OpenAI正思考将其内部开发的跨芯片软件优化工具对表公开 ，此举若落地 ，将直接冲击英伟达持久以来凭借CUDA软件生态构筑的护城河。
6月1日 ，据科技媒体The Information报路 ，OpenAI掌管推算与基础设施的高级副总裁Sachin Katti在一场公开会商中暗示 ，该公司在开发一套软件抽象层 ，使钻研人员和产品团队在运行AI工作负载时无需关切底层硬件来自哪家供给商。
当被问及是否会将这一能力对表盛开时 ，Katti明确暗示"这在思考领域之内" ，并将其描述为"智能体优化能力（agentic optimization capability）" ，称"我们但愿将这一能力提供给全世界"。
分析称 ，这一表态意思沉大。英伟达的市场主导职位持久以来有赖于CUDA——这套专有的编译器、函数库与优化工具系统 ，是主流AI开发者在英伟达芯片上运行软件的主题依赖。一旦OpenAI的跨平台工具公开颁布 ，将进一步减弱CUDA的差距化优势 ，加快AI算力市场的多元化竞争格局。
据报路 ，Katti在会商中直言 ，AI行业将走向"高度异构化" ，各家公司将同时使用来自多家供给商的AI芯片。这一判断背后 ，是OpenAI自身战术的深刻转变。
这一趋向并非OpenAI独有。Anthropic和Meta同样不愿在如此主题的业务环节上依赖单一供给商 ，且没有任何一家供给商可能单独满足其重大的算力需要。
报路称 ，Katti将OpenAI在构建的软件体下粪迸宗谷歌驰名的Borg推算治理系统——后者正是谷歌得以跨异构硬件大规模扩大产品的关键基础设施。"这就是我们在AI领域在走的路 ，"他说。
更具颠覆性的是 ，Katti暗示AI自身将成为突破CUDA垄断的工具。"我们预计将利用AI天生优化内核（optimized kernels） ，从而真正支持所有这些分歧的芯片选项 ，"他暗示。
Amp首创人Anjney Midha在统一会商中指出 ，若是OpenAI这类开发者将此类内部工具公开颁布 ，使AI可能高效运行于英伟达、谷歌、AMD等多家芯片之上 ，将对英伟达组成内容性冲击。
事实上 ，CUDA的护城河已在悄然收窄。Meta开发的PyTorch框架早已让开发者可能更便捷地为多种芯片编写AI代码 ，部门草创公司也在销售AI工具 ，将PyTorch代码转译为可直接在芯片上运行的底层代码。
除软件战术表 ，Katti还披露了OpenAI在英伟达下一代Vera Rubin芯片系统上的部署进展。他暗示 ，OpenAI已获得该芯片的早期样品 ，预计将于今年年底将其投入AI训练使用。
Katti对英伟达在Blackwell系统推出过程中露出的问题赐与了正面评价 ，以为英伟达已从中罗致经验。Blackwell初代系统在规� ；渴鹗痹蛲纭⒐碳筒枷吒丛有粤疃嗉以品裆掏诽� ，但新版系统已大幅改善。"英伟达的确从诸多成长阵痛中学到了器材 ，"他说。
Katti未泄漏哪家云服务商将率先承载OpenAI的Vera Rubin集群 ，仅暗示各方之间存在"良性竞争"。OpenAI目前的重要云服务商蕴含微软、甲骨文和亚马逊。
"目前造约CA88更多是电力和工程能力 ，而非其他 ，"他说。这一判断对AI基础设施投资者的资源配置方向拥有直接参考价值。
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