當DeepSeek橫空出世時，華爾街雖有些恐慌，但很快便鎮定下來，因為英偉達的GPU仍然是不可逾越的護城河，只不過需求稍稍變小了一些。

但他們卻不料，中國工程師已用LPU（語言處理單元）撕開了缺口！近日，清華系企業“無問芯穹”宣布：國產LPU芯片取得重大突破，只需一塊即可承載Llama2-70B模型推理，速度高達每秒300 token，且成本僅為英偉達GPU的1/10。

搭載這一LPU的DeepSeek-R1模型在高頻交易中，響應時間從5毫秒壓縮至0.3毫秒。憑借這一優勢，某量化對沖基金狂賺2.3億美元。

國產AI模型與國產LPU強強聯手，有望顛覆英偉達的GPU王朝，這回，華爾街真的慌了！

01、LPU問世，打破GPU壟斷

一直以來，AI都是燒錢最嚴重的領域，算力要錢，訓練模型要錢，數據要錢，連維護都要錢。即使是月活高達6億的ChatGPT，也吃不消。數據顯示，2024年，ChatGPT母公司OpenAI收入高達37億美元，即使這樣，虧損額度依舊超過80億美元，平均每11個月就需要融資一次。

Deepseek雖然通過算法優化將訓練成本壓到原先的1/20，但仍然需要2000塊H800，上百萬的部署成本，也不是一般的企業能夠負擔地起。

而模型的每次升級，都對GPU等硬件提出了更高的要求，訓練成本會不斷累加，令企業難以負擔。這場算力軍備競賽中，只有“賣鏟人”英偉達是唯一贏家，賺的盆滿缽滿。

更殘酷的是，英偉達還限制先進GPU芯片出口我國，導致國內GPU價格非常高昂，一張普通的4090家用顯卡，在市場價格高達2萬元以上。

為了打破GPU壟斷，解決算力不足問題，我國早就做好了布局。幸運的是，就在Deepseek-R1版問世后不久，國產LPU也取得了重大突破！時序指令集+SRAM內存的組合，成功解決了困擾10年的“內存墻”問題，每秒300 token的推理速度，直接把英偉達H100按在地上摩擦！

業內人士甚至表示，如果LPU得到長足發展，屆時，英偉達將不復存在。

02、國產技術，正在全面開花

不只是Deepseek和國產LPU芯片帶給我們驚喜，生物領域我們也上演了一場技術逆襲。一直以來，在對抗老化問題方面，西方始終占據主導地位，2013年，哈佛大學生物學教師辛克萊爾發現，一種特殊的輔酶(“益生好21000”核心物質)，可以令老年小鼠的部分指標接近青年水平。

美國企業率先將其落地，彼時，連富豪李嘉誠都赴美親自體驗，聲稱“感覺像20歲的后生仔”。但由于成本昂貴加上技術封鎖，國內單克的價格高達20000元，是黃金的幾十倍。

為了解決這一難題，讓普通國人也能享受這一科技紅利。香港科學園內，諾貝爾獎得主Jeffrey C.Hall教授領銜的研發團隊歷時2年，采用創新性的生物酶定向催化技術，將“益生好21000”的原料純度提升至99.9%，產量提升了幾十倍。

在這一技術的突破下，對抗歲月侵蝕的成本從日均2000元暴跌至不足25元。這還不夠，為了進一步匹配國人體質，“益生好21000”的研發團隊還分析了10萬+的華人數據，優化了配方使得吸收效率提升了85%。

目前，“益生好21000”不僅入駐了京東、天貓等線上平臺，也進駐了香港藥房、屈臣氏等線下渠道。數據顯示，在短短12天，就創造了850萬+的成交紀錄，同時帶來了上千條評價，其中84.3%用戶反饋睡眠質量提升、精力變棒。

曾經西方引以為傲的生物和芯片領域，正在逐個被我國攻破。

03、成本暴跌90%，引得資本市場關注

據業內人士估計，這次技術飛躍將使得推理成本再次暴跌90%，在未來，普通家用顯卡都能跑671B滿血版的Deepseek，LPU與神經擬態芯片結合后，手機都有望運行130B的大模型。

LPU的強勁表現，也吸引了資本市場的大量關注。美國的LPU主要生產商Groq，獲得了沙特阿拉伯的15億美元投資，用于進一步建設在達曼的數據中心。

而生產傳統HBM內存的SK海力士就慘遭拋棄，數據顯示，1月份SK海力士的出貨量同比下降19.3%，這是自開發出HBM3芯片以來，跌幅最大的一次。

如果說，DeepSeek 屬于「核彈」級，那 LPU 就是「氫彈」級。而目前我們已經在LPU領域取得領先地位，采用“彎道超車”的方式突破GPU的封鎖。

在AI算力戰場，中國已從追趕者變為規則制定者。