少，编程难度比 GPU 大，开发者在使用 ASIC 进行开发和调试时所需要花费时间会更多。GPU 的软件生态成熟且丰富，如英伟达 CUDA 和 AMD ROCm 等，提供了广泛的开发工具、编程语言支持，并拥有大量的开源项目和社区资源。为了提升 AI ASIC 在特定场景下的计算效率，谷歌、亚马逊、META、微软等厂商为 ASIC 开发了配套的全栈软件生态，包括编译器、底层中间件等，持续降低从 CUDA 生态向其他生态转换的迁移成本，以减轻对 CUDA 生态的依赖性。