当涉及到高科技世界的长期繁荣时，一切都与设定标准有关。英特尔曾经使用X86，PCIE和USB设置标准，现在绝大多数设备以一种或另一种方式使用这些技术。NVIDIA现在享受其在CUDA生态系统上的投资，并在AI Compute中设定了标准。NVIDIA的努力在很大程度上使美国行业成为AI的领导者。但是，在美国包含AI硬件将激发竞争性AI生态系统的快速发展，这些生态系统最终可以胜过美国开发的生态系统。
Nvidia首席执行官詹森·黄（Jensen Huang）的言论：“我们处于一个拐点：美国需要决定它是否将继续领导全球发展和部署AI，或者我们是否要撤退和撤退。”雷·王（Ray Wang）读）给美国立法者阅读。“美国不能放慢脚步。如果我们退后一步，其他人将介入。全球AI生态系统将在技术，经济和意识形态上分散。”
Nvidia无处不在 - 目前
目前，NVIDIA及其CUDA生态系统为培训和推理设定了全球AI应用程序的标准。借助GB200/GB300 NVL72 NVIDIA等产品，NVIDIA可以解决需要本地AI应用程序的AI应用程序的公司。鉴于CUDA的普遍性，此类部署既容易又相对便宜。尽管如此，NVIDIA还是国内竞争对手，包括AMD和Intel等传统竞争对手以及D-Matrix和Tenstorrent等新手。不过，他们的大部分努力都是针对推断的，因为NVIDIA是CUDA的事实上是AI训练的国王。
多亏了CUDA的无所不知，NVIDIA不仅在美国，而且在欧洲和中国领先于AI。中国绝大多数高科技巨头 - 阿里巴巴，拜访，腾讯，仅举几例使用NVIDIA硬件，几乎所有欧洲公司都使用Nvidia Hardware。
同时，当涉及中国时，NVIDIA在硬件和平台方面都有主要的竞争对手。在硬件方面，NVIDIA拥有Biren Technology，Innosilicon和Moore Threads等竞争对手。这些公司是非常强大的竞争对手，尽管目前他们的市场份额可以忽略不计。这三家公司都使用由英国基于英国的想象技术开发的PowerVr GPU IP乔恩·佩迪（Jon Peddie）的负责人乔恩·佩迪（Jon Peddie）说，并具有大量的GPU开发经验乔恩·佩迪研究。
摩尔线程的创始人张江（Zhang Jianzhong）（也被称为张江宗）曾在Nvidia工作：他是Nvidia在中国运营的总经理。
Biren Technology的创始人Li Bing之前曾在华为工作，并在其他科技公司也有经验。Biren Technology的联合首席执行官是Allen Lee（也称为Li Xinrong），他曾经是AMD中国研发中心的副总裁兼总经理。他于2021年以共同的行动加入了这家初创公司，现在他负责监督组织管理和产品设计。
佩迪告诉Peddie说：“李宾在科技行业的背景和专业知识可能影响了他对Biren Technology的愿景，该技术专注于为各种应用开发高性能GPU。”汤姆的硬件。
华为的重要性
但是，尽管Biren，Innosilicon和Moore线程具有相当不错的硬件，但现在它们缺乏与Nvidia的Cuda相当的生态系统。但是，在中国有一家公司，不仅可以在问题的硬件方面，而且在平台级别上与NVIDIA竞争：华为。华为拥有它云矩阵384系统，它声称可以胜过NVIDIA的GB200 NVL72机架尺寸机器人。也许更重要的是，该公司拥有自己的AI面向AI的神经网络（CANN）平台（CANN）平台，专门旨在利用华为的Hisilicon Ascend AI处理器的潜力。
就像Nvidia的Cuda一样，华为的Cann提供了一套完整的开发资源，例如运行时系统，模型构建工具和编译器。它可以与华为的Mindspore平台和广泛使用的AI库（如Tensorflow和Pytorch）一起使用，使开发人员具有灵活性。该框架包括广泛的调谐计算组件，以加快模型执行的速度，并且还与ONNX运行时兼容，从而使其可以在公司的AI的Ascend Accelerator上有效地运行基于ONNX的模型。
尽管Cann是华为AI基础架构的关键部分，但它引起了批评，因为很难与之合作，这主要是由于性能不稳定，文档不足以及使模型培训和部署复杂化的可靠性问题。华为已经承认了这些问题，并正在积极努力加强平台并提高其可用性。目前，Huwei Cann的不完美以及从CUDA到Cann（几个月和数百个开发人员）端口计划所需的巨大努力限制了华为的硬件的成功。
Nvidia的主导地位可能不会永远持续下去
但是，如果Nvidia的GPU对于中国和欧洲的买家无法使用，他们至少会考虑华为，或者可能会考虑Biren，Innosilicon或Moore Threads Hardware。该公司认为，这不仅将每年将NVIDIA的收入减少数百亿美元，而且其市值减少了数千亿美元，而且最终也可以使其竞争对手从中国成为AI领域的趋势阶层。
Nvidia的声明写道：“不管人们对DeepSeek的开源R1模型有何看法，都清楚地表明，在有或没有领先的美国技术的情况下，创新正在迅速在世界范围内移动。”“如果不存在美国的平台，公司将转向像华为这样的战略竞争对手来填补空白。这就是为什么AI的领导不仅取决于我们限制了什么，还取决于我们启用的内容。生态系统是必不可少的。不仅仅是谁能建立最大的数据中心或培训最先进的模型，这是我们在nvidia的最先进模型中的建立。对我们竞争对手的生态系统，将其恢复几乎是不可能的。”
AI扩散规则将于5月15日实施
美国新的计算GPU的出口规则称为AI扩散规则``生效于5月15日生效。在拜登政府的AI扩散框架下，不受限制地使用NVIDIA H100这样的高端AI芯片，并保留给美国的公司和一个被归类为“ Tier 1”的18个盟军的精选组。除非获得经过验证的最终用户（VEU）批准，否则“第2层”国家的公司的年度限制约为50,000 H100级GPU。他们仍然可以在没有许可证的情况下每年进口多达1,700个单位，而这些单位不计入国家配额。但是，包括中国，俄罗斯和澳门在内的列为“第3层”的国家基本上由于武器禁运的限制而无法接受这种硬件。特朗普政府现在正在审查这一层次系统，以使其更加直接和可执行，并有传言称对第2级国家的限制更加严格。
NVIDIA不仅将不再能够将其GPU出售给中国，这是其最大的市场之一，而且其中国客户将被迫在云中使用其GPU，或者将其切换到中国开发的加工者，例如由Huawei或一家上述公司设计的公司。尽管这将在短期内放慢中国AI部门的发展，但它将在中期和长期未来为其AI硬件生态系统带来强大的推动力。
华为每年已经在研发上花费数十亿美元。一旦华为和其他人增加了AI硬件的销售，他们将能够在其AI生态系统的开发中投入更多的投资，这将使Nvidia和其他美国公司（例如AMD和Intel）比今天更具竞争力。
华为可以成为全球人工智能领导者
华为和其他中国公司将中国作为要塞并能够在其他地方出售其硬件，将与NVIDIA和其他美国实体竞争欧洲和中东AI硬件市场。更重要的是，他们将能够设定AI市场的标准，这不仅会降低Nvidia对此类标准的影响，而且还将大大降低美国对AI发展的影响。人工智能领导层大于市场份额，而是关于对未来治理模型的战略控制。
Nvidia的信总结说：“如今，美国半导体行业已被赶出中国，这是世界上最大的市场。”“ 5月15日，如果AI扩散规则生效而没有发生重大变化，我们将被迫从世界其他地区撤退。”
当华为通过提供更便宜，更快到弱势的基础架构，美国已经看到了割让技术领导的后果。这是一个警告性的例子，说明失去对基础标准的控制权如何改变市场力量和地缘政治影响。然而，现任政府是否从过去的错误中学到了一些东西，还有待观察。