2026年初，英伟达推出名为CUDA Tile的GPU编程语言，被业内认为是向中国技术‘取经’。此前，2024年一个中国团队开发了类似的TileLang语言，其高效性和跨平台特性引发关注。TileLang通过简化线程调度和数据复用，大幅提升开发效率与性能，减少了对英伟达硬件的依赖。英伟达此举被视为应对国内技术创新压力的举措，试图重新掌控GPU编程生态。然而，TileLang因不绑定特定硬件，仍具独特优势，为开发者提供了更多选择。这一趋势表明，开放技术路线正逐步挑战传统垄断地位，类似DirectX与Vulkan的竞争或将重现。

2025年，英伟达发布CUDA 13.1，推出革命性CUDA Tile编程模型，开发者可用15行Python代码实现媲美200行C++的GPU性能。新模型将数据组织为Tile，编译器自动优化硬件映射，大幅降低开发门槛，特别适合AI算法开发。新增功能包括cuBLAS FP64仿真、Grouped GEMM API加速MoE场景等，同时Nsight工具支持Tile内核分析。尽管Tile模型提升跨代GPU兼容性，但英伟达强调其基于CUDA生态，迁移至其他厂商硬件仍需重写代码。芯片界传奇Jim Keller质疑此举可能削弱CUDA护城河，因其抽象层次更高，或使AI内核更易移植至AMD、Intel等平台。此次更新显著降低了高性能GPU编程的技术壁垒，惠及更多开发者与研究者。