Nvidia 真正的护城河从来不只是芯片本身——而是CUDA，一代 AI 开发者都建立在其上的软件层。7 月 18 日，在上海举行的 WAIC 上，Alibaba 的 T-Head 芯片部门直击这一护城河，开源了 SAIL——其 Zhenwu-series AI 处理器的基础软件栈。

发布了什么

SAIL 是让开发者能够在 T-Head 自有芯片上进行编程和部署的工具链。阿里巴巴选择在当天将其免费开放，等于是在邀请国际开发者直接面向其芯片开发，而无需支付通常将他们留在 Nvidia 生态中的转换成本。T-Head 声称，程序员可将 SAIL 软件栈适配到主流 AI 框架，在不到七天内完成——这一说法显然是冲着摆脱 CUDA 的迁移阻力而来。

CUDA 问题

CUDA 的主导地位具有自我强化效应：因为所有人都在用它，所以所有人继续在它之上开发。受出口管制影响、中国芯片制造商无法获得 Nvidia 最先进的硬件，无法仅凭原始性能赢得开发者，因此他们转而攻击软件锁定，试图让自家芯片变得足够容易采用，从而削弱生态优势。

并非首次行动

T-Head（亦称 PingTouGe）加入了一场协调推进的国家级努力。Huawei 已在 2025 年开源其 CANN 计算工具包，Moore Threads 也在推进自身的 CUDA 兼容路径。其共同逻辑在于押注：开放、免费提供的软件，是打造 Nvidia 平台国内替代方案的最快方式。

但有一个前提

开源软件栈是必要条件，却不是充分条件：开发者仍需要底层芯片真正可用、性能足够且支持到位。所谓七天移植的说法，其含金量取决于背后的工具链。不过，SAIL 的发布，确实把阿里巴巴的自研芯片项目转化为一个开放平台的尝试——也表明，对 CUDA 的争夺，如今已在软件层面展开，而不仅仅是在晶圆厂里。