真正讓國(guó)產(chǎn)GPU“跑起來(lái)”的關(guān)鍵，在于通過市場(chǎng)應(yīng)用形成技術(shù)和資金的良性循環(huán)。GPU的技術(shù)迭代高度依賴實(shí)際使用場(chǎng)景的反饋。只有讓產(chǎn)品走向市場(chǎng)，才能發(fā)現(xiàn)問題、改進(jìn)性能，形成“應(yīng)用優(yōu)化迭代”的正向循環(huán)。

在這一過程中，典型場(chǎng)景的突破尤為重要。國(guó)產(chǎn)GPU需要抓住一些能夠展示其性能和可靠性的代表性場(chǎng)景。比如，景嘉微通過在軍工、工業(yè)控制領(lǐng)域的穩(wěn)定表現(xiàn)，逐漸積累了用戶信任；天數(shù)智芯則在數(shù)據(jù)中心和AI推理領(lǐng)域證明了其性價(jià)比優(yōu)勢(shì)。這些成功案例不僅提升了產(chǎn)品的市場(chǎng)認(rèn)知，也為廠商提供了進(jìn)一步優(yōu)化的機(jī)會(huì)。

解決了市場(chǎng)認(rèn)知問題，接下來(lái)還需要打破路徑依賴。

而要打破用戶對(duì)英偉達(dá)的路徑依賴，國(guó)產(chǎn)GPU廠商必須在技術(shù)支持、應(yīng)用適配和生態(tài)建設(shè)三個(gè)層面發(fā)力，逐步瓦解英偉達(dá)的優(yōu)勢(shì)壁壘。

*步：技術(shù)支持，解決用戶的遷移顧慮

用戶對(duì)國(guó)產(chǎn)GPU*的擔(dān)憂在于使用風(fēng)險(xiǎn)。遷移意味著現(xiàn)有模型的重新優(yōu)化、工具鏈的適配，甚至可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷。國(guó)產(chǎn)廠商需要建立強(qiáng)大的技術(shù)支持體系，從底層驅(qū)動(dòng)到應(yīng)用調(diào)優(yōu)，提供一站式的遷移解決方案。通過降低切換成本和風(fēng)險(xiǎn)，讓用戶愿意嘗試國(guó)產(chǎn)方案。

第二步：應(yīng)用適配，用實(shí)際場(chǎng)景證明實(shí)力

企業(yè)用戶選擇GPU的核心標(biāo)準(zhǔn)是“能否高效完成現(xiàn)有任務(wù)”。國(guó)產(chǎn)廠商必須在應(yīng)用適配上大做文章，通過兼容主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和優(yōu)化關(guān)鍵算法場(chǎng)景，確保國(guó)產(chǎn)GPU可以無(wú)縫接入用戶的業(yè)務(wù)流程。只有在實(shí)際場(chǎng)景中表現(xiàn)穩(wěn)定，用戶信任才能逐步建立。

第三步：生態(tài)建設(shè)，擺脫硬件的單點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)

英偉達(dá)*的護(hù)城河不是硬件，而是其深厚的生態(tài)系統(tǒng)。CUDA生態(tài)幾乎成為行業(yè)開發(fā)者的默認(rèn)語(yǔ)言，綁定了整個(gè)技術(shù)鏈條。國(guó)產(chǎn)GPU要實(shí)現(xiàn)突破，必須在生態(tài)建設(shè)上投入更多資源。這不僅包括軟件工具的開發(fā)，還需要通過與國(guó)內(nèi)AI框架（如飛槳、MindSpore）合作，構(gòu)建開放而多元的國(guó)產(chǎn)GPU生態(tài)。