作者丨遥遥领先
题图丨来源网络
30分钟完成技术破冰！
Claude Code硬刚英伟达CUDA垄断的表现，彻底颠覆了行业固有认知！
AI开发者johnnytshi在Reddit分享的经历，让英伟达筑建十余年的CUDA护城河，首次被AI轻松撕开缺口。
本文从技术实测细节、商业布局逻辑切入，拆解这场破冰之战的核心逻辑，同时给不同人群提供可落地的参考方向。
Claude Code硬刚英伟达对深耕AI框架开发的工程师而言，CUDA转ROCm的迁移工作，曾是动辄数周的“苦差事”。传统流程不仅要搭建Hipify翻译层环境，还得手动修正大量兼容性Bug。
而johnnytshi的操作堪称颠覆性——借助Claude Code，全程不用中间转换工具，仅用半小时就完成了完整CUDA后端代码的ROCm迁移，甚至无需手写一行代码。
这一事件的震撼之处，不在于迁移本身，而在于AI直接绕开了英伟达的生态封锁，为AMD ROCm撬开了打破垄断的缺口。
Claude Code的突破，核心在于其智能体框架具备的“自主研判能力”。它不是机械替换代码关键词，而是能深度吃透核函数的底层运行逻辑。
此次迁移中，最棘手的数据布局差异问题，就被AI自主识别并优化，确保核心计算流程不受影响，为打破CUDA垄断奠定技术基础。
实际操作中更便捷的是，开发者只需通过命令行（CLI）交互，不用再耗费精力调试复杂的翻译层环境。
AMD软件副总Anush E.对此直言意外，认为GPU编程的未来必然属于AI智能体，而这正是瓦解CUDA垄断的关键力量。
GitHub实测细节：量化数据下的ROCm后端表现johnnytshi在GitHub仓库（lc0项目PR#2375）中公开的日志，披露了完整实现流程。
此次为AMD GPU搭建的ROCm后端，适配了注意力网络架构，涵盖多头自注意力、FFN等核心模块，通过rocBLAS和MIOpen分别处理矩阵运算与卷积任务。
实测数据显示，在Radeon 8060S（RDNA 3.5架构）上，FP16精度下性能突破2000 nps，自动Batch Size调优后最小批次可设为64。
编译时添加“-Drocm=true -Damd_gfx=gfx1151”参数即可适配，两款测试模型均能生成正确结果，仅遗憾未覆盖所有AMD架构。
值得一提的是，测试中rocWMMA表现不及rocBLAS，AI也主动选择了更优方案。Claude Code的表现虽亮眼，但并非毫无短板。
处理简单或中等复杂度内核时，它能高效完成迁移与优化，可面对针对特定硬件缓存层级、内存访问模式做过极致优化的复杂内核，AI目前还难以完全替代人类专家。
比如这类深度贴合硬件特性的高性能内核，AI没法精准拿捏硬件与代码的深度适配点，复刻不出人类专家的经验性优化思路。
这也说明，在高端GPU性能极限压榨场景中，人类工程师的核心作用仍不可替代。
AI编程进化史：智能体如何瓦解CUDA垄断过去几个月，ZLUDA项目和微软内部的尝试都在挑战CUDA的市场主导权，但自动化水平有限——ZLUDA仍需依赖翻译层适配，微软方案也只能在特定场景下使用。
Claude Code代表的智能体式编程，凭借“理解+自主决策”实现了跨越式突破，为打破CUDA长期垄断提供了全新路径。
从行业走向来看，GPU编程正慢慢成为AI智能体的主场，未来开发者或许只需明确需求，AI就能独立完成跨平台适配与性能优化，CUDA的生态霸权将不再是不可撼动的壁垒。
Anthropic内部已率先实现“无手写代码”模式，工程师不再专注编码，转而聚焦需求拆解与逻辑校验，所有编码工作都交由Claude完成。
有意思的是，这一模式还延伸到了非技术部门：财务团队用纯文本描述数据需求，Claude就能自动生成执行流程并输出Excel结果。
斯坦福AI讲师Kian Katanforoosh更是将公司全员切换到Claude Code，他坦言这款工具的编程能力提升明显，能让新人快速上手复杂项目。
Anthropic CEO Dario Amodei的预测更为大胆：未来6-12个月，AI或将彻底接手软件工程师的编码工作。
Claude Code上线不到一年，年度经常性收入（ARR）就突破10亿美元，2025年底又新增至少1亿美元，成为Anthropic增速最快的业务板块。
这一成绩并非个例，竞争对手Cursor在同年11月也达成10亿美元ARR目标。巨大的市场潜力，吸引OpenAI、谷歌、xAI纷纷入局，赛道竞争愈发激烈。
商业爆发：10亿ARR背后的赛道争夺从商业角度看，企业对高效编程工具的付费意愿，正是这一领域爆发的关键，AI编程工具也从开发者辅助工具，升级为企业级核心生产力工具。
在编程领域站稳脚跟后，Anthropic推出了面向非编程人群的AI智能体Cowork，将智能体能力拓展到全办公场景。
它能直接管理电脑文件、操控各类软件，还能自动处理项目管理中的繁琐事务——比如识别未提交表单的成员，通过办公软件发送提醒并跟进进度。
对职场人来说，这意味着繁琐的流程化工作将被AI接手，个人精力能集中在更具创造性的事务上，本质是AI智能体对办公生产力模式的重塑。
面对AI编程的浪潮，行业专家Cherny给出了务实建议：工程师无需恐慌，AI智能体只是编程抽象化迭代进程中的新一步，就像从汇编语言到高级语言的进化。
他自己每天都会借助多个编程智能体开展工作，把代码编写、调试等繁琐事务交给AI，自己专注于架构设计与逻辑把控。
在他看来，AI最终会接手所有重复性工作，工程师的核心竞争力将转向需求解读、复杂问题攻克与创新设计。
这场由Claude Code掀起的变革，不仅撕开了英伟达CUDA的垄断防线，更重塑了软件工程的底层运行逻辑。
对普通开发者来说，AI编程工具能降低技术门槛，减少对CUDA生态的单一依赖；对企业而言，它能打破英伟达的技术绑定，提升研发效率；对行业来讲，它将推动GPU生态摆脱CUDA单一主导，走向多元化竞争。
你在工作中是否用过AI编程工具？欢迎在评论区分享你的真实体验与感受！
