苹果低头？MLX框架拥抱CUDA，揭示AI巨头竞合新格局 | AIGC.Bar AI资讯

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破天荒的拥抱：从封闭到开放的战略转向

对于熟悉苹果的开发者和用户来说，这一消息堪称“破天荒”。苹果一直致力于构建垂直整合的生态，从M系列芯片的硬件，到macOS、iOS的软件，再到Metal这样的图形API，无一不是为了将开发者和用户牢牢锁定在自己的体系内。

2023年底，MLX（Machine Learning eXchange）框架的推出，正是这一战略在AI领域的延伸。它专为Apple Silicon设计，旨在充分利用M系列芯片的统一内存架构和神经引擎，填补苹果在端侧AI训练和部署上的生态空白。

然而，理想丰满，现实骨感。尽管MLX在设计上有其独到之处，但在庞大的AI开发世界里，其影响力仍然有限。此次主动拥抱CUDA，意味着开发者今后可以在搭载英伟达GPU的Windows或Linux服务器上，使用MLX框架训练模型，然后再无缝部署到Mac、iPhone等苹果设备上。这无疑是苹果一次重大的战略姿态转变，从固守城池转向了借力打力。

现实的考量：CUDA生态难以撼动的“护城河”

苹果为何要做出如此重大的改变？官方给出的理由包括利用CUDA的统一内存支持和满足跨平台部署需求。但归根结底，答案只有一个：英伟达的CUDA生态系统实在太强大了。

自2006年诞生以来，CUDA已经从一个编程模型，演变成了一个拥有超过500万开发者、覆盖数万家企业的庞大生态帝国。它不仅是GPU计算的行业标准，更是大模型训练和推理领域事实上的“操作系统”。无数的科研项目、AI应用和服务都构建于CUDA之上，形成了一条深不可测的“护城河”。

对于AI开发者而言，选择一个框架，不仅仅是看其技术优劣，更是看其生态的成熟度和社区的活跃度。苹果深知，如果MLX持续“圈地自萌”，将很难吸引到主流AI开发者的关注。与其逆流而上，不如顺势而为。通过支持CUDA，苹果极大地降低了开发者进入其生态的门槛，使得原本习惯于在英伟达平台上工作的开发者，可以更平滑地将他们的工作流延伸至苹果设备，这对于推广MLX和苹果的AI战略至关重要。

历史的纠葛：六年“禁卡风波”后的戏剧性和解

苹果与英伟达的这次“联手”，之所以如此引人注目，还因为它发生在一场长达六年的“分手”之后。

时间回到2018年，苹果发布macOS Mojave系统，以加强系统安全为由，突然停止了对新款英伟达GPU的官方驱动支持。这一“禁卡风波”直接导致大量依赖英伟达高性能显卡的专业用户（如视频剪辑师、3D渲染师和深度学习研究者）无法在Mac上使用最新的N卡。当时，此举被广泛解读为苹果意在摆脱对英伟达的依赖，为自研GPU铺路。

时隔六年，当所有人都以为两家公司已分道扬镳时，苹果却在AI这个核心战场上，主动向英伟达伸出了橄榄枝。这一戏剧性的转变，不禁让人感慨，在绝对的技术生态优势和商业利益面前，没有永远的敌人。

精明的算盘：苹果的借力打力与法律合规

更深一层看，苹果此举并非简单的“投降”，而是一步经过深思熟虑的精明棋局，其中包含了对技术现实和法律规则的双重考量。

关键在于英伟达在CUDA 11.6版本中更新的许可协议，该协议明确禁止将在其平台上编译的程序，通过逆向工程等手段移植到非英伟达硬件上运行。这意味着，想让CUDA程序直接跑在Apple Silicon上，不仅技术上是挑战，法律上更是红线。

苹果的方案则完美规避了这一点。它并非让CUDA程序直接在M芯片上运行，而是让基于MLX框架构建的程序，可以选择性地利用支持CUDA的硬件（即英伟达GPU）作为其计算后端。这是一种合规的、聪明的借力方式。苹果不仅没有触碰英伟达的法律底线，反而借助其庞大的硬件基础，极大地扩展了自家MLX框架的应用场景和开发者基础。

这背后是苹果清晰的战略意图：抢占AI开发者心智，最终将更多AI应用和工作负载吸引到自己的终端设备上。想要获取更多关于人工智能、大模型的前沿AI资讯和深度分析，欢迎访问 AIGC.Bar，您的专属AI门户。

结论：竞合时代的生存法则

苹果MLX框架拥抱CUDA，是2024年AI领域最具标志性的事件之一。它清晰地表明，即使是苹果这样的巨头，也无法忽视行业既成事实的生态力量。这并非一次简单的妥协，而是在认清现实后，为实现更大战略目标所采取的务实且聪明的策略。

这一事件预示着，在通往AGI（通用人工智能）的道路上，科技巨头之间的关系将不再是简单的零和博弈，而是充满了复杂的竞争与合作。开放、互联和生态协同，或许将成为未来十年AI发展的核心主题。对于开发者和整个行业而言，这无疑是一个积极的信号，预示着一个更加融合与高效的创新时代的到来。