Nvidia 向程式設計師開放 GPU，CUDA 成為其 AI 護城河

在 CUDA 出現之前，GPU 主要是繪圖加速器。2006 年 11 月，Nvidia 宣布推出 CUDA，讓開發者能在繪圖晶片上執行非繪圖工作負載，將 GPU 用於平行運算，而不只是處理像素。

這項軟體決策改變了 Nvidia 的業務架構。Nvidia 不再只是把晶片當作可互換的元件來銷售，而是圍繞函式庫、工具鏈與向下相容性打造開發者平台。

隨著 AI 與加速運算規模擴大，這項投資的回報變得明顯。Nvidia 的 FY2026 申報文件將 CUDA 描述為其各款 GPU 的基礎開發平台，而營收達到 2,159 億美元，較前一年成長 65%。

Nvidia 公布 FY2026 營收為 2,159 億美元，成長 65%，並將 CUDA 描述為其運算平台的基礎。

CUDA 讓 GPU 的可程式化程度足以讓科學家、工程師以及後來的 AI 研究人員重複使用同一硬體家族。

這套專有軟體堆疊提高了轉換成本，而單靠晶片基準測試無法創造這種成本。

在 AI 浪潮來臨前就投入，讓 Nvidia 能以生態系而非僅是元件型錄來滿足需求。

當開發者獲得穩定的軟體層，使每一代新晶片都更容易採用時，硬體槓桿效果會複合累積。

CUDA 成為貫穿 Nvidia 資料中心、AI、科學運算與繪圖業務的連結組織。競爭對手可以打造加速器，但開發者早已圍繞 Nvidia 的軟體堆疊建立起工作流程。