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在AI芯片的战场上，硬件性能只是第一回合，真正决定长期格局的，是软件生态。英伟达用近20年时间，靠着CUDA构建起了一个几乎不可替代的封闭王国。

如今，AMD挥舞着ROCm这面开源大旗，试图在这个铁桶阵里打开缺口。

如果说英伟达的CUDA，是AI时代的“操作系统”；那么AMD的ROCm，则是AI硬件阵营里最有希望挑战王座的新势力。

它们之间的竞争，不只是芯片之争，更是生态与控制权之争。

一、CUDA：英伟达真正的“护城河”

很多人都知道英伟达的显卡很强，但你可能不知道，让英伟达一骑绝尘的，不只是硬件，而是它背后的软件平台——CUDA。

你可以把 CUDA 理解为“AI编程专用语言”，全世界的AI工程师训练大模型、做推理部署、调试性能优化，基本都要用 CUDA。这就像有些手机APP只支持 iOS，规则由苹果说了算。

CUDA 只跑在英伟达的显卡上，其他家的GPU想用？不好意思，不支持。英伟达还设了很多“规则”，比如不能把 CUDA 程序转译到别家芯片上跑，防止被“抄作业”。

所以，哪怕其他芯片性能也不差，只要生态不兼容，开发者还是只能选英伟达。

这，就是英伟达最大的护城河。

二、ROCm：AMD推出的“自由解法”

面对英伟达的生态垄断，AMD并没有选择正面对刚，而是打出一张“开源”的牌——推出了自己的软件平台 ROCm。

那它和CUDA有啥不一样？

• ROCm是开源的：代码和工具都公开透明，谁都可以看、用、修改。没有“只限本公司硬件”那种限制。
• 对开发者更方便：官方/云端提供预配置镜像（Docker/VM），降低安装成本，不需要自己苦苦配置环境。
• 对厂商更友好：不强迫你用特定的显卡，也不会偷偷埋坑让你“绑定平台”。

说得直白点，ROCm 就是一个对所有开发者和硬件厂商开放的 CUDA 替代方案。它表面的目标很明确：为行业提供另一种可行的选择；但从长远来看，当这种‘选择’被足够多的开发者和企业接受时，它未必没有能力撼动 CUDA 独霸的格局。

三、谁在支持ROCm？云厂商、大模型、科研机构一个都不少！

你可能会问，ROCm 是不是还只是个“纸上谈兵”？有没有人真的用？

答案是：已经在用了，而且来头都不小。

1. 各大云平台全力上线

• 微软 Azure 推出了 MI300X 的专用算力集群，带的就是ROCm环境；
• OCI、IBM Cloud、DigitalOcean等等，也都提供了支持ROCm的云服务器；
• AMD甚至开了自己的Developer Cloud，提供按用量付费的模式，并且阶段性活动赠送试用时段。

换句话说：你只需要一台电脑，连上云，就能试用 AMD 的平台，跑大模型、做实验，门槛大大降低。

2. AI大模型厂商在“官宣”支持

• Meta的第四代大型语言模型Llama 4，在发布当天就支持 ROCm；
• 大量开源推理框架（比如vLLM、DeepSpeed等模型）也开始适配AMD的环境；
• 社区里也有人已经用 AMD 显卡跑通了Mistral、Baichuan、Mixtral等开源模型。

3. 科研机构、高校更愿意用

因为 ROCm 是开源的，利于论文复现实验与社区补丁贡献，大家可以看到底层逻辑，更适合做科学研究，而不是“用着一个黑盒，却不知道怎么调”。

当然，我们不能一味吹捧 ROCm，它也有明显的不足：早期版本的体验并不好，环境配置麻烦；调试工具不够强、社区文档较少；兼容性仍有提升空间，有些老型号显卡还不能稳定运行。

但这些问题在ROCm 6.0之后已经明显改善。自6.0起启用MI300系列，后续版本持续补完性能/框架，现在 AMD 不仅修复了很多历史问题，还提供了更完整的安装指引、镜像模板，让开发者可以“直接上手”。

四、ROCm有可能“逆袭成功”吗？

这个问题，我们可以分两点来看：

1. ROCm已经“能用了”，而且是开源的

在许多 AI推理任务 中，ROCm 的表现已经足够用，而且自由度更高、成本更低。这是很多创业公司、实验室、甚至大厂开始尝试的重要原因。

• 只要“跑得动”，开发者就愿意尝试；
• 只要“体验不差”，更多人就会留下；
• 只要“主流框架支持”，整个行业就会慢慢转向。

2. CUDA暂时不会被颠覆，但“独霸”的格局正在松动

ROCm 并不会一夜之间“干掉 CUDA”，但它已经成功地提供了一个强有力的备选方案。

在一个越来越强调“算力多元化”的时代，大家更希望有“第二条路”可以走，而不是永远只能选英伟达。

• 短期（1–2年）：ROCm更多是作为CUDA的“成本制衡”存在，云厂商可能利用其压价，但市场份额仍有限。
• 中期（3–5年）：如果ROCm能在PyTorch、TensorFlow等框架中实现完全等效支持，并积累足够的开发者案例，有机会从“备胎”变成“主力”。
• 长期潜力：一旦开源+云端布局形成规模化惯性，ROCm可能成为AI计算的“Linux”，削弱英伟达的生态垄断。

写在最后

CUDA的封闭是它的护城河，也是它的软肋。ROCm的开源是一条漫长的上坡路，但开源的自我强化机制，一旦启动，就可能在未来改变AI算力生态的格局。

在这场战役里，AMD手里握着的，不仅是一套GPU软件栈，更是一把试图撬动整个AI王座的杠杆。

• 对于开发者来说，这是更多的选择；
• 对于产业来说，这是分散风险的机会；
• 对于投资者来说，这是一个正在萌芽的新变量。

这场软件反击战的胜负，不仅关乎AMD自身的市值空间，也会在A股产业链上引发涟漪效应。ROCm生态正在持续壮大，国产GPU、服务器整机、GPU云算力服务商、AI框架适配厂商等板块都将会迎来估值重估机会——尤其是那些与AMD深度合作、具备研发适配能力的企业，更会在CUDA垄断松动的过程中，分享全球AI计算市场扩张的红利。