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5 月 22 日，Tri Dao 在社交媒体上转发了 Han Guo 的一条推文。他还写道：「经过一些数学重写，结果发现 Transformer 的所有内容都是一系列 GEMM + epilogue（矩阵乘法加尾声）。给定一些优化的原语，LLM（以及新手）就可以为所有 Transformer 操作编写光速内核！」
老黄在北京喝豆汁「翻车」，全网笑疯了。但真正值得警惕的，是他背后那个正在长出来的「中国版CUDA生态」。从万卡集群到机器狗，从SGLang主线到AI Agent自动迁移，这家公司这次不只是秀芯片，而是在重写国产GPU的游戏规则！
很少看到黄仁勋这么激动。接近两个小时，正面回答关于英伟达一路在大模型时代涨到4万亿美元市值的种种问题。黄仁勋在“硅谷最受欢迎播客”的全新访谈，信息量有点高。视频发布半天，单在油管上的观看量已经超过10万+。
代码大模型会写代码，这件事已经不新鲜了。
现有的 LLM 自动化 CUDA 方法大多只能优化单个 Kernel，面对完整的端到端 GPU 程序（如整个 VisionTransformer 推理）往往束手无策。
让AI自己写高性能GPU代码，字节Seed与清华AIR团队做到了。
Clawdbot火爆全球，国产算力却不能用？AI Agent迎来高光时刻：Ollama只支持CUDA，中国团队直接把国产版开源了！正面硬刚Ollama，5分钟让国产芯片跑通OpenClaw！
国产算力基建跑了这么多年，大家最关心的逻辑一直没变：芯片够不够多？但对开发者来说，真正扎心的问题其实是：好不好使？
英伟达护城河要守不住了？Claude Code半小时编程，直接把CUDA后端迁移到AMD ROCm上了。 一夜之间，CUDA护城河被AI终结了？ 这几天，一位开发者johnnytshi在Reddit上分享了一个令人震惊的操作：
Meta腾出CoWoS排产「让路」，加上台积电的积极扩产，2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大，预期产能飙升至430万颗，猛攻英伟达CUDA护城河。