在人工智能技术从实验室迈向大规模应用的进程中，推理环节正逐渐成为影响用户体验与成本控制的关键战场。专为推理任务优化的芯片，正成为科技行业竞相追逐的新热点。要理解这一趋势，需先厘清AI工作流中训练与推理的本质差异。
AI工作流中，训练与推理承担着截然不同的使命。训练阶段通过海量带标签数据反复迭代优化模型参数，使模型具备识别复杂模式的能力；而推理阶段则利用训练好的模型对新输入数据进行预测。从性能需求看，训练如同马拉松，追求整体吞吐量与模型精度的持续提升；推理则更像百米冲刺，核心目标是降低单次预测延迟，实现实时响应。
训练阶段需要强大的通用计算平台支撑，通常需调动数千张顶级GPU，通过全互联网规模的文本、图像数据进行数月甚至数年的计算，耗资巨大。这一阶段对算力的绝对性能要求极高，芯片需具备处理各类复杂计算任务的能力。目前，英伟达凭借GPU与CUDA软件生态的组合，在该领域占据近乎垄断的地位。
然而，当AI应用进入大规模落地阶段，推理环节的挑战开始显现。特别是在大语言模型的实时交互场景中，其自回归特性导致生成第N+1个词必须依赖第N个词的结果。这种顺序性计算模式使得GPU强大的并行计算能力难以充分发挥，多数时间处于等待状态，造成资源浪费。
更关键的是，随着AI应用渗透至各行各业，推理成本在总成本中的占比持续攀升，已成为企业最大的单项支出。这促使行业开始探索专门的推理芯片解决方案，以突破性能与成本的双重瓶颈。
专门设计的推理芯片之所以成为刚需，源于其四大核心优势。首先是性能精准优化。针对矩阵乘法、卷积运算等推理核心任务，专用芯片（如NPU、TPU）通过硬件级优化显著提升计算效率。例如，定制化乘加单元与并行计算架构可加速神经网络推理，满足自动驾驶、智能语音等实时性要求极高的场景。
其次是能效比优势。推理场景对功耗极为敏感，尤其在边缘设备和终端应用中。专用芯片通过低精度计算（如INT8、INT4）与硬件优化，在保证精度的前提下大幅降低功耗，延长设备续航时间。相比之下，通用芯片在低功耗模式下性能受限，难以兼顾效率与能耗。
第三是成本效益显著。大规模生产的推理芯片可降低单位成本，在数据中心、边缘计算节点等高并发场景中性价比优势突出。由于无需支持复杂训练任务，其硬件设计得以简化，芯片面积与制造成本随之下降，更适配高并发、低成本的推理需求。
最后是场景适配灵活性。不同应用对推理芯片的需求差异巨大：云端推理需处理高并发请求，要求高吞吐量与可扩展性；边缘设备则需紧凑设计、低功耗与实时响应。专用芯片通过存算一体、Chiplet等灵活架构设计，可满足多样化场景需求，而通用芯片难以在所有场景中实现性能、功耗与成本的平衡。
专用推理芯片的普及正在加速AI技术的全民化进程。标准化的接口与工具链简化了开发流程，降低了AI应用部署门槛，使更多企业与开发者能够快速落地预训练模型。这一趋势不仅推动了AI在各行业的渗透，也为整个生态的繁荣注入了新动力。
当前，推理芯片赛道已呈现多元化竞争格局，多家创新企业凭借独特技术脱颖而出。例如，LPU（语言处理单元）专为大语言模型推理设计，采用SRAM-only架构，单芯片集成230MB SRAM，带宽高达80TB/s，延迟稳定，适合流式生成与交互式应用。其由前Google TPU团队创立，通过消除外部存储延迟，显著提升了推理效率。
另一创新者SambaNova则跳出传统GPU框架，自研可重构数据流单元（RDU）架构，将神经网络图直接映射至硬件执行。其第四代产品SN40L通过压缩多步推理计算为单一操作，大幅减少数据在内存与计算单元间的传输，宣称推理性能达英伟达H100的3.1倍，训练性能达2倍，而总体拥有成本仅为H100的十分之一。
谷歌也在加速布局推理芯片领域。其第六代TPU v6（代号Trillium）从架构到指令集全面围绕推理负载重构，FP8吞吐量、片上SRAM容量、KV Cache访问模式等关键指标均实现显著提升，能效比提高67%。2025年推出的第七代TPU（TPU v7，代号Ironwood）则聚焦超大规模在线推理场景，成为TPU系列首款专用推理芯片，在多项指标上与英伟达Blackwell系列正面竞争。
面对激烈竞争，芯片巨头英伟达通过技术许可协议强化自身优势。当地时间12月24日，AI芯片初创企业Groq宣布与英伟达达成非独家推理技术许可协议。根据协议，Groq创始人及核心技术团队将加盟英伟达，推动授权技术的迭代与落地。Groq将保持独立运营，其云服务业务不受影响。
这笔交易涉及资金约200亿美元，较Groq数月前69亿美元的估值溢价近三倍。英伟达计划将Groq的低延迟处理器整合至NVIDIA AI工厂架构，增强平台对AI推理及实时工作负载的支持能力。此举既消解了潜在竞争威胁，又通过获取核心知识产权加固了技术护城河。
对Groq而言，200亿美元现金流缓解了财务压力，为投资者创造了丰厚回报。尽管核心团队并入英伟达，但独立运营架构与新CEO的到任使其得以继续深耕云服务业务。依托英伟达的资源，Groq技术有望加速商业化，同时保留品牌与自主发展空间。
英伟达此次合作的核心目标之一是通过LPU技术降低推理成本。Groq LPU芯片将AI模型权重数据从外置HBM迁移至内置SRAM，读写速度达HBM的10倍，且无需依赖台积电CoWoS封装技术。这一设计绕开了HBM产能限制与封装瓶颈，显著提升了生产效率。
若英伟达将NVLink互联技术应用于LPU芯片，可实现多芯片无缝协同，进一步释放算力潜能。这种“SRAM+NVLink”的组合不仅使英伟达摆脱了对HBM供应商与台积电封装的依赖，还通过轻量级模型与大模型的能力互补，巩固了其在AI领域的领先地位。
在当前HBM成本高企、CoWoS封装产能紧张的背景下，英伟达的这一战略布局堪称破局关键。对于普通用户而言，技术革新将带来更快速、经济的AI推理体验：聊天机器人响应将达毫秒级，服务机器人动作更加流畅。与此同时，SRAM市场热度有望持续攀升，相关产业链企业或将受益，推动行业生态整体繁荣。
