英伟达自毁CUDA门槛！15行Python写GPU内核，性能匹敌200行C++

黄昏刚过，公告页面刷出“CUDA13。1”字样，时间点停在20:15，一行更新说明闪着白光——新的写法出现，屏幕只要十五行Python，就能换下两百行C++，光标跳动，却像在说：看，我把门槛搬低了！

英伟达后台当天拉出经营报表：60。9亿美元季度营收位列首位，净利维持29。76亿美元，环比抬升。数字压着股价，绿灯未灭。研发投入写着77亿，研发占比直指两成，财务同事递来的文件还带着打印机的余温。数据先行，气氛保持冷静。

——可就在外部社交平台，Jim Keller发问：“护城河还在不在？”他列出AMD、苹果、特斯拉的过往经历，把“瓦片”一词反复标在括号里，问号连着感叹号。屏幕那头的讨论像水滴落进油锅，字句不断炸开。

回头看旧时代，线程模型写法层层手动，开发人员记坐标、算偏移、做同步，每一步都要盯显存，像在数麻袋里的米粒。目前CUDATile出现，命令换成对齐瓦片，编译器帮忙排队，TensorCore自己响应，指令更深，却露面更少，流程像被折叠。

同一夜，工具组传来内部测试：Blackwell卡片上跑Grouped GEMM，切换接口后，MoE模型推理用时从0。4毫秒落到0。1毫秒。加速倍率写成4，多一次确认，数字不改。FP64、FP32仿真同时通过，日志文件叠了十几份，仍旧占不到半个文件夹。

财务部做对照：上季度AMD总体营收227亿美元，远后于英伟达；Intel同期录得542亿美元，数字贴在表格最左侧。横向比较，GPU单元毛利率英伟达仍高出15个百分点，小格子内颜色加深，层次分开。盈余差距留给整机市场慢慢弥合。

开发社区看向门口。Python学习人群估算上千万，之前只能在高层框架徘徊，目前可直落底层。内部报告说，一位生物计算研究者用15行cuTilePython写自定义卷积，吞吐量接近手工C++版本99。3%，差距落在测试误差。工具栏里新增Nsight Compute链接，点击即可把热点行标黄。

再回到硬件限制：Tile模型此刻仅认Blackwell，能力号10。x与12。x，其余卡暂未解锁。英伟达另放出一句：下一代也兼容。行间留白，却没有提AMD或Intel。迁移看似简化，可目标仍是自家显卡栈。图表里画箭头，从B200指向下一代，路径单向，没有分叉。

市场组补充渠道数据：B200首批交付排期积累到下个季度，单卡合同均价3万美元，较A100时代抬升近45%。数据中心客户把预算表苦苦压缩，仍不愿放弃最新版。财务预测新增收入曲线，斜率抬高，尾端略平。横坐标到年底，线条尚未弯折。

写代码的人群不再排长队等优化专家。TensorCore利用率以前常见50%，手动重写后能到80%，而Python瓦片如今直接冲到78%上下。差距缩小，流程却省去大量协作邮件。性能报表挂在走廊的公告板，黄色列框处标注“近满”。

— 数据、图片、疑问在夜里并列出现，线程概念被放进括号，瓦片概念占据正文。财务数字呼应技术曲线，移植话题横穿聊天记录。护城河的深度没有定论，门槛高度却已下降。非线性的片段组合，让一句话常常插进另一段，像磁片被打乱，仍可读出整张盘的信息。