方正嘗試建立可獨立運作的AI加速器開發體系。

 

CUDA的優勢來自開發標準與使用習慣

Nvidia在AI運算市場的地位，除了GPU效能，也建立在CUDA已成為業界常用開發平台。模型開發者熟悉既有語言與工具後，轉換硬體通常伴隨程式改寫、效能調校及維護成本，這些成本會強化平台黏著度。

因此，TileLang的策略意義在於提供一套普遍適用、較容易編寫的高階語言，同時盡量釋放Ascend硬體效能。程式設計體驗會影響晶片採用速度。如果開發者能以較低成本把模型部署到Ascend，華為硬體才有機會擴大實際使用範圍。

開放原始碼與免費下載有助於增加接觸人數，也能讓外部開發者參與改善工具。現階段能確認的是工具已經公開，開發者採用規模、軟體成熟度及模型相容性仍缺乏量化資料。挑戰Nvidia的方向已經具體化，市場份額變化仍需要更長時間觀察。

 

128顆Ascend 950超節點測試系統整合能力

DeepSeek與華為也推進以128顆Ascend 950晶片組成的「超節點」方案。超節點指的是把大量加速器整合成單一大型運算單元，透過高速連接協調運算與資料交換。這套設計希望同時改善計算效率與晶片間通訊效率。

AI訓練規模持續放大後，單顆晶片效能只能解釋部分系統表現。多晶片之間的頻寬、延遲、排程與軟體協同，也會決定整體算力能否有效釋放。128顆晶片的部署因此具有系統工程意義，顯示合作範圍已涵蓋語言、編譯工具、硬體與通訊架構。

不過，超節點方案目前主要提供技術方向。其穩定性、能源效率、實際模型訓練成果，以及能否擴展到更大規模，仍需要後續測試或商業部署數據支持。

 

Nvidia面對的是區域生態系逐步成形

這次發布尚不足以直接推導Nvidia全球領先地位快速鬆動。CUDA多年累積的開發標準、工具完整度及使用習慣，形成很高的遷移成本；DeepSeek與華為目前則先補上Ascend生態系中的程式設計入口。

對Nvidia而言，較值得追蹤的是中國AI開發者能否在本地硬體、開放原始碼工具與大型叢集之間形成完整循環。若TileLang持續增加支援範圍，Ascend超節點也出現可重複的訓練與推論成果，中國自有AI軟體堆疊便可能加快成熟。

今年9月30日頁面顯示Nvidia股價下跌0.72%，單日波動只能反映當時市場交易結果，無法單獨證明競爭格局已經改變。後續判斷應放在開發者採用、模型相容性、超節點部署及實際運算效率；這四項證據將決定TileLang能否從公開工具走向可規模化的AI基礎建設平台。