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當AI從訓練走向推理時代之后，單一通用架構開始觸及效率邊界。變化由此發生——“只用GPU打天下”的故事難以延續，專業化分工逐漸成為芯片行業的共識。
越來越多企業嘗試將不同計算任務拆解給不同類型芯片處理。
谷歌在新一代TPU上推進訓推分離；Anthropic押注存內計算架構；SambaNova推出“CPU+GPU+RDU”系統方案；Cerebras則選擇以晶圓級芯片挑戰傳統GPU集群。
其中最具代表性的案例，是被黃仁勛“捧紅”的Groq。
隨著Groq LPU（Language Processing Unit，語言處理單元）被納入英偉達Vera Rubin平臺，原本被視為“小眾路線”的LPU第一次進入主流AI基礎設施體系。對于行業而言，這不僅宣告了一種新芯片獲得認可，更意味著推理時代開始接受不同芯片處理不同任務的邏輯。
國內市場同樣感受到這股風向。圍繞數據流架構、SRAM高帶寬存儲以及其他推理加速方向，各類新方案不斷涌現，想要講出自己那版LPU故事的玩家也接連冒頭。（更多技術故事和商業內幕，歡迎添加作者微信Evelynn7778交流）
當AI芯片專業化分工趨勢日漸明朗，LPU究竟是一種階段性熱點，還是推理時代長期存在的新工種？而當賽道逐漸變得擁擠，LPU或許是一種成立的需求，但獨立LPU公司會是一門成立的生意嗎？
被遺忘十年的LPU，為什么突然紅了？
用25%的Groq LPU搭配75%的Vera Rubin來應對源源不斷的高價值Token生成需求，這是英偉達給出的最新方案。
打法背后，是Agent時代對規則的改寫：AI應用不再只是一次性問答，持續推理的工作流正在引發Token洪流；基礎設施競爭不斷升維，從單芯片性能比拼邁向系統層級的效率優化。
于是，Transformer推理過程中的每一道工序開始被重新丈量和打磨。
最先被看清的是Prefill與Decode——一個更關注算力密度，另一個更依賴響應速度和系統吞吐能力。
但行業很快發現，即使在Decode內部，不同工作負載的最大訴求也不盡相同：Attention（注意力機制）忙于搬運和讀取海量KV Cache，大量Token生成任務則落在FFN（前饋神經網絡）身上。
當差異被看見，分工協作的需求也愈發迫切。不同類型芯片開始進入推理系統，各自承擔最擅長的工作。
Groq LPU正是在這一背景下重新進入市場視野，作為Vera Rubin平臺中的新增角色，以LPX系統形式專攻FFN相關工作流。
某種程度上，這也釋放了“推理不再綁定單一架構”的信號。
“超低延遲推理等不適合GPU處理的極端場景，就可以交付給LPU。”芯片架構師方曉表示，“相當于開了一條高速通道專門服務客戶。”
事實上，LPU并非橫空出世。Groq成立于2016年，其核心架構設計同樣誕生于上一個AI時代。但過去很長時間里，這類專用芯片始終沒有進入主流市場。
轉折點出現在系統級創新成為行業共識之后。
據悉，2025年初英偉達首次向合作伙伴開放NVLink互聯生態后，Groq主動尋求接入機會，希望獲得這一原本用于GPU之間通信的協議支持。
隨著GPU與LPU協同運行的可能性得到驗證，雙方合作開始具備現實基礎。而英偉達自身戰略的變化，帶來更大的想象空間。
AI系統架構師徐先生觀察到，未來針對Transformer推理范式設計的新型芯片會越來越多。“通過單顆芯片實現領先的時間正在縮短。”他表示，“而憑借系統級架構創新，英偉達的領先優勢很可能從幾個月拉長到1-2年。”
換句話說，對于英偉達而言，引入LPU并非為了取代GPU，而是希望找到更適合承擔特定推理任務的角色。（關于當前業內異構方案的真實落地情況，歡迎添加作者微信Evelynn7778交流）
專業化分工為LPU帶來新的機遇，但能否把機會變成市場，卻是另一回事。當越來越多企業開始扎堆LPU賽道，一個更現實的問題正浮出水面：LPU被寄予厚望的技術優勢，含金量到底有多大？
LPU的兩張王牌，有多少含金量？
LPU最常被提及的“看家”本領之一，是Groq引以為傲的編譯器及其靜態調度能力。
方曉認為，外界對LPU最大的誤解，是將其優勢簡單歸結為單芯片性能。
“單芯片的確定性延遲并非LPU獨有，所有ASIC都能做到。真正難的是多芯片間、機柜間和集群間的精確編排。”在她看來，這才是LPU最深的護城河，也是國內非大廠企業很難突破的壁壘。
但曾在大廠負責芯片軟件棧設計的Tim對此持保留態度，認為編譯能力的價值與模型形態密切相關。
在CNN時代，模型結構豐富、算子種類繁多，編譯器擁有許多大顯身手的可能。但隨著Transformer成為行業主流，大模型的核心算子不斷收斂，大量層結構高度重復。
“這反而收窄了編譯器能夠發揮的優化空間。”Tim直言。
與此同時，MoE（Mixture of Experts，混合專家）等動態架構的興起，也在削弱全靜態系統的優勢。
“現在這個時代，幾乎所有頂流模型都有MoE結構。”Tim說，“推理時具備的動態性，對全靜態系統并不是特別友好。”
他進一步解釋，不同請求在推理過程中激活的專家組合并不相同，而這些信息在編譯階段無法提前獲知。
對此，Mark也表達了類似觀點，他創辦的非GPU芯片企業，目前已獲得多家頭部美元基金投資。
“為了保證系統始終按照預定節奏運行，編譯器只能先為最壞情況做打算。”他指出，“被固化的硬件側也需要保留一定冗余來維持整體同步，這使得部分理論優勢會被抵消。”
圍繞LPU的軟件能力，業內尚未形成統一結論。相比之下，另一張存儲“王牌”SRAM似乎更容易被量化。不少從業者表示，這才是LPU最核心的競爭力。
英偉達公開的數據顯示，單顆Groq 3 LPU SRAM帶寬為150 TB/s，大約是采用H100 HBM3的45倍。在256顆LPU組成的LPX機柜中，總帶寬進一步被推高至40 PB/s（注：1 PB/s=1000 TB/s）。
除高帶寬能力外，芯片行業從業者楊越認為這一路線的優勢還在于繞開了HBM供應鏈和先進封裝的限制。
在當前AI芯片成本結構中，存儲的影響力持續上升。Epoch AI數據顯示，HBM占AI芯片組件成本的比例已經從2024年初的52%增長至2025年底的63%。
當越來越多成本被HBM吞噬時，市場開始重新審視SRAM路線的價值，但分歧依舊存在。
資深芯片產品負責人顧玥直言：“SRAM其實是LPU巨大的缺陷。”她認為，SRAM最大的特點是快，但代價是容量小、單位成本高。
“它更像芯片里的法拉利，賣點是性能，而不是性價比。”顧玥形容道。
不過，IO資本創始合伙人趙占祥并不完全認同這種看法。他認為，單純比較存儲單價并沒有太大意義。
“相比SRAM只有幾百MB，HBM動輒幾十GB甚至上百GB。即便SRAM單位價格比HBM貴，但在容量差距面前，HBM最終承擔的總成本反而可能更高。”
SRAM也有自己的容量焦慮。有十余年經驗的芯片計算架構專家曉東指出，SRAM直接集成在芯片內部，需要與計算單元共享同一塊硅片。這意味著面積分配始終是一道難題。
“DRAM一個存儲單元只需要1個晶體管和1個電容，而SRAM需要6個晶體管。”他進一步補充，“同樣面積下，SRAM能存放的數據天然更少。”
公開數據顯示，Groq 3 LPU集成約500MB SRAM，而TPU 8i約為384MB。雖然Cerebras WSE-3憑借晶圓級集成方案將容量提升至44GB，但代價是良率和成本的雙重暴擊。
討論SRAM便宜還是昂貴有不同的角度。而更值得拷問的其實在于：推理時代究竟該用什么指標衡量價值？
Mark認為是Token。在他看來，一場從“系統成本”到“Token成本”的評價體系切換正在發生。
過去幾年，行業習慣討論“多少張卡可以部署一個模型”。因此，大量廠商都在強調用更少GPU完成部署。
“但當推理部署規模大到一定程度時，最小系統成本已經不再是首要考量。”Mark說。
他舉例稱，一些方案雖然可以用8張GPU完成模型部署，但推理成本未必最低。而在DeepSeek公開采用144張卡構建推理集群后，行業開始意識到另一種可能性。
“盡管整體系統成本顯著提高，但更大的集群規模換來了更高的帶寬、更高的Token吞吐量以及更低的單位Token成本。”Mark分析。
由此SRAM的價值也將被重新考量。只是這套邏輯是否能夠長期成立，仍有待檢驗。
分歧尚未消失，LPU的優勢代價也真實存在。但至少有一點已經形成共識：LPU已經拿到了推理系統的入場券。
而其接下來要回答的，是市場一直追問的另一個現實問題——這是一門能夠持續賺錢的生意嗎？（有關推理加速芯片的更多前景，可添加作者微信Evelynn7778互通有無。）
推理時代需要「法拉利」，但誰來買單？
在獲得英偉達加持之前，Groq已憑借獨立的端到端推理部署能力，拿下沙特推理基礎設施項目、在歐洲部署大型算力中心，并進入Meta的Llama生態。
從這個角度看，Groq的能力并不完全來自技術。
“選擇押注這條賽道的企業一定要有目標客戶。”趙占祥解釋，“因為軟件再怎么編譯，最終還是要針對具體應用進行優化。”
換句話說，LPU的商業化難點不只在于技術實現，還取決于是否有人愿意買單。但一個不容忽視的問題是——最需要LPU的人，往往也最有能力自研。
徐先生觀察到，已經有大模型公司和互聯網大廠開始行動。“相對于GPU來說，LPU會簡單很多，只要給一兩年時間就能做出來。”他表示。（更多大廠推理加速芯片自研內幕和進展，歡迎添加作者微信Evelynn7778一起交流）
但潛在客戶變對手還不是最壞的消息。“創企想靠LPU活不下去，需要找到‘大眾’。英偉達是在擁有‘大眾’的基礎上，再增加一輛‘法拉利’，屬于錦上添花。”顧玥直言。
Mark指出，這種分工未來還會繼續深化。“Attention和FFN之間的解耦程度很高，中間通信帶寬要求并不高。”因此在他看來，異構系統并不會帶來外界想象中的巨大成本。
Tim也認為，未來推理方案大概率會以異構形態存在。“當每一點優化都能帶來上億美元回報時，研發成本很容易被攤薄。”
不過即便異構趨勢成立，市場對于獨立LPU公司的前景依然存在疑慮。
據趙占祥觀察，很多企業已經在探索類似路線——用大容量SRAM和分布式存儲來完成推理的工作負載。“只不過現在統一叫LPU”。他一語道破。（作者長期跟蹤相關項目進展，歡迎添加微信Evelynn7778交流）
方曉聯想到DPU的發展歷程。2020年前后，隨著DPU概念興起，大量創業公司涌入賽道，幾年過去后，不少企業轉型。在她看來，LPU有可能重演類似劇本，原因之一在于漫長的市場培育周期。
趙占祥解釋，任何一種新計算架構都需要時間沉淀，恰如英偉達GPU歷經十年才實現大規模普及。
但這對于創業企業來說，卻是最致命的風險。作為高度專用化的ASIC，LPU天然依賴當前主流模型架構。如果未來基礎模型改弦更張，相關優化價值也可能被重新評估。
對此，Mark也從另一角度給出回應：“這反而給了創業公司機會，因為大廠未必愿意承擔這種高風險。”
而曉東則相對樂觀。他指出，從CNN時代的AlexNet引爆現代深度學習浪潮開始，過去十余年AI范式雖然不斷演進，但底層邏輯并未發生根本改變。未來的新架構更可能是Transformer的Plus版。
Tim也給出了類似判斷：“只要模型仍然需要從海量知識中篩選、調用和組合信息，對高帶寬的需求就不會消失。基于這個需求來設計芯片，即使Transformer被替代，芯片本身也不會因此作廢。”
市場從不缺乏新芯片的故事。真正決定一家LPU企業能否活下來的，未必是它擁有多先進的架構，而是它能否在市場成熟之前找到客戶、場景與生態。
畢竟，推理時代或許確實需要越來越多“法拉利”。但對于大多數創業公司而言，比造出一輛法拉利更難的，是找到那個愿意長期購買“大眾+法拉利”組合的人。
作者持續關注AI算力芯片上下游，更多信息可添加作者微信Evelynn7778交流。
#文中方曉、顧玥、楊越、曉東、Mark和Tim均為化名。
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