如果让梁文峰主导GPU芯片开发，要多久追上英伟达？在梁文峰的采访中，他说英伟达的GPU没有技术秘密，追赶是时间问题。我理解就是技术和理论上是可行的，就是如何在追赶中组织创新人才研究和创新的问题。那么，假如：如果让梁文峰主导，组织团队，进行GPU芯片开发，要多久追上英伟达？
我们来先看下原来的完整采访：
这段采访出自 2025 年初他接受《暗涌 Waves》的专访，他完整的表述是 “英伟达的显卡理论上没有任何技术秘密，很容易复制，但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽”。他说这话的背景是在解释为什么 DeepSeek 能用远低于行业平均的英伟达显卡训练出对标 GPT-4 的模型，核心想表达的是 “技术原理的公开” 和 “工程实现的壁垒” 是两回事，前者可以通过论文和专利快速学习，但后者需要长期的团队磨合、技术迭代和生态积累。
核心其实在给我们说一个新方向，新的方法实现大模型的布局。
他其实是在给国产大模型行业 “破局”—— 过去大家总觉得没有英伟达的 GPU 就做不出顶级模型，很多团队卡在硬件焦虑里不敢动手。但梁文峰用 DeepSeek 的实践证明，不用依赖最顶尖的硬件，只要把算法和架构做透，一样能做出有竞争力的产品，这相当于给国内的创业者和研发团队吃了一颗定心丸。
也就是一云多芯，梁文峰团队的 “一云多芯” 实践很有突破性。他们的异构计算调度引擎能适配不同芯片，还和华为昇腾等国产芯片深度合作，在自动驾驶等场景实现算力成本大幅下降。这种软硬协同模式，为国产大模型摆脱芯片依赖提供了新思路。
当然能做到这个，需要我完全搞懂英伟达在AI算力上的运算逻辑以及CUDA的开发生态逻辑后才能搞做到的！其实说白了，就是摆脱了英伟达GPU的一家独大的局面。
他带领团队绕过 CUDA，通过 PTX 汇编级优化和异构计算调度引擎，让 DeepSeek 模型能高效运行在华为昇腾等多款国产芯片上，实测性能接近英伟达 GPU。这种技术路径直接推动了国内企业摆脱对英伟达 GPU 的单一依赖，华为昇腾芯片出货量的大幅增长就与此有密切关系。
我觉得让梁文峰主导 GPU 芯片开发以追赶英伟达，本身就是个伪命题。他的核心优势在于吃透底层逻辑后整合国产资源，而非重复造轮子。单独研发 GPU 需要巨额资金、技术投入和漫长周期，当前阶段完全没必要走这条老路。
最关键的是，英伟达已抢占 GPU 主导 AI 算力的先发优势，后来者再走同一条赛道，时间成本根本耗不起，DeepSeek 等不起梁文峰从零开始做 GPU。更务实的模式是，让 DeepSeek 继续发挥其架构整合优势，对接国内多家企业正在推进的 GPU 研发成果，通过这种协同模式快速形成竞争力。
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