CUDA被认为是英伟达最深的护城河，现在却可能成为它的桎梏。正因为CUDA，6年

CUDA被认为是英伟达最深的护城河，现在却可能成为它的桎梏。正因为CUDA，6年前发布的A100也能满负荷运作，但GPU运算时，数据要在寄存器、共享内存、缓存、HBM之间反复搬运，增加延迟与功耗。 你敢信吗？曾经让英伟达躺着赚大钱的CUDA，现在居然成了它的“绊脚石”。这话不是我瞎说，是底层逻辑决定的——GPU为了兼容CUDA，不得不保留复杂的调度和控制单元，数据来回倒腾的过程，就是在浪费电和时间。而谷歌的TPU直接把这些“多余”的东西砍了，每个计算单元拿到数据就算，算完直接传给下一个，只干矩阵计算这一件事，结果每瓦性能比GPU高1.4倍，速度快还省电，这差距是天生的，改不了。 以前谷歌TPU只自己用，藏着当宝贝，现在不一样了——不仅云端开放给用户，还卖给Meta这样的大客户，甚至给开发者做了类似CUDA的简易工具。这等于直接抢英伟达的饭碗啊！更狠的是，谷歌还有Gemini 3这个大模型案例撑场面，别人一看“用TPU训大模型这么高效”，能不心动吗？ 现在英伟达真的要慌了。它靠CUDA吃了这么多年红利，现在突然冒出个TPU，从底层设计上碾压，而且谷歌还开始外供了。我觉得英伟达这次遇到硬茬了——要么赶紧推出新架构绕开这个问题，要么降价保客户，但底层差距不是一时半会儿能补上的。反过来想，谷歌这手棋下得绝：有硬件（TPU）、有软件（Gemini）、还有生态（开放工具），全能选手啊。之前有人问谷歌能不能冲5万亿市值？我觉得现在不好说，但如果TPU的生态能起来，加上大模型的增长，未必没机会。毕竟技术圈里，从来都是谁解决了用户的核心痛点，谁就能拿走市场。英伟达的CUDA护城河，这次可能真要被挖开一个大口子了