新智元報(bào)道

編輯：桃子

【新智元導(dǎo)讀】英偉達(dá)護(hù)城河要守不住了？Claude Code半小時(shí)編程，直接把CUDA后端遷移到AMD ROCm上了。

一夜之間，CUDA護(hù)城河被AI終結(jié)了？

這幾天，一位開(kāi)發(fā)者johnnytshi在Reddit上分享了一個(gè)令人震驚的操作：

Claude Code僅用了30分鐘，便將一段完整的CUDA后端代碼，成功移植到AMD的ROCm上。

整個(gè)過(guò)程，沒(méi)有手寫一行代碼。

這架勢(shì)，簡(jiǎn)直是要填平這兩個(gè)生態(tài)系統(tǒng)之間的鴻溝。

更關(guān)鍵的是，這次移植完全沒(méi)有依賴傳統(tǒng)的「中間轉(zhuǎn)換工具」，如Hipify翻譯層，而是一鍵通過(guò)CLI完成。

就連AMD軟件副總Anush E.為之震驚，GPU編程的未來(lái)，是AI智能體的。

消息一出，整個(gè)科技圈瞬間沸騰，很多人直呼：英偉達(dá)CUDA護(hù)城河要守不住了.....

這究竟是怎么回事？

Claude手撕CUDA，僅30分鐘

Claude Code是在一個(gè)智能體框架運(yùn)行的，這意味著它可以自己「動(dòng)腦子」。

在執(zhí)行過(guò)程中，他不會(huì)機(jī)械地轉(zhuǎn)換關(guān)鍵詞，而去真正理解代碼，即特定核函數(shù)的底層邏輯。

開(kāi)發(fā)者johnnytshi介紹，這次移植中，最棘手的數(shù)據(jù)布局差異問(wèn)題也被AI解決了，確保了內(nèi)核核心計(jì)算邏輯保持一致。

令人驚嘆的是，johnnytshi在短短30分鐘內(nèi)，就把整個(gè)CUDA后端移植到了AMD ROCm上，而且中間沒(méi)用任何翻譯層。

另外一個(gè)好處當(dāng)然是，不用費(fèi)勁去搭像Hipify這種復(fù)雜的翻譯環(huán)境了；直接在命令行（CLI）里就能干活。

如今，全網(wǎng)都被CUDA護(hù)城河被攻破呼聲淹沒(méi)了。

畢竟，英偉達(dá)霸主地位，很大程度上建立在CUDA這個(gè)幾乎成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的編程生態(tài)上。

無(wú)數(shù)AI框架、深度學(xué)習(xí)庫(kù)、科學(xué)計(jì)算工具都深度依賴它。

AMD的ROCm雖然功能強(qiáng)大，卻一直面臨生態(tài)兼容性，以及開(kāi)發(fā)者遷移成本高的痛點(diǎn)。

現(xiàn)在，一個(gè)Claude卻用極短時(shí)間踢碎了門檻，說(shuō)不定未來(lái)更多CUDA代碼可能輕松在AMD GPU跑起來(lái)了。

實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

GitHub中，johnnytshi本人也更新了日志和說(shuō)明。

為AMD GPU實(shí)現(xiàn)了完整的ROCm后端，從而在RDNA 3.5及其他AMD架構(gòu)上支持基于注意力機(jī)制的現(xiàn)代國(guó)際象棋網(wǎng)絡(luò)。

GitHub：https://github.com/LeelaChessZero/lc0/pull/2375

• 在src/neural/backends/rocm/中添加了完整的ROCm后端

• 實(shí)現(xiàn)了注意力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（多頭自注意力、FFN、嵌入層）

• 使用rocBLAS進(jìn)行GEMM運(yùn)算，使用MIOpen進(jìn)行卷積運(yùn)算

• 針對(duì)RDNA 3.5上的FP16性能優(yōu)化了NCHW布局

• 提供三種后端變體：rocm(FP32)、rocm-fp16(FP16)、rocm-auto(自動(dòng)檢測(cè))

• MIOpen是必選依賴（類似于CUDA的cuDNN）

• 通過(guò)rocm_agent_enumerator自動(dòng)檢測(cè)AMD GPU架構(gòu)

• 編譯選項(xiàng)：-Drocm=true -Damd_gfx=gfx1151（或使用自動(dòng)檢測(cè)）

性能說(shuō)明：

• FP16性能：在Strix Halo (Radeon 8060S, gfx1151) 上 >2000 nps

• 自動(dòng)Batch Size調(diào)優(yōu)（RDNA 3.5上min_batch=64）

• 測(cè)試過(guò)rocWMMA，但rocBLAS性能更好

驗(yàn)證情況（Strix Halo - Radeon 8060S, gfx1151）：

• 測(cè)試模型：768x15x24h-t82-swa-7464000.pb.gz和maia-1900.pb.gz

• 后端：rocm-fp16功能正常，能生成正確的走法

• 環(huán)境：ROCm 7.2.53150, MIOpen 3.5.1

• 注：僅在RDNA 3.5上進(jìn)行了測(cè)試；其他AMD架構(gòu)暫未驗(yàn)證

GPU未來(lái)，是AI智能體主場(chǎng)

當(dāng)然，這次演示也有局限性。

對(duì)于簡(jiǎn)單或中等復(fù)雜度的內(nèi)核，Claude Code表現(xiàn)得非常出色。更重要的是，寫核函數(shù)的核心就在于搞定「深度硬件」優(yōu)化。

不過(guò)，一部分覺(jué)得Claude Code在這方面還是差點(diǎn)火候——

如果遇到那些針對(duì)特定硬件緩存層級(jí)，內(nèi)存訪問(wèn)模式做過(guò)極致優(yōu)化的復(fù)雜內(nèi)核，AI目前還難以完全取代人類專家。

即便如此，這一事件釋放出的信號(hào)已經(jīng)足夠強(qiáng)烈。

過(guò)去幾個(gè)月，ZLUDA項(xiàng)目、還有微軟內(nèi)部的嘗試，都想要打破CUDA的壟斷。

但它們大多依賴規(guī)則映射或中間層，自動(dòng)化程度和智能水平有限。

Claude Code代表的智能體式編程，直接跳過(guò)了這些環(huán)節(jié)，用「理解+自主決策」的方式填平生態(tài)鴻溝。

正如AMD軟件副總所言，GPU編程的未來(lái)，是AI智能體主場(chǎng)。

全員AI編程，濃度高達(dá)100%

如今的Claude Code已經(jīng)讓整個(gè)硅谷入坑了（Claude-Pilled）。

兩天前，CEO Dario Amodei在達(dá)沃斯上再出暴論：軟件工程師們沒(méi)有時(shí)間了。未來(lái)6-12個(gè)月，AI能夠徹底取代這些人！

甚至，Anthropic內(nèi)部工程師已經(jīng)不再手寫代碼了，全是Claude完成。

別不信，是真的。

就在Wired最新采訪中，Claude Code之父Boris Cherny坦承，「自己100%代碼都是AI寫的」。

或許Anthropic工程師怎么也沒(méi)有想到，一個(gè)「副業(yè)項(xiàng)目」竟讓硅谷如此狂熱。

Boris Cherny回憶道，「一年前我們發(fā)布Claude Code時(shí)，甚至不確定『智能體編程』能不能成，但火爆來(lái)得太快了」。

Cherny個(gè)人經(jīng)歷就是最好的縮影：

剛發(fā)布時(shí)，他只有5%代碼是用Claude Code寫的；

到了去年5月，有了Opus 4和Sonnet 4，這個(gè)比例變成了30%；

而現(xiàn)在，有了Opus 4.5，他在過(guò)去兩個(gè)月里100%的代碼都是由Claude Code完成。

在Anthropic內(nèi)部，這種全員AI化更是到了極致。

幾乎100%技術(shù)員工都在使用Claude Code，甚至連Claude Code團(tuán)隊(duì)本身95%的代碼也是由自身寫出來(lái)的。

斯坦福AI教授都在用了

不得不說(shuō)，AI編程的進(jìn)化速度令人咋舌。

回望2021到2024年，大多數(shù)工具不過(guò)是高級(jí)版的「自動(dòng)補(bǔ)全」，在開(kāi)發(fā)者打字時(shí)卑微地建議幾行代碼。

但到了2025年初，隨著Cursor和Windsurf等初創(chuàng)發(fā)布早期的Agentic編程產(chǎn)品，游戲規(guī)則改變了——

開(kāi)發(fā)者只需用大白話描述功能，剩下的臟活累活全扔給AI智能體完成。

Claude Code也在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，真正誕生了。

Boris Cherny坦承，早期版本也曾跌跌撞撞，甚至陷入死循環(huán)。但Anthropic下了一步狠棋：不為當(dāng)下的AI能力開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，而要為AI即將抵達(dá)的未來(lái)而構(gòu)建。

這一賭注押對(duì)了。隨著Anthropic下一代旗艦Claude Opus 4.5的發(fā)布，AI編程迎來(lái)了真正的「拐點(diǎn)」。

斯坦福大學(xué)AI講師、Workera CEO Kian Katanforoosh最近就把公司全員遷移到了Claude Code。

他直言，對(duì)于高級(jí)工程師來(lái)說(shuō)，Claude Code比Cursor、Windsurf更能打。

Katanforoosh感嘆道，最近唯一讓我看到編程能力有階躍式提升的模型，就是Claude Opus 4.5。

「它給人的感覺(jué)不像是在模仿人類寫代碼，而是它真的找到了一種更聰明的解決路徑」。

據(jù)傳，微軟內(nèi)部也在大規(guī)模采用Claude Code了。

年入超10億美金的「副業(yè)」

Claude Code大獲成功，給Anthropic帶來(lái)了最直觀的效益。

去年，AI編程智能體業(yè)務(wù)徹底爆發(fā)。11月，Anthropic宣布Claude Code在上線不到一年內(nèi)，年度經(jīng)常性收入（ARR）就突破了10億美元。

到2025年底，ARR至少又增長(zhǎng)了1億美元。

彼時(shí)，該產(chǎn)品約占Anthropic總ARR（約90億美元）的12%。雖然比起向大企業(yè)提供 AI 系統(tǒng)的核心業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)還算「小弟」，但它已是公司增長(zhǎng)最快的板塊之一。

盡管Anthropic在AI編程領(lǐng)域看似獨(dú)孤求敗，但Claude Opus 4.5的光環(huán)其實(shí)照亮了整個(gè)賽道。

競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Cursor也在11月達(dá)到了10億美元ARR，OpenAI、谷歌和xAI更是磨刀霍霍，試圖用自研模型分一杯羹。

但Anthropic沒(méi)打算停下。

前幾天，他們又發(fā)布了Cowork——這是一款面向非編程領(lǐng)域的AI智能體。

它能管理你電腦里的文件、操作各種軟件，而且完全不需要你在代碼終端里敲命令。

不是取代，是進(jìn)化

提及Cowork時(shí)，Cherny透露自己已經(jīng)用瘋了。

比如項(xiàng)目管理，他會(huì)讓Cowork盯著工程師的任務(wù)表格，誰(shuí)沒(méi)填名字，AI就會(huì)自動(dòng)在Slack上發(fā)消息催人。

Cherny感慨道，「這是我當(dāng)工程師以來(lái)最爽的時(shí)候，因?yàn)槲也辉傩枰瞿切┛菰锓ξ兜呐K活了」。

面對(duì)那些因不再需要親自寫代碼而感到失落的工程師，Cherny給出了他的建議：

這行業(yè)一直在變。我祖父在蘇聯(lián)用穿孔卡片編程；后來(lái)變成了機(jī)器碼；再后來(lái)是C語(yǔ)言、Java、Python。

這是一條不斷抽象化的連續(xù)體，AI智能體只是這條線上的最新一個(gè)點(diǎn)。

如今，Cherny每天早上起床會(huì)在手機(jī)上啟動(dòng)3-4個(gè)編程智能體，到了公司再在終端里開(kāi)幾個(gè)。

任何時(shí)候，他都有五到十個(gè)智能體在跑任務(wù)。

Cherny總結(jié)道，「AI智能體將接管生活中所有繁瑣的事——填表、搬運(yùn)數(shù)據(jù)、發(fā)郵件。這會(huì)具有顛覆性，我們必須適應(yīng)」。

話又說(shuō)回來(lái)，Anthropic能不能先解決下Claude使用量？

參考資料：

https://github.com/LeelaChessZero/lc0/pull/2375

https://wccftech.com/the-claude-code-has-managed-to-port-nvidia-cuda-backend-to-rocm-in-just-30-minutes/

https://www.wired.com/story/claude-code-success-anthropic-business-model/?utm_brand=wired&utm_social-type=owned&utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=aud-dev