LPU取代英偉達？我看夠嗆
都說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。
眼瞅著Deepseek的底褲都快被人扒下來了，東尼心想著這下總歸不會有新東西可以拿出來了吧，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，說「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。東尼也好奇，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，東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」到底是個什麼。
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，它的中文名字叫做「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，說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，之前干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複雜，LPU把通用GPU裡頭的高帶寬內存（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說，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，結果就造就了如今的萬億帝國；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，說到這裏東尼要開始潑冷水了：事實上當前LPU的局限性可能比你想像的要多，未來怎麼樣不好說，至少現在看來想替代通用GPU還差點意思。
為瞭解釋這個問題，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」。
前面說到了，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。這就有點抽像了哇：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影片之類的就沒有優勢了。可如今人們都想讓AI干更多的事情，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官方說效率提升一百多倍，也有新聞說提升十幾倍。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芯片的消息，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。
東尼並不認為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，裡面就會集成一個小型NPU。
但東尼覺得，如今吹LPU還是有點兒為時過早，尤其是各路A股大神藉著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？這些誰也說不準。
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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本文來自微信公眾號：差評X.PIN （ID：chaping321），作者：東尼，撰文：小柳，編輯：米羅、麵線
