报道：英伟达在下月GTC大会推出“新推理芯片”，融入Groq LPU设计

华尔街见闻02-28

英伟达即将推出的推理芯片系统整合了Groq的“语言处理单元”（LPU）技术，采用与传统GPU截然不同的架构，通过更广泛的SRAM集成和3D堆叠技术，专门针对大模型推理中的延迟和内存带宽瓶颈进行优化。该新品可能基于下一代Feynman架构设计，从而大幅降低AI智能体运行的能耗与成本。OpenAI承诺采购并投资300亿美元。英伟达计划在下个月的GTC开发者大会上发布一款整合了Groq“语言处理单元”（...

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02-28
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讲故事已经不行了！AI不赚钱只有芯片赚钱！

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Ross在内的高管团队。Groq所设计的“语言处理单元”（LPU）采用了与传统GPU截然不同的架构，在处理推理功能时表现出极高的效率。业内分析认为，即将发布的新品可能涉及具备颠覆性的下一代Feynman架构。据华尔街见闻此前文章，Feynman架构可能采用更广泛的SRAM集成方案，甚至通过3D堆叠技术将LPU深度整合其中，专门针对延迟和内存带宽这两大推理瓶颈进行优化，从而大幅降低AI智能体运行的能耗与成本。拓展纯CPU部署，提供多元化计算选择在引入LPU架构的同时，英伟达也在灵活调整其传统处理器的使用方式。英伟达以往的标准做法是将Vera CPU与其强大的Rubin GPU捆绑在数据中心服务器中，但在处理某些特定的AI智能体工作负载时，这种配置被证明成本过高且能效不足。部分大型企业客户发现，纯CPU环境在运行特定AI任务时更为高效。顺应这一趋势，英伟达本月宣布扩大与Meta Platforms的合作，进行了首次大规模的纯CPU部署，以支持Meta的广告定向AI智能体。这一合作被市场视为英伟达战略调整的早期窗口，表明公司正超越单一的GPU销售模式，试图通过多元化的硬件组合来锁定AI市场的不同细分领域。市场需求换挡，竞争态势持续升级这种底层硬件设计的演进，直接源于科技行业对AI代理应用需求的爆发。许多构建和运营AI智能体的公司发现，传统的GPU成本过于昂贵，且在实际运行模型时并非最佳选择。OpenAI的动向凸显了这一趋势。除了承诺采购英伟达的新系统以改进其快速增长的Codex工具外，OpenAI上个月还与初创公司Cerebras达成了一项价值数十亿美元的计算合作。据Cerebras首席执行官Andrew Feldman称，其专注于推理的芯片在速度上超越了英伟达的GPU。此外，OpenAI还签署了使用亚马逊Trainium芯片的重大协议。不仅是初创公司，主要云服务商也在加紧自研芯片步伐。被广泛视为自动编码市场领导者的Anthropic Claude Code，目前主要依赖亚马逊AWS和Alphabet旗下谷歌云设计的芯片，而非英伟达的产品。面对竞争对手的围剿，黄仁勋在接受wccftech采访时强调，英伟达正从单纯的芯片供应商向涵盖半导体、数据中心、云和应用的完整AI生态系统构建者转型。对于投资者而言，下个月的GTC大会将是检验英伟达能否在推理时代延续其90%市场份额神话的关键节点。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":true,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[{"id":537507841831312,"gmtCreate":1772248457347,"gmtModify":1772248460080,"author":{"id":"3439498180568292","authorId":"3439498180568292","name":"源自","avatar":"https://static.tigerbbs.com/adf8535711666c83bb51b225d892a9b9","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/2dbc245fdbd9b115beaa630c8980fb6f","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3439498180568292","authorIdStr":"3439498180568292"},"htmlText":"讲故事已经不行了！AI不赚钱只有芯片赚钱！","listText":"讲故事已经不行了！AI不赚钱只有芯片赚钱！","text":"讲故事已经不行了！AI不赚钱只有芯片赚钱！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/537507841831312","repostId":1174813257,"repostType":2,"repost":{"id":"1174813257","kind":"news","pubTimestamp":1772248210,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1174813257?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-28 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Ross在内的高管团队。Groq所设计的“语言处理单元”（LPU）采用了与传统GPU截然不同的架构，在处理推理功能时表现出极高的效率。业内分析认为，即将发布的新品可能涉及具备颠覆性的下一代Feynman架构。据华尔街见闻此前文章，Feynman架构可能采用更广泛的SRAM集成方案，甚至通过3D堆叠技术将LPU深度整合其中，专门针对延迟和内存带宽这两大推理瓶颈进行优化，从而大幅降低AI智能体运行的能耗与成本。拓展纯CPU部署，提供多元化计算选择在引入LPU架构的同时，英伟达也在灵活调整其传统处理器的使用方式。英伟达以往的标准做法是将Vera CPU与其强大的Rubin GPU捆绑在数据中心服务器中，但在处理某些特定的AI智能体工作负载时，这种配置被证明成本过高且能效不足。部分大型企业客户发现，纯CPU环境在运行特定AI任务时更为高效。顺应这一趋势，英伟达本月宣布扩大与Meta Platforms的合作，进行了首次大规模的纯CPU部署，以支持Meta的广告定向AI智能体。这一合作被市场视为英伟达战略调整的早期窗口，表明公司正超越单一的GPU销售模式，试图通过多元化的硬件组合来锁定AI市场的不同细分领域。市场需求换挡，竞争态势持续升级这种底层硬件设计的演进，直接源于科技行业对AI代理应用需求的爆发。许多构建和运营AI智能体的公司发现，传统的GPU成本过于昂贵，且在实际运行模型时并非最佳选择。OpenAI的动向凸显了这一趋势。除了承诺采购英伟达的新系统以改进其快速增长的Codex工具外，OpenAI上个月还与初创公司Cerebras达成了一项价值数十亿美元的计算合作。据Cerebras首席执行官Andrew Feldman称，其专注于推理的芯片在速度上超越了英伟达的GPU。此外，OpenAI还签署了使用亚马逊Trainium芯片的重大协议。不仅是初创公司，主要云服务商也在加紧自研芯片步伐。被广泛视为自动编码市场领导者的Anthropic Claude Code，目前主要依赖亚马逊AWS和Alphabet旗下谷歌云设计的芯片，而非英伟达的产品。面对竞争对手的围剿，黄仁勋在接受wccftech采访时强调，英伟达正从单纯的芯片供应商向涵盖半导体、数据中心、云和应用的完整AI生态系统构建者转型。对于投资者而言，下个月的GTC大会将是检验英伟达能否在推理时代延续其90%市场份额神话的关键节点。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":3,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":3,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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