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吧，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，它的中文名字叫做“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芯片的消息，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?

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