DeepSeek绕过了CUDA这一行业垄断技术，采用了更低层的PTX语言进行模型训练，从而在成本和效率上实现了显著提升。

一、DeepSeek的背景与技术特点

DeepSeek是由中国初创企业DeepSeek开发的一款大型语言模型，其技术核心在于MoE（专家混合模型）框架，通过动态选择最合适的专家模型处理复杂任务。这种设计不仅提升了模型性能，还使其在多个领域（如文本生成、对话、代码编写等）表现出色。

二、绕过CUDA的具体方式

DeepSeek团队选择绕过CUDA这一英伟达主导的GPU编程框架，转而使用PTX语言进行底层优化。PTX是一种类汇编语言，能够更直接地与硬件交互，从而实现更高的性能和灵活性。通过这种方式，DeepSeek在训练过程中减少了硬件依赖，并显著降低了成本。

三、绕过CUDA的优势

1. 成本优势：DeepSeek以557万美元的低成本训练出R1模型，远低于同类模型的开销。
2. 性能提升：采用PTX语言优化后，DeepSeek的训练效率比传统方法高出10倍，成为AI领域的效率标杆。
3. 硬件灵活性：绕过CUDA后，DeepSeek在硬件选择上更具自由度，进一步推动了技术的普及和落地。

四、对行业的影响

DeepSeek绕过CUDA的举措不仅打破了英伟达的技术垄断，还可能为AI行业带来新的变革。如果DeepSeek开源其CUDA替代方案，或将引发更多开发者和企业探索类似路径，从而加速AI技术的发展和应用。

总结

DeepSeek通过绕过CUDA这一技术壁垒，实现了低成本、高效率的AI模型训练，为行业树立了新的标杆。这一创新不仅提升了DeepSeek的市场竞争力，也为AI技术的普及和多元化发展带来了更多可能性。