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| 本文作者： 陳悅琳 | 2026-04-03 16:48 |
GTC 2026落幕當(dāng)天，英偉達(dá)透露早先與亞馬遜云科技（AWS）達(dá)成的大規(guī)模芯片采購(gòu)協(xié)議，將在2027年前完成交付。
黃仁勛在大會(huì)上提到的2027年萬(wàn)億美元營(yíng)收目標(biāo)，正在變成真金白銀的合同。
但真正讓行業(yè)側(cè)目的，是Groq芯片首次進(jìn)入AWS數(shù)據(jù)中心——LPU到底蘊(yùn)藏多大價(jià)值，值得英偉達(dá)如此力推？（LPU到底是不是推理最優(yōu)解？歡迎添加作者微信 Evelynn7778 探討交流）
帶著這個(gè)疑問(wèn)，我們（公眾號(hào)：雷峰網(wǎng)）與三位半導(dǎo)體與AI算力領(lǐng)域的老兵聊了聊，他們分別是：
徐凌杰：魔形智能CEO，曾任職于NVIDIA、AMD、三星北美研究院、阿里云，并聯(lián)合創(chuàng)辦了壁仞科技
羅彤：芯動(dòng)科技首席技術(shù)官，歷任力積存儲(chǔ)中國(guó)區(qū)總經(jīng)理、愛普存儲(chǔ)技術(shù)（杭州）總經(jīng)理、德商柏獅電子亞洲區(qū)市場(chǎng)與銷售副總、日商凸版半導(dǎo)體新加坡董事總經(jīng)理
劉昊飛：盛景嘉成創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人，曾任中國(guó)移動(dòng)系統(tǒng)架構(gòu)師、漢能投資集團(tuán)執(zhí)行董事
黃仁勛的表達(dá)欲仍在延續(xù)。GTC落幕后，他依然四處講著OpenClaw的時(shí)代象征、Rubin機(jī)架的生態(tài)議題、以及Token經(jīng)濟(jì)學(xué)的故事。當(dāng)“十年寒窗無(wú)人問(wèn)”的Token一夜成名，這場(chǎng)GTC究竟給中國(guó)芯片廠商留下了什么啟示？
談芯片：LPU背后：從經(jīng)濟(jì)瓶頸到物理瓶頸，SRAM重回牌桌
“推理時(shí)代”已經(jīng)到來(lái)。
兩個(gè)月前在CES大會(huì)上以六芯組合面世的Rubin平臺(tái)，這次升級(jí)為七芯——新加入的，是專為AI推理設(shè)計(jì)的專用芯片LPU。這是英偉達(dá)獲得Groq技術(shù)授權(quán)后，后者芯片首次出現(xiàn)在其產(chǎn)品組合中。
在劉昊飛看來(lái)，本次大會(huì)為L(zhǎng)PU入場(chǎng)的造勢(shì)，離不開全民養(yǎng)蝦的熱潮。他表示，當(dāng)Token使用量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)，降低推理成本與輸出延遲變得至關(guān)重要，而結(jié)構(gòu)比GPU更簡(jiǎn)化的LPU便顯出優(yōu)勢(shì)——
LPU的一大亮點(diǎn)，是其SRAM（靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）架構(gòu)大幅減少了數(shù)據(jù)搬運(yùn)時(shí)間。羅彤指出，LPU采用的SRAM架構(gòu)，此前曾因成本是DRAM的6倍而被替代。但RISC-V 鼻祖David Patterson說(shuō)過(guò)：“一個(gè)小型SRAM的能效是DRAM的128倍。”
這意味著，當(dāng)衡量標(biāo)準(zhǔn)從成本轉(zhuǎn)向能耗時(shí)，SRAM的優(yōu)勢(shì)將得以重現(xiàn)。
羅彤進(jìn)一步解釋，過(guò)去行業(yè)關(guān)注的是“一美元能買多少Token”，這是經(jīng)濟(jì)學(xué)的邏輯。但在這次GTC上，黃仁勛特別強(qiáng)調(diào)“每焦耳能產(chǎn)生多少Token”，顯然是摩爾定律的失效讓他有了新的思考——物理極限的剛性不是其他因素可以比擬的。
因?yàn)榈厍蛏显试S接受的能量是有限的，誰(shuí)能用更少的能量產(chǎn)生Token，誰(shuí)就能在算力峰值上領(lǐng)先。這正是從經(jīng)濟(jì)瓶頸時(shí)代進(jìn)入物理瓶頸時(shí)代后的新規(guī)則。
不過(guò)，徐凌杰也指出，Groq 3 LPU采用的純SRAM架構(gòu)并非Groq一家獨(dú)有，阿里、Graphcore等公司都涉獵過(guò)；且“GPU+LPU”的異構(gòu)架構(gòu)也非首創(chuàng)，國(guó)內(nèi)大廠早有嘗試，異構(gòu)也是行業(yè)的演進(jìn)方向。
盡管如此，他認(rèn)為，“在大模型不同階段，用不同的芯片達(dá)到最好的效果，這個(gè)做法是毫無(wú)疑問(wèn)的。”
以去年被提出的CPX為例，過(guò)去其與HBM版本的芯片比起來(lái)成本顯然大幅下降，但在GDDR也漲價(jià)的當(dāng)下，CPX的“性價(jià)比”故事是否講得通已經(jīng)存疑。（CPX當(dāng)前性價(jià)比表現(xiàn)如何？可添加作者微信 Evelynn7778 交流）
或因?yàn)榇耍珻PX在此次的GTC上銷聲匿跡。但他表示，在未來(lái)合適的時(shí)候，CPX可能還會(huì)“冒出來(lái)”。
據(jù)徐凌杰觀察，此次GTC傳遞出的更重要的信息是：黃仁勛提出Token分層定價(jià)，這意味著只要有人愿意買單，就能獲得最極致的性能。他直言，如果按照LPU的價(jià)值去計(jì)算，TAM（可觸達(dá)市場(chǎng)）價(jià)值一下子大了幾十倍，這是LPU最激動(dòng)人心的地方。
然而，LPU帶來(lái)的變革也不是徹底的。
一位專家曾向羅彤表示，真正與眾不同的存在是英特爾的CPU、英偉達(dá)的GPU和谷歌TPU，其他PU只是類似將X、Y、Z三個(gè)基本元素通過(guò)不同比重進(jìn)行組合、最終調(diào)制而成的混合物。
當(dāng)前產(chǎn)業(yè)鏈最需要攻克的難題，還是提升芯片最基本的計(jì)算、存儲(chǔ)和連接單元的效率，并達(dá)到降本效果。
談架構(gòu)：加碼整機(jī)柜算力，英偉達(dá)70%毛利率能否持續(xù)
從Blackwell NVL72到Rubin的機(jī)架設(shè)計(jì)，英偉達(dá)持續(xù)加碼“整機(jī)柜算力”的敘事。訓(xùn)練時(shí)代的王者在推理時(shí)代打出這套組合拳，意欲為何？這也是三位嘉賓熱議的核心。
在劉昊飛看來(lái)，這是英偉達(dá)在推理時(shí)代進(jìn)一步占據(jù)客戶心智地位的體現(xiàn)；而在徐凌杰看來(lái)，這種提高自我門檻的敘事選擇，本質(zhì)是為了提高效率。
隨著模型參數(shù)膨脹，Token需求量激增，算力成本也急劇上升。“稀疏化激活”的MoE模型架構(gòu)通過(guò)降低單Token計(jì)算量解決了成本問(wèn)題，但也隨之衍生出“專家并行”等各種并行需求。
由于單芯片面積有限，MoE模型往往需要上百?gòu)埧▍f(xié)同工作。為了保障芯片間的高效通信，將各類芯片通過(guò)超節(jié)點(diǎn)耦合在一起，便成為順理成章的選擇。
但做超節(jié)點(diǎn)絕非易事。徐凌杰留意到，在CES大會(huì)上，黃仁勛前腳剛展示NVL72通過(guò)無(wú)纜化（cable less）設(shè)計(jì)將原本兩小時(shí)的組裝時(shí)間縮短至幾分鐘，AMD董事會(huì)主席及首席執(zhí)行官蘇姿豐后腳推出的Helios產(chǎn)品，采用的還是英偉達(dá)兩年前的互聯(lián)方案——可見，大家都在跟進(jìn)，但技術(shù)變化一日千里。（當(dāng)前國(guó)產(chǎn)超節(jié)點(diǎn)建設(shè)有何新進(jìn)展和挑戰(zhàn)？歡迎添加作者微信 Evelynn7778 交流）
技術(shù)迭代如此之快，那英偉達(dá)70%的毛利率未來(lái)還能否持續(xù)？
羅彤認(rèn)為，英偉達(dá)不是光有技術(shù)，而是具備將技術(shù)轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期盈利的能力。
在他看來(lái)，黃仁勛與哈薩比斯（DeepMind創(chuàng)始人）的商業(yè)邏輯很像，后者對(duì)DeepMind創(chuàng)建使命的闡釋“解決智能，再用智能解決一切”在圈內(nèi)廣為流傳。
這體現(xiàn)在英偉達(dá)身上，就是其與臺(tái)積電、EDA巨頭Synopsys合作，在最尖端芯片的研發(fā)中利用自身算力改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)，通過(guò)“智能”反哺“智能”，飛輪由此高速轉(zhuǎn)起來(lái)。
不過(guò)，這種強(qiáng)掌控力，不僅基于對(duì)核心技術(shù)的布局，還源于英偉達(dá)對(duì)高價(jià)值環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)卡位。
徐凌杰指出，英偉達(dá)未來(lái)也不會(huì)獨(dú)占整條產(chǎn)業(yè)鏈，而是像華為、蘋果那樣，將毛利相對(duì)較低的部分交由供應(yīng)鏈完成，做“只吃高增長(zhǎng)部分的蛋糕”的鏈主企業(yè)。
同時(shí)，他也提醒，國(guó)產(chǎn)芯片公司不能盲目追求和英偉達(dá)一樣的高毛利，要在芯片互聯(lián)、模型軟硬件調(diào)優(yōu)等領(lǐng)域突破創(chuàng)新的同時(shí)，通過(guò)性價(jià)比打開市場(chǎng)，帶動(dòng)國(guó)產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈一起成長(zhǎng)。
談軟件：“龍蝦”配套開源模型，AI Factory下場(chǎng)和客戶搶飯碗？
養(yǎng)蝦潮也蔓延到了大會(huì)上。
映照黃仁勛所說(shuō)的“每個(gè)公司都要有自己的OpenClaw戰(zhàn)略”，英偉達(dá)為龍蝦推出的企業(yè)版軟件棧NemoClaw正式亮相，配套了最新一代Nemotron開源模型。
在專門針對(duì)OpenClaw的基準(zhǔn)測(cè)試PinchBench上，Nemotron任務(wù)成功率直逼Claude Opus 4.6、GPT-5.4。
英偉達(dá)在軟件棧上的持續(xù)迭代，是其在業(yè)內(nèi)遙遙領(lǐng)先的一大護(hù)城河。
在大家看來(lái)，英偉達(dá)此舉也不是想與它的軟件客戶們“搶地盤”。羅彤指出，身為GPU公司的英偉達(dá)，必須自己先把應(yīng)用跑通，才能有效引導(dǎo)客戶使用。
他打了個(gè)比喻：CPU像一把內(nèi)部結(jié)構(gòu)精巧復(fù)雜的手槍，任何人只要會(huì)扣動(dòng)扳機(jī)就能上手；而GPU像一根棍子，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但需要掌握技巧才能發(fā)揮最大威力。
徐凌杰則從商業(yè)邏輯角度補(bǔ)充：開源開放是英偉達(dá)的基本策略。就像黃仁勛講CUDA時(shí)第一個(gè)提到的詞“Install base”（安裝基礎(chǔ)），英偉達(dá)需要足夠多的客戶來(lái)構(gòu)筑生態(tài)基礎(chǔ)。
他借用谷歌收購(gòu)安卓的例子，指出前者不直接靠后者賺錢，而是基于后者系統(tǒng)讓自家搜索、瀏覽器等服務(wù)觸達(dá)更多用戶。
同理，英偉達(dá)也可以用開源軟件為硬件“帶貨”，這是前者最大的價(jià)值。如果有人想模仿，徐凌杰認(rèn)為除非能做到整合人工智能底下“四層蛋糕”，放在國(guó)內(nèi)語(yǔ)境來(lái)看，則需要產(chǎn)業(yè)鏈的互相配合。
但是，當(dāng)下國(guó)內(nèi)芯片公司，還普遍面臨軟件團(tuán)隊(duì)規(guī)模小、客戶服務(wù)能力弱等困境，難以支撐完整的生態(tài)建設(shè)。（當(dāng)前有哪些突圍之路值得借鑒？歡迎添加作者微信 Evelynn7778 探討分享經(jīng)驗(yàn)）
不過(guò)，幾位嘉賓也已指出了破局之道。在羅彤看來(lái)，國(guó)內(nèi)芯片企業(yè)實(shí)力過(guò)于分散，與其幾十家小公司各自為戰(zhàn)，不如通過(guò)整合形成一兩家有實(shí)力的平臺(tái)型公司，集中資源搭建軟件生態(tài)和客戶服務(wù)體系。
徐凌杰對(duì)此則較為樂觀。他指出，國(guó)內(nèi)大模型在開源層面已接近國(guó)外水平，通過(guò)從閉源模型蒸餾，有望取得更好的效果。
與此同時(shí)，超節(jié)點(diǎn)所需的散熱、互聯(lián)、供電等工程化能力，正是國(guó)內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢(shì)所在，這讓國(guó)內(nèi)廠商有望以美國(guó)幾分之一的成本進(jìn)行量產(chǎn)。
以下是此次圓桌對(duì)話的精彩分享，雷峰網(wǎng)（公眾號(hào)：雷峰網(wǎng)）在進(jìn)行了不改原意的編輯整理：
雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))·胡敏：各位對(duì)今年GTC最強(qiáng)烈的感受是什么？或者你們對(duì)這場(chǎng)會(huì)議印象最深刻的是什么？
羅彤：黃仁勛特別強(qiáng)調(diào)”Token”這個(gè)概念，并且將（計(jì)量）單位從成本轉(zhuǎn)成能量，即每焦耳能產(chǎn)生多少Token。從這次大會(huì)他開始提到物理極限而不是經(jīng)濟(jì)極限來(lái)看，我認(rèn)為那真的是摩爾定律在供應(yīng)端到了快要終結(jié)的時(shí)候。
作為關(guān)注現(xiàn)實(shí)世界的科學(xué)，物理學(xué)與數(shù)學(xué)有一個(gè)很關(guān)鍵的不同：物理是要有邊界條件才有答案，但早先沒有人去看算力的能源邊界，因?yàn)橐淮斡?jì)算的能耗是很低的，大概一萬(wàn)億分之一焦耳，而一焦耳相當(dāng)于把一克水升高一度的能量。
當(dāng)下計(jì)算能耗這個(gè)概念變得重要是因?yàn)橛?jì)算量變得很龐大，現(xiàn)在AI最主流的路線是把很多復(fù)雜問(wèn)題解構(gòu)成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)問(wèn)題，用蠻力去解決，對(duì)物理資源的壓力就非常大，芯片的各種能力（算力，存力，運(yùn)力）也被壓得非常極限。
最近DRAM內(nèi)存荒、漲價(jià)非常離譜，都是因?yàn)檫_(dá)到了某種物理極限的結(jié)果，能源極限后就牽扯到了太空算力的問(wèn)題。
除了物理極限，黃仁勛花時(shí)間講的還有和Open Claw配合的生態(tài)。他試圖把各種要素拼在一起，形成更大的掌控能力。這也是雙刃劍。如果一個(gè)公司把所有能力都掌握在自己內(nèi)部，對(duì)外界來(lái)說(shuō)是更危險(xiǎn)的，因?yàn)槟芸刂频囊蛩鼐蜕倭恕?/p>
不過(guò)，英偉達(dá)今天之所以能漲得這么好，并不是因?yàn)榘阉心芰Χ甲ピ谧约菏掷铮欠只诙喾绞掷铩]有任何一個(gè)實(shí)體可以單獨(dú)造成巨大的損害，從安全角度考慮是好事。
此外安裝小龍蝦的設(shè)備是很典型的端側(cè)，執(zhí)行輕量級(jí)的編排和調(diào)度，所以吃的內(nèi)存不是很高，我認(rèn)為（端側(cè)）是未來(lái)的大方向。
徐凌杰：在魔形智能成立的這兩年里，我們一直在講Token，之前對(duì)于投資人來(lái)說(shuō)還是屬于比較抽象的，直到去年下半年中國(guó)各種超級(jí)應(yīng)用出來(lái)，再加上最近小龍蝦火爆后，一把點(diǎn)燃了Token。我覺得這是在對(duì)的時(shí)機(jī)有對(duì)的機(jī)遇出現(xiàn)。
Token事實(shí)上是把人工智能蛋糕下面的四層完全封裝在一起，能夠整體地去做輸出。那整體來(lái)講，Token經(jīng)濟(jì)學(xué)變得非常清晰，毫無(wú)疑問(wèn)這是一個(gè)非常大的產(chǎn)業(yè)。
基于此，未來(lái)每個(gè)公司不僅要給員工發(fā)工資，還要另外配備Token，這是公司為智力付出的額外的成本。
剛剛羅總講到了物理的極限。其實(shí)兩年前我在參加臺(tái)北電腦展的時(shí)候，英偉達(dá)就第一次用了一個(gè)詞叫“technology limits”，也就是說(shuō)行業(yè)整個(gè)發(fā)展方向不是在擠牙膏，（意味著）英偉達(dá)就是在貼著technology limits，甚至是說(shuō)physical limits在往前走。
劉昊飛：可以用“熱”來(lái)形容。此時(shí)圣何塞午后在30度，正好趕上這一波技術(shù)熱浪。現(xiàn)場(chǎng)可以說(shuō)是摩肩擦踵，從早到晚，有點(diǎn)像90年代北京站春運(yùn)。我住在Palo Alto，距離圣何塞大概三四十公里，酒店每晚價(jià)格換算成人民幣在兩三千塊錢。
雷峰網(wǎng)·胡敏：如何看待Vera Rubin平臺(tái)這次引入的LPU？
徐凌杰：這次NVIDIA把Groq的LPU引入，把Attention跟FFN做分離，事實(shí)上我也了解到國(guó)內(nèi)的大廠之前是在做嘗試的。這不是一個(gè)新的概念。
在大模型的不同階段，用不同芯片來(lái)達(dá)到最好的效果的做法是毫無(wú)疑問(wèn)的。像去年提到的CPX，是RTX 6000 Pro的下一版，也是5090大內(nèi)存版本的專業(yè)版，看起來(lái)相比HBM的版本芯片成本大幅下降。但今天GDDR也漲價(jià)了，那經(jīng)濟(jì)上還算得過(guò)來(lái)？PCIe形態(tài)能否滿足效率？我覺得CPX可能接下來(lái)也會(huì)再冒出來(lái)，只是在不同階段起到不同的作用。
2016年Groq橫空出世時(shí)，我在硅谷和創(chuàng)始人Jonathan進(jìn)行過(guò)多輪交流。現(xiàn)在其實(shí)在市場(chǎng)上提供服務(wù)的話，還是19 年底流片、20年回來(lái)的第一代芯片。后面因?yàn)槿谫Y問(wèn)題一直沒有進(jìn)展，直到碰到了大模型，Groq把這幾百個(gè)芯片集聯(lián)起來(lái)去做。
那我想這個(gè)芯片肯定是有可取之處，但是從這個(gè)流派來(lái)講，并不說(shuō)只是他一家獨(dú)有的，像之前我們?cè)诎⒗镒龅暮庑酒⑽覀兊腃TO金琛之前在的Graphcore（后面被軟銀收購(gòu)）做的芯片，也都是純SRAM架構(gòu)。
從這個(gè)產(chǎn)品本身來(lái)講，我們看到的最大的信息不是性價(jià)比。黃仁勛反而講的是另外一個(gè)觀點(diǎn)，就是Token是分層的，只要有人愿意買單，我就給他最極致的性能。目前想在Groq這一采用SRAM架構(gòu)的芯片上跑大模型，假設(shè)在放得下、極低延遲的情況下，那么是能給到比較好的Token質(zhì)量。但當(dāng)前它的容量比較小，不一定能跑起來(lái)。
如果按照給出的價(jià)格區(qū)間，大眾化的Token在 3 ~ 6 美金，那是不是有人愿意以幾十倍的溢價(jià)去付？我覺得這是黃仁勛提出的非常重要的點(diǎn)。他肯定是看到有人為了達(dá)到更好效果愿意這樣做。
這一下子擴(kuò)大了TAM（可觸達(dá)市場(chǎng)）。今天講Token，關(guān)注的是每天的消耗量及增長(zhǎng)速度。如果當(dāng)前市場(chǎng)按照大模型使用Token的單價(jià)去算，這是一個(gè)數(shù)字。如果按照 LPU價(jià)值去算，那整個(gè)市場(chǎng)價(jià)值一下子大了幾十倍，想象力就變得非常大。
大家會(huì)想到我投了那么多的Capex（資本支出），投了那么多的公司，未來(lái)是有機(jī)會(huì)以幾十倍去變現(xiàn)，而不是說(shuō)今天以幾塊錢的方式，這是LPU最激動(dòng)人心的地方。倒不是說(shuō)它的技術(shù)流派，因?yàn)橹耙呀?jīng)有人在做了，而且異構(gòu)本來(lái)就是個(gè)趨勢(shì)，不是省錢，是為了賺錢。
劉昊飛：LPU可以說(shuō)是顛覆性設(shè)計(jì)。我們?nèi)ツ昴甑拙突〞r(shí)間在研究LPU，發(fā)現(xiàn)其最大的特點(diǎn)在于設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)化。那簡(jiǎn)化的好處是什么？大家都知道GPU比CPU（結(jié)構(gòu)）更簡(jiǎn)化，所以它做矩陣運(yùn)算就非常快。而LPU比GPU更簡(jiǎn)單，尤其體現(xiàn)在存儲(chǔ)方面。剛才也提到LPU不需要HBM，由此數(shù)據(jù)交換的延遲、顯存成本大幅降低，效率隨之變高。
NVIDIA這次專門強(qiáng)調(diào)LPU的原因在于，小龍蝦出來(lái)后，這幾個(gè)月的Token使用量呈指數(shù)級(jí)上漲，那么如何有效降低推理成本和輸出的延遲變得很重要。
其實(shí)我這次來(lái)的一個(gè)很重要的目的就是想知道英偉達(dá)如何看待LPU。在現(xiàn)場(chǎng)能看到很多人圍著展區(qū)聽分享，你想照張完整的照片都有些困難。所以我覺得這種架構(gòu)設(shè)計(jì)確實(shí)值得關(guān)注。不過(guò)國(guó)內(nèi)已經(jīng)有創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)把工作做在前頭，我們也在評(píng)判是不是值得出手（投資）。
羅彤：我問(wèn)過(guò)這方面的一個(gè)專家，以前是英特爾的，在他眼里真正與眾不同的就是英特爾CPU、英偉達(dá)GPU、谷歌TPU，其他的PU只是各種組合不一樣。類似把X、Y、Z三個(gè)基本元素通過(guò)不同比重進(jìn)行組合，調(diào)制出一種混合物，而不是化合物。
所以從這個(gè)角度來(lái)講，對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)說(shuō)，最難的點(diǎn)還是把芯片最基本的計(jì)算、存儲(chǔ)和連接單元的效率做好，降成本。
這體現(xiàn)了我剛才說(shuō)的經(jīng)濟(jì)因素，之所以算力現(xiàn)在這么民主化，是摩爾定律帶來(lái)的——當(dāng)芯片縮小，成本、能耗隨之降低。
但摩爾定律帶來(lái)的東西一定會(huì)被摩爾定律帶走。未來(lái)即便成本能降100倍，但如果算力想要高1萬(wàn)倍，最終成本也要提一百倍，那就沒有什么人負(fù)擔(dān)得起了。所以未來(lái)的趨勢(shì)一定從算力民主化變成集中化，真正的算力承擔(dān)者會(huì)集中到云。
集中化的云端算力想要降低能耗和成本，在大規(guī)模集成里配置之間的互聯(lián)也很重要，所以互聯(lián)這次采用的是集成模塊，把光模塊與電芯片封裝在一起，以后會(huì)成為主流。
但技術(shù)難度高，國(guó)內(nèi)要有高端芯片產(chǎn)能來(lái)支撐，否則全靠臺(tái)積電，產(chǎn)能是不夠用的。高通已經(jīng)將其產(chǎn)能鎖定到2028年。這也就是摩爾定律消失的后果。
雷峰網(wǎng)·胡敏：未來(lái)1-3年，國(guó)產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)鏈有哪些您覺得比較確定性的機(jī)遇或者趨勢(shì)？
徐凌杰：更大的算力系統(tǒng)承載更大的模型，更大的模型帶來(lái)更高的智力，更高的智力產(chǎn)生更高的Token需求，這三個(gè)趨勢(shì)是非常明確的。
英偉達(dá)已經(jīng)走出來(lái)了，給了我們樣板，只是在今天相對(duì)來(lái)講我們還沒那么有競(jìng)爭(zhēng)力，因此需要一整條產(chǎn)業(yè)鏈往這個(gè)方向死磕，把所有能團(tuán)結(jié)的力量團(tuán)結(jié)在身邊。
劉昊飛：國(guó)內(nèi)對(duì)算力的整體資本投入會(huì)保持持續(xù)增長(zhǎng)，但同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生相當(dāng)程度的冗余，進(jìn)而造成浪費(fèi)、形成淘汰。
但GTC帶給我們的啟發(fā)是，國(guó)內(nèi)也需要強(qiáng)鏈主，不僅打磨自身內(nèi)功，還帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的繁榮。這需要包容。希望兩三年后有初步的苗頭。
羅彤：一些半導(dǎo)體行業(yè)高層經(jīng)常和我說(shuō)：“我們不需要很多人，但需要很厲害的人。”也就是說(shuō)，這個(gè)行業(yè)要增加對(duì)頂級(jí)人才的重視。
另外，如果水平差一點(diǎn)的話，我建議選小的細(xì)分賽道。雖然你很多地方不是頂級(jí)水平，但你在這個(gè)賽道仍能做到降維打擊，避免競(jìng)爭(zhēng)。相比能力不夠咬牙切齒的勉力而為，我覺得這是更可持續(xù)的路徑。天天咬牙切齒很累的。在沒有衡量自己的實(shí)力的情況下，就去和最強(qiáng)的一決高下，這是不明智的行為。
作者持續(xù)關(guān)注AI算力芯片、整機(jī)架設(shè)計(jì)與布局等情況，以及上下游相關(guān)，更多信息可添加作者微信 Evelynn7778 交流。
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