OpenAI 將推出挑戰 Nvidia 軟體主導地位的工具

Nvidia 對 AI 計算的掌控長期依賴於兩個支柱：其硬體和軟體。雖然 GPU 吸引了所有關注，但真正的黏性來自 CUDA——這是一個數百萬開發者已據此建立工作流程的專有程式設計平台。OpenAI 現在正直接針對這一第二支柱發起挑戰。

該公司正在準備推出一款工具，讓 AI 模型能在非 Nvidia 硬體上運行，並以其開源的 Triton 語言作為 CUDA 的可行替代方案。

Triton 並非新興技術。OpenAI 最早在 2021 年 7 月將其作為一種用 Python 撰寫高性能 GPU 核心的開源語言發布。其宣傳點很直接：CUDA 功能強大，但以複雜著稱；Triton 則旨在以更易於普通開發者理解的代碼，提供可比的性能。

自那以來，該專案一直穩步獲得關注，現已作為 PyTorch 等熱門框架的後端。最新版本 Triton 3.7 於 2026 年發布，表明 OpenAI 並未將其視為附屬專案。

OpenAI 的軟體推進並非孤立存在。自 2025 年以來，该公司一直在積極探索 Nvidia 芯片的替代方案，部分原因在於對 Nvidia 某些推理晶片的不滿。推理是指實際運行已訓練好的 AI 模型，而非最初訓練模型的過程。

公司宣佈與 AMD 建立合作，包括提供高達 6GW 的 AMD 計算能力。OpenAI 表示，這項合作是對其現有 Nvidia 合作的補充，而非替代。

除了 AMD 之外，OpenAI 一直與 Cerebras 和 Groq 等初創公司進行對話，這兩家公司均設計了專為推論工作負載優化的專用晶片。此外，該公司正與 Broadcom 合作開發自訂 AI 推論晶片，生產計劃已定於 2026 年。

Nvidia 的 CUDA 生態系統擁有數百萬名開發者、多年的機構知識，並與幾乎所有主要的 AI 框架深度整合。

AMD 一直致力於增強其 ROCm 平台，以提升與 AI 工作負載的相容性。像 ZLUDA 這樣的開源專案已出現，用於將 CUDA 代碼轉譯為可在非 Nvidia 硬體上運行。而如今，全球最大的 AI 計算消費者正在積極開發工具，以降低 Nvidia 軟體優勢的重要性。

對於 AMD 及更廣泛的替代晶片生態系統而言，OpenAI 的舉動代表了一個潛在的轉折點。非 Nvidia 硬體採用的最大障礙一直是軟體相容性。如果 Triton 成長為真正的跨平台標準，它將消除 AI 開發者在考慮 AMD 或定制晶片時最大的反對意見。