CUDA 的核心理念，是把原本给电子游戏用的并行计算电路，转手交给科学家 不用再靠处理三角形去榨那每秒 10 亿次的浮点运算，整个架构被打开，供更广泛的用途使用 有个说法很传神：你手里是一张游戏显卡，但它带一个开关，轻轻一拨，它就变成了一台超级计算机

Avarok Cybersecurity 开源了 Atlas，一个用 Rust + CUDA 从零写的大模型推理引擎。它不依赖 Python 和 PyTorch，项目方称 Docker 镜像约 2.5GB，冷启动不到 2 分钟，目前主要面向 NVIDIA DGX Spark 的 GB10 平台优化。 官网模型矩阵显示，Atlas 在单台 DGX Spark 上跑 Qwen3.5-35B-A3B 可到约 130 tok/s，跑 Qwen3.6-35B-A3B 约 71 tok/s。Atlas 官网和 Hugging Face 页面称，在同硬件下，Qwen3.5-35B 平均约 111 tok/s、峰值 130 tok/s，vLLM 约 37 至 38 tok/s。 这组「3 倍 vLLM」数据来自项目方公开基准。GitHub README 写明，测试使用的是「法国首都是哪」这类短 prompt，生成上限不超过 30 个 token，temperature 为 0.1。这个口径更接近短请求、低并发、快速响应场景，也正好对应 Atlas 想打的卖点：用更小镜像、更少依赖和更快冷启动，把本地大模型服务变得更轻。 Atlas 现在仍是早期项目，真实生产场景还要看后续长文本、高并发和复杂工具调用测试。GitHub 上已有用户反馈输出质量和工具调用稳定性问题，相关 Issue 截至 2026 年 5 月 11 日仍处于 Open 状态。对开发者来说，它更像一个值得关注的新推理底座，而不是已经能全面替代 vLLM 的成熟方案。

AMD的股东们，开始兑现投资的乐趣。在英伟达(NVDA)凭借CUDA生态，统治AI市场的背景下，苏姿丰为AMD塑造了独特的AI叙事：提出AI不仅是GPU的事，而是CPU、GPU、FPGA以及自适应计算的集合。这种“全栈算力”的布局，使AMD成为唯一能在大规模数据中心，提供完整解决方案的公司。作为MIT的电机工程博士，苏姿丰能直接进入实验室检查晶片样片，这种“懂行”的领导风格，让工程师文化重新回归AMD。

AMD还得涨。英伟达最强的护城河，被AI挖出了一道口子。过去让大模型从CUDA迁到AMD，往往要几十个工程师干上一年；Anthropic这次只派了1个人，给Claude留下一条指令，过个周末，性能优化已经自己跑了两天。CUDA过去的优势就是搬不动，现在AI正在把搬家的成本快速打下来。但英伟达还没倒，因为它真正难替代的优势，已经从软件转向芯片、机柜、电力和产能。软件壁垒可能被AI迅速削平，硬件和供应链短期内依然没人补得上。

懒猫 AI 算力舱最大的能力不在于说本地单独跑一个模型 而是能够同时跑多个模型，帮你做业务整合 非常适合对隐私要求高或者是正在给产品做 demo 的团队购买 同时，不断涌现出的优秀开源模型也越来越多，配合英伟达的优化和 CUDA 生态，用起来很香 感兴趣的推友还有什么想了解的，评论区见。

Anthropic 核心技术成员 Julian Schrittwieser 近日在 X 平台发文讽刺黄仁勋支持开放权重 AI 模型的声明，表示期待 CUDA 和 GPU 驱动程序开源。 哈哈哈😂😂😂😂😂，那是人家的护城河，开源了中国能出无数个 CUDA😎

华尔街：廉价的中国模型，扼杀了英伟达。Kimi在48小时后：订阅暂停。GPU已满负荷。正在以最快速度增加容量。这就是带有CUDA账单的杰文斯悖论。更便宜的智能不会减少计算需求。它会引爆它。所以，明年底之前，AI储存只会紧缺。美国财长贝森特直接登场：美国在AI上已领先中国大约一年，下一步的动作，是要把美国在全球算力中的持仓份额，从现有的60%直接干到80%。 贝森特说，这场算力主权争夺战“输给中国是不可想象的”。60%干到80%，无疑又是新一轮的资源管控，技术封锁，大国之间的AI竞争才刚刚开始…这个战略的执行路径核心是“全政府+财政杠杆”驱动的算力主权建设：扩展CHIPS Act，提供巨额补贴、税收优惠和低息贷款，加速美国本土先进制程fab(英特尔Intel、TSMC亚利桑那等)和超大规模AI数据中心建设。本质是硬件层面的国家机器垄断，而非只卷模型参数。

结构性高毛利的形成基础是难以复制的技术护城河、生态锁定或垄断/寡头格局，而非单纯的供需缺口，例如NVIDIA 的 CUDA 生态、ASML 的 EUV 垄断、TSMC 先进制程 + 设计生态：这种背景下毛利率上行临界点很高，且重构滞后。高毛利率可以维持更长时间，对应更持久的估值溢价。 相比之下，周期性高毛利则更容易因资本涌入和产能扩张而快速触发产业重构，标志着扩张阶段的结束或转向。例如DRAM、成熟制程、传统封测：这种背景下毛利率上行临界点较低，毛利率一旦过高，重构来得更快更猛。 产业链不同的分工需要我们判断该环节高毛利率是“护城河定价”还是“暂时性超额利润”

法国对英伟达的反垄断调查快到关键节点了。 监管关注点主要有两个：CUDA 让开发者很难切到其他硬件平台，英伟达对 CoreWeave 这类 AI 云公司的投资可能继续强化优势。 法国即便发出正式异议声明，也不等于已经判违法。但如果最后认定滥用市场支配地位，罚款上限可以到全球年营收的 10%。 AI 芯片竞争，越来越绕不开软件和云计算这两层了。