快科技 1 月 23 日消息，Claude Code 直接把 NVIDIA 的护城河给铲平了，而且只花了半小时！

近日，科技圈被一则消息彻底引爆：Reddit 平台上，开发者 johnnytshi 分享了一项颠覆性操作—— Claude Code 仅耗时 30 分钟，便成功将一整套完整的 CUDA 后端代码，移植到了 AMD 的 ROCm 平台，而且无需任何中间转换层。

"CUDA 花了 20 年时间构筑起这道护城河，可能在 6 个月内消失。"johnnytshi 说。

ps. Claude Code 是美国公司 Anthropic 推出的 AI 编程智能体工具，可深度理解代码逻辑，支持代码移植、编写等开发任务，最近爆火。

johnnytshi 介绍称，整个移植过程全程零手写代码，这般高效的操作，俨然要直接填平 CUDA 与 ROCm 两大生态系统之间的鸿沟。

更值得关注的是，此次移植完全摒弃了 Hipify 翻译层等传统中间转换工具，仅凭命令行（CLI）一键就能完成。

就连 AMD 软件开发副总裁 Anush Elangovan 都对此深感震惊，直言 GPU 编程的未来，必将属于 AI 智能体。

消息一经传出，全网瞬间沸腾，不少业内人士纷纷感叹：NVIDIA 坚守多年的 CUDA 护城河，恐怕要守不住了。这一切，究竟是怎么回事？

作为运行在智能体框架上的工具，Claude Code 的核心优势的在于其具备自主思考能力。在代码移植过程中，它并非机械地替换关键词，而是能够深度理解代码逻辑，尤其是特定核函数的底层运行原理。

据开发者 johnnytshi 介绍，此次移植中最棘手的难题——两大平台的数据布局差异，也被 Claude Code 完美化解，确保了内核核心计算逻辑的一致性。

更令人惊叹的是，整个移植流程仅用了 30 分钟，且无需搭建 Hipify 这类复杂的翻译环境，直接通过命令行即可高效完成。这一操作的出现，彻底打破了 CUDA 与 ROCm 之间的迁移壁垒。

要知道，英伟达在 GPU 领域的霸主地位，很大程度上正是建立在 CUDA 生态的基础之上。如今，CUDA 几乎已成为行业标准，无数 AI 框架、深度学习库以及科学计算工具，都与其深度绑定。

反观 AMD 的 ROCm，尽管自身功能强悍，但长期以来始终受困于生态兼容性不足、开发者迁移成本过高等痛点，难以与 CUDA 分庭抗礼。

而此次 Claude Code 的零代码、高时效移植操作，无疑为 ROCm 生态的崛起注入了强心剂。随着 AI 智能体在代码移植领域的能力不断突破，未来或许会有越来越多的 CUDA 代码，能够轻松适配 AMD GPU 运行。

当然，由于编写内核的关键在于确保 " 深度硬件 " 优化，因此有人认为 Claude Code 在这方面仍然存在不足，尤其是在特定的缓存层次结构方面。

但有了这个开端，NVIDIA 的生态垄断，或许似乎真的要迎来变数。

事实上，上个月 NVIDIA 发布 CUDA 13.1 就曾引发过 NVIDIA" 护城河 " 是否会被削弱的讨论，尽管官方将其定位为 " 自 2006 年 CUDA 平台诞生以来最大、最全面的升级 "。

CUDA 13.1 最大的更新是采用的 CUDA Tile 编程模型，这是一种基于数据块（tile）的模型，其设计目标是大幅降低 GPU 编程的门槛，开发者可以专注于将数据组织成块并进行计算，而底层复杂的线程调度、内存布局以及硬件资源映射等工作，则由编译器和运行时系统自动处理。

芯片设计界资深人物、曾参与 AMD Zen、苹果 A 系列和特斯拉 Autopilot 设计的 Jim Keller 认为，如果未来的主流 GPU 编程逐渐转向这种 Tile-based 方式，开发者一旦习惯了这的模式，那么同一套程序逻辑就更容易移植到不同的 GPU 硬件上，不像过去的 CUDA 那样高度绑定 NVIDIA 硬件，这可能会给 AMD、Intel 或新兴的 AI 公司提供切入机会。