真能替代英偉達？我看這玩意夠嗆_風聞

都説資本市場從來不缺故事講，最近 A 股大神們講的故事那都繞不開 Deepseek ，各種小作文全方面吹了一波國產大模型的技術路線，想必各位也已經快聽吐了。。。

眼瞅着 Deepseek 的底褲都快被人扒下來了，託尼心想着這下總歸不會有新東西可以拿出來了罷，各家上市公司的股價也可以消停一波了。結果這兩天又在微博刷到幾篇震驚體作文，説 “ Deepseek 已經是前菜啦， LPU 才是真正的氫彈級突破！ ” 

一聽氫彈都來了，還是點進去看看吧。。。託尼也好奇，這號稱能扼殺英偉達前程的 LPU 芯片到底是什麼來頭。

**不過在連續看了幾篇文章、讀了幾篇研報之後，託尼覺得這芯片真沒股票專家們吹得那麼美好。。。**

首先給大家介紹一下 “ LPU ” 到底是個啥。

它並不是什麼新東西，特指去年美國 Groq 公司發佈的一款 AI 處理器，的中文名字叫做 “ 語言處理單元 ” ，給大語言模型做推理計算用的。值得一提的是目前暫時沒有任何國產的消息，説實話這概念就算用在炒 A 股上也是有點超前了。。。

它如今又被大家拿出來炒，還是因為有人研究了 Deepseek 的低成本方案，發現他們僅僅在 CUDA 驅動的 PTX 層做了一些優化，就實現了內存和通信效率的大幅提升。那麼如果再 “ 為算法單獨設計硬件 ” ，效率的提升會更加可觀。

於是大夥兒突然想開了，之前幹 AI 就往上堆顯卡的做法是自己把路走窄了。。。現有的硬件和軟件都能再壓榨壓榨，能起到事半功倍的效果。

這軟件 Deepseek 幹了，硬件嘛，研究員們翻箱倒櫃找出來的玩意就是 LPU 了。作為針對大語言模型推理專門設計出的硬件，在發佈之初，官方宣稱它的推理速度是英偉達 GPU 的十倍，成本卻僅有英偉達的十分之一。

它的高效率實現原理其實不復雜， LPU 把通用 GPU 裏頭的高帶寬內存（ HBM ）換成了容量更低、但速度更快的靜態隨機內存（ SRAM ），對於大語言模型這種需要頻繁讀取內存的計算來説，推理速度就會快不少。

給大家舉個例子吧， HBM 就好比是原本的雙向八車道，雖然很寬但什麼車都能跑、紅綠燈也多，反而很容易堵在一起；而 SRAM 就像是雙向兩車道、只能跑公交的快速路，雖然車道變少了，但通行效率卻更高。

聽起來有點意思是吧？眾所周知，這顯卡是原本是給遊戲佬們打遊戲用的，誤打誤撞整了個 CUDA 之後被人發現很適合算 AI ，老黃也順水推舟佈局了一下通用 GPU 和 AI 運算，結果就造就瞭如今的萬億帝國；這 LPU 聽名字就是給大模型準備的，這豈不是比英偉達的起點還要高？

好了，説到這裏託尼要開始潑冷水了：事實上當前 LPU 的侷限性可能比你想象的要多，未來怎麼樣不好説，至少現在看來想替代通用 GPU 還差點意思。。。

為了解釋這個問題，我們首先得講一個看起來表面沒什麼關聯的故事——關注幣圈的老哥們可能都知道，有個東西叫做 ASIC 礦機。這裏所謂的 “ ASIC ” 是一種專為某種用途定製的芯片。用於挖礦的 ASIC 直接在硬件層面就實現了某種挖礦算法，這樣一來挖礦的效率要比顯卡高上不少，費用也要便宜一些。

你看，更低成本、更高效率、專用芯片，聽起來跟 LPU 好像是一個路子呀？

但是直到最後，顯卡都沒有被 “ 礦場 ” 淘汰，還是老黃自己出手自廢武功，禁了 40 、 50 系顯卡挖礦時的 HASH 算力。。。這是為什麼呢？因為 ASIC 礦機的計算效率確實是高，但代價就是 --- “ 專用 ” 。

前面説到了， ASIC 芯片在硬件設計層面就匹配了挖礦的算法，所以就導致挖比特幣的 ASIC 礦機能且只能挖比特幣、挖以太坊的能且只能挖以太坊。礦主們要是想換個幣挖挖，那得連機器一塊換了才行。這就有點抽象了哇：要是哪天比特幣不值錢了，哥們囤的比特幣礦機不就都成了礦渣了？

後來加密貨幣逐漸井噴，一天發一個新幣種不難，但是一天設計一款新的 ASIC 挖礦芯片可就沒那麼容易了。

現在大夥應該明白了，顯卡相比礦機看似毫無優勢卻能經久不衰，主要原因就在於顯卡更 “ 通用 ” 。即使英偉達 40 系開始已經不再能挖礦了，礦場上還是有很多 30 系的顯卡在發光發熱。

而 LPU 這邊兒也是差不多道理，正因為它是專用於大語言模型推理的芯片，所以要是讓它處理個圖片視頻之類的就沒有優勢了。可如今人們都想讓 AI 幹更多的事兒，除了能推理還需要它能識別物品、聽懂語言，全靠 LPU 撐起 AI 算力的一片天顯然不現實。而且在 AI 訓練這方面，內存較小的 SRAM 也難堪大用，還是得顯卡出手。

而且， “ASIC 礦機 ” 能夠引爆市場還有一個原因——它不僅僅是比顯卡****高效那麼簡單，它是比顯卡的效率高了一千多倍！比特幣 ASIC 礦機發展到最後，挖礦效率甚至比顯卡高了上萬倍！

但如今的 LPU 芯片遠沒有這麼誇張的效率提升：Groq 官方説效率提升一百多倍，也有新聞説提升十幾倍。但不論是哪個信源的結論，都比當年 ASIC 礦機的成績差遠了，誰能保證 LPU 會不會成為更不值錢的礦渣？

還有各家資本侃侃而談的成本，其實去年的這個時候，我們的同行《 芯東西 》也寫過 LPU 芯片的報道，其中引用了前阿里副總裁賈揚清做過的一個粗略的測算。

按照三年時間的運營成本來計算， Groq LPU 的採購成本會是英偉達 H100 的 38 倍，運營成本則達到了 10 倍。

看到這裏， LPU 芯片目前是個什麼水平相信大家也都比較清楚了。

託尼並不認為 LPU 是個沒用的東西，畢竟當年 NPU 剛推出的時候，小夥伴們普遍也都不太看好——但是如今幾乎只要是個消費級的處理器芯片，裏面就會集成一個小型 NPU 。

但託尼覺得，如今吹 LPU 還是有點兒為時過早，尤其是各路 A 股大神藉着 LPU 就開始 “ 薦股 ”，搞得我也挺納悶兒的，不知情的還以為 LPU 是中國公司造的。。。

這可真是有點兒不厚道了。。。

****更何況，當下的 AI 行業還是有很多的不確定性—— Deepseek 的低成本模式會不會是曇花一現？現在的 AI 模型會不會被更高效的取代？下一代 GPU 會不會有劃時代的技術突破？這些誰也説不準。

當然了，未來的不確定性也有可能是對 LPU 有利的。但現階段咱還是別聽 A 股大神們胡吹，他們要是能壓準，早就不在這兒給你推薦 LPU 概念股了。。。

圖片、資料來源：

Medium

cnBeta， Groq LPU 人工智能推理芯片的運算表現可與主流廠商媲美

Groq官網

Fastbot.ai，What is an LPU and Why is it Faster than GPUs?

微博

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