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根据华尔街见闻,英伟达或将在GTC开发者大会上发布一款整合Groq“语言处理单元”(LPU)技术的AI推理芯片。该款AI推理芯片有望采用SRAM集成与3D堆叠,或将基于下一代Feynman架构,针对大模型推理的延迟和带宽瓶颈进行优化。OpenAI已承诺采购该AI推理芯片,并投资300亿美元。OpenAI已同意成为该新处理器的最大客户之一,并宣布将向英伟达购买大规模的“专用推理产能”。
该款AI推理芯片主计算裸片(ComputeDie)或将采用台积电最先进的A16(1.6nm)工艺制造,包含SRAM存储库的LPU单元或制成独立的Die,直接堆叠在计算核心上。该设计利用了A16工艺的“背面供电”特性,释放芯片正面空间用于垂直连接,有望实现超低延迟的数据传输。
分析与判断:
生成式AI模型参数量持续增大,促进AI推理芯片加速迭代。从GPT-3的1750亿参数,到Claude、Gemini、GPT-5等万亿级参数量模型的出现,生成式AI模型的参数实现了10倍以上的跃升。传统GPU追求通用计算能力,但在面对万亿参数模型的推理需求时,AI推理芯片更需要向专用化与异构化的方向不断迭代。
AI推理的硬件架构正在发生革新,Prefill和Decode分离的异构计算正在加速落地。AI推理主要分为预填充(Prefill)和解码(Decode)两个计算过程,两者对算力基础设施的性能要求,也存在着差异。因此,解耦这两个过程,能够更有针对性地优化算力与内存资源,增强整体资源利用率。针对这一计算特点,英伟达于2025年9月推出RubinCPX方案,使用RubinCPX处理预填充计算过程。在收购Groq的关键技术许可后,英伟达更进一步通过外部技术整合来突破芯片在解码时的计算能力。
我们认为:英伟达将LPU整合进自身AI芯片体系,展现了专用推理芯片(ASIC/DSA)在生成式AI推理计算中的重要性。这或将印证国产AI芯片通过专业推理架构,在AI推理侧实现性能突破的可能性。AI推理芯片的高速迭代,或将推动单位token计算成本持续下降,促进下游采购需求,有望驱动国产AI芯片实现弹性较大、确定性较高的增长。
建议关注:1)AI推理芯片:寒武纪(已覆盖)、海光信息(已覆盖)、天数智芯。2)互联技术:盛科通信(已覆盖)、澜起科技。3)AIDC:东阳光、润泽科技(已覆盖)。
风险提示:下游需求不及预期;新一代AI推理芯片落地和商业化不及预期;宏观经济不及预期。
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