AI 進入軟體主導時代：三大生態系勢力

在全球爭搶輝達 GPU 的同時，產業也開始思考「除了堆硬體之外，還有沒有更有效率的做法」。原因很明確：摩爾定律逼近物理極限，記憶體與先進封裝成本快速攀升，使硬體已難再靠傳統路徑換取等比例效能。當效能、成本與能耗三方壓力同步升高，單純依賴更大的晶片已不再可行，也促使各大企業把焦點轉向「軟體」，以更聰明的方式使用算力。

AI 正從「硬體時代」走向「軟體時代」，算力的核心邏輯正在改寫。現階段，AI 軟體生態大致形成三條主要路線，分別由輝達、Google 與第三勢力 DeepSeek 代表。

三大軟體生態系：輝達、Google、DeepSeek

輝達 CUDA 封閉帝國

輝達雖主要是賣 GPU 的硬體公司，但真正讓輝達在 AI 時代難以被取代的，是它長期打造的 CUDA 軟體生態。從程式語言、開發工具到 AI 框架與雲端平台，都由輝達一手整合，這種「軟硬一體、全棧掌握」的模式，使 CUDA 成為效能最佳、工具最齊全的開發環境。

CUDA 的影響力來自它大幅降低了 GPU 開發的難度。過去必須撰寫複雜的 CUDA C++，如今輝達推動 Triton，讓工程師能以 Python 完成高效能 GPU 程式開發。即使開發者從未直接撰寫 CUDA 程式碼，使用的 PyTorch、TensorRT、vLLM 等主流框架也都被 NVIDIA 深度優化，核心運算仍然依賴 CUDA 來執行。

輝達也持續強化工具鏈整合，從訓練、推論到部署，全流程都回到 NVIDIA 的平台上，使 CUDA 不只是開發工具，更成為 AI 產業的基礎建設。這種深度綁定形成強大的轉換成本，是輝達最重要的護城河。不過，這種高度整合也讓整個生態相對封閉，使開發者難以離開，產業對輝達的依賴度逐年提高。

Google：以 XLA 垂直整合

與輝達封閉式的生態路線不同，Google 採取以軟體為核心的策略，重點並非晶片本身，而是框架與編譯器如何提升大型模型的訓練效率。Google 認為，在模型規模持續膨脹後，真正決定效能的，是軟體如何切分、分配與調度算力。因此 Google 的強項在於能用軟體讓整批硬體跑得更有效率，不必受限於單一 GPU。

Google 的生態奠基於 TensorFlow、JAX 與 XLA 等框架，這些工具從設計之初就能同時支援 TPU、GPU、CPU 與其他加速器，使開發者不被綁在單一硬體上。XLA 與相關工具能自動將大型模型切成可分布於上千顆晶片的小區塊，提高整體利用率，讓整批硬體能被軟體「榨出更多效率」。

隨著 Google 大量部署 TPUv5 系列，許多模型加速技術也直接整合進 JAX 與 XLA，讓使用 Google 框架的開發者自然回流到 TPU 雲端平台。這是一條以軟體邏輯帶動硬體採用的生態路徑。但相較於 CUDA，Google 的生態更分散、學習門檻較高，也讓部分開發者認為其使用體驗不如 NVIDIA 一致。

第三勢力 DeepSeek TileLang

DeepSeek 採用的方向則更具開放性。TileLang 以接近數學描述的方式撰寫程式，再由編譯器自動推導最佳運算策略，使同一段程式碼可以在輝達、AMD、ARM 或各類 ASIC 上運行，真正做到跨平台可攜。這種跨架構的可移植性，能讓使用者在同一套程式碼下探索不同硬體的選擇。

這意味著 AI 計算不再依賴單一供應商的生態系。對追求自主晶片策略的國家、新創與大型雲端企業而言，這種不被平台綁定的開放式運算方式打開了新的可能性，也讓 DeepSeek 成為挑戰傳統算力格局的重要力量。不過，由於生態仍新、工具成熟度有限，開發者規模也尚未擴大，短期內仍難與 CUDA 或 Google 的體系正面競爭

綜合三大勢力可以看出，AI 產業正從過去的「拼硬體」轉向「靠軟體取勝」。輝達代表封閉到極致的整合策略，Google 展現高度自動化的框架主導模式，而 DeepSeek 則推動開放與去中心化的方向。

未來的算力競爭，除了晶片要快以外，另外誰能掌握語言、編譯器、框架與整體生態系的主導權，也將是未來 AI 的發展趨勢。