真能替代英伟达？我看这玩意够呛_风闻

都说资本市场从来不缺故事讲，最近 A 股大神们讲的故事那都绕不开 Deepseek ，各种小作文全方面吹了一波国产大模型的技术路线，想必各位也已经快听吐了。。。

眼瞅着 Deepseek 的底裤都快被人扒下来了，托尼心想着这下总归不会有新东西可以拿出来了罢，各家上市公司的股价也可以消停一波了。结果这两天又在微博刷到几篇震惊体作文，说 “ Deepseek 已经是前菜啦， LPU 才是真正的氢弹级突破！ ” 

一听氢弹都来了，还是点进去看看吧。。。托尼也好奇，这号称能扼杀英伟达前程的 LPU 芯片到底是什么来头。

**不过在连续看了几篇文章、读了几篇研报之后，托尼觉得这芯片真没股票专家们吹得那么美好。。。**

首先给大家介绍一下 “ LPU ” 到底是个啥。

它并不是什么新东西，特指去年美国 Groq 公司发布的一款 AI 处理器，的中文名字叫做 “ 语言处理单元 ” ，给大语言模型做推理计算用的。值得一提的是目前暂时没有任何国产的消息，说实话这概念就算用在炒 A 股上也是有点超前了。。。

它如今又被大家拿出来炒，还是因为有人研究了 Deepseek 的低成本方案，发现他们仅仅在 CUDA 驱动的 PTX 层做了一些优化，就实现了内存和通信效率的大幅提升。那么如果再 “ 为算法单独设计硬件 ” ，效率的提升会更加可观。

于是大伙儿突然想开了，之前干 AI 就往上堆显卡的做法是自己把路走窄了。。。现有的硬件和软件都能再压榨压榨，能起到事半功倍的效果。

这软件 Deepseek 干了，硬件嘛，研究员们翻箱倒柜找出来的玩意就是 LPU 了。作为针对大语言模型推理专门设计出的硬件，在发布之初，官方宣称它的推理速度是英伟达 GPU 的十倍，成本却仅有英伟达的十分之一。

它的高效率实现原理其实不复杂， LPU 把通用 GPU 里头的高带宽内存（ HBM ）换成了容量更低、但速度更快的静态随机内存（ SRAM ），对于大语言模型这种需要频繁读取内存的计算来说，推理速度就会快不少。

给大家举个例子吧， HBM 就好比是原本的双向八车道，虽然很宽但什么车都能跑、红绿灯也多，反而很容易堵在一起；而 SRAM 就像是双向两车道、只能跑公交的快速路，虽然车道变少了，但通行效率却更高。

听起来有点意思是吧？众所周知，这显卡是原本是给游戏佬们打游戏用的，误打误撞整了个 CUDA 之后被人发现很适合算 AI ，老黄也顺水推舟布局了一下通用 GPU 和 AI 运算，结果就造就了如今的万亿帝国；这 LPU 听名字就是给大模型准备的，这岂不是比英伟达的起点还要高？

好了，说到这里托尼要开始泼冷水了：事实上当前 LPU 的局限性可能比你想象的要多，未来怎么样不好说，至少现在看来想替代通用 GPU 还差点意思。。。

为了解释这个问题，我们首先得讲一个看起来表面没什么关联的故事——关注币圈的老哥们可能都知道，有个东西叫做 ASIC 矿机。这里所谓的 “ ASIC ” 是一种专为某种用途定制的芯片。用于挖矿的 ASIC 直接在硬件层面就实现了某种挖矿算法，这样一来挖矿的效率要比显卡高上不少，费用也要便宜一些。

你看，更低成本、更高效率、专用芯片，听起来跟 LPU 好像是一个路子呀？

但是直到最后，显卡都没有被 “ 矿场 ” 淘汰，还是老黄自己出手自废武功，禁了 40 、 50 系显卡挖矿时的 HASH 算力。。。这是为什么呢？因为 ASIC 矿机的计算效率确实是高，但代价就是 --- “ 专用 ” 。

前面说到了， ASIC 芯片在硬件设计层面就匹配了挖矿的算法，所以就导致挖比特币的 ASIC 矿机能且只能挖比特币、挖以太坊的能且只能挖以太坊。矿主们要是想换个币挖挖，那得连机器一块换了才行。这就有点抽象了哇：要是哪天比特币不值钱了，哥们囤的比特币矿机不就都成了矿渣了？

后来加密货币逐渐井喷，一天发一个新币种不难，但是一天设计一款新的 ASIC 挖矿芯片可就没那么容易了。

现在大伙应该明白了，显卡相比矿机看似毫无优势却能经久不衰，主要原因就在于显卡更 “ 通用 ” 。即使英伟达 40 系开始已经不再能挖矿了，矿场上还是有很多 30 系的显卡在发光发热。

而 LPU 这边儿也是差不多道理，正因为它是专用于大语言模型推理的芯片，所以要是让它处理个图片视频之类的就没有优势了。可如今人们都想让 AI 干更多的事儿，除了能推理还需要它能识别物品、听懂语言，全靠 LPU 撑起 AI 算力的一片天显然不现实。而且在 AI 训练这方面，内存较小的 SRAM 也难堪大用，还是得显卡出手。

而且， “ASIC 矿机 ” 能够引爆市场还有一个原因——它不仅仅是比显卡****高效那么简单，它是比显卡的效率高了一千多倍！比特币 ASIC 矿机发展到最后，挖矿效率甚至比显卡高了上万倍！

但如今的 LPU 芯片远没有这么夸张的效率提升：Groq 官方说效率提升一百多倍，也有新闻说提升十几倍。但不论是哪个信源的结论，都比当年 ASIC 矿机的成绩差远了，谁能保证 LPU 会不会成为更不值钱的矿渣？

还有各家资本侃侃而谈的成本，其实去年的这个时候，我们的同行《 芯东西 》也写过 LPU 芯片的报道，其中引用了前阿里副总裁贾扬清做过的一个粗略的测算。

按照三年时间的运营成本来计算， Groq LPU 的采购成本会是英伟达 H100 的 38 倍，运营成本则达到了 10 倍。

看到这里， LPU 芯片目前是个什么水平相信大家也都比较清楚了。

托尼并不认为 LPU 是个没用的东西，毕竟当年 NPU 刚推出的时候，小伙伴们普遍也都不太看好——但是如今几乎只要是个消费级的处理器芯片，里面就会集成一个小型 NPU 。

但托尼觉得，如今吹 LPU 还是有点儿为时过早，尤其是各路 A 股大神借着 LPU 就开始 “ 荐股 ”，搞得我也挺纳闷儿的，不知情的还以为 LPU 是中国公司造的。。。

这可真是有点儿不厚道了。。。

****更何况，当下的 AI 行业还是有很多的不确定性—— Deepseek 的低成本模式会不会是昙花一现？现在的 AI 模型会不会被更高效的取代？下一代 GPU 会不会有划时代的技术突破？这些谁也说不准。

当然了，未来的不确定性也有可能是对 LPU 有利的。但现阶段咱还是别听 A 股大神们胡吹，他们要是能压准，早就不在这儿给你推荐 LPU 概念股了。。。

图片、资料来源：

Medium

cnBeta， Groq LPU 人工智能推理芯片的运算表现可与主流厂商媲美

Groq官网

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

微博

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