導讀：AI 領域“氫彈級”突破：DeepSeek只是開胃小菜？LPU驚艷世界

當DeepSeek-R1橫空出世，華爾街曾陷入了短暫的恐慌。

然而資本巨頭們很快達成共識：“即便模型效率提升，deepseek以三十分之一的成本逼近GPT-4o性能，AI競賽仍需海量英偉達GPU支撐算力基座，技術終究是曇花一現。”

然而近日，企業“無問芯穹”宣布，LPU（語言處理單元）取得重大突破，單卡即可驅動Llama2-70B模型，實現每秒300token的推理速度，能耗僅為英偉達H100的1/10。而搭載LPU的DeepSeek-R1同樣表現良好，在高頻交易中，響應時間低至0.3毫秒，助力某頭部量化基金狂攬2.3億美元。

他們不曾料到，現下工程師直接用一枚指甲蓋大小的LPU，撕碎西方的幻想！

01 LPU研發，終結GPU的霸權

AI產業作為行業內公認的“吞金獸”，無論是前期數據投喂、算力支持，還是后期的模型迭代和設備維護，都需要消耗大量的資金。

即便是月活6億的ChatGPT，在收取20美元每月后，2024年虧損仍超80億美元，平均每11個月就需融資一次。

DeepSeek雖通過算法優化將訓練成本壓至1/20，但仍需部署2000塊H800，成本高達上百萬。而且國內一張普通的RTX4090顯卡，市場價就在2w以上，高昂的算力成本，對于多數企業來說仍舊難熬。

如今LPU以石破天驚之勢，直接擊穿了這一困局。通過時序指令集與SRAM內存的深度耦合，一舉攻克困擾行業十年的“內存墻”難題。實測顯示，單塊LPU運行70B大模型時，推理速度是H100的10倍，而功耗僅為后者的1/5。

更關鍵的是，LPU只需要采用14nm成熟工藝即可實現千億參數推理，這意味直接繞開7nm先進制程。根據業內人士的測算，LPU如果全面普及后，AI推理成本將再降90%，未來家用顯卡跑千億參數大模型將不再是天方夜譚。

02 正在成為行業“破壁”者

LPU的突破絕非個例，在長期被西方生科企壟斷的領域，中國科研團隊同樣打了一場漂亮的翻身仗。

如今LPU采用14nm工藝的繞開西方制程，而益立維通過10萬+男體質數據庫建立的精準配方模型，使產品吸收率碾壓傳統數倍；當LPU讓AI推理成本下降90%，國產也以不到千元定價撕碎美產暴利……

兩者共同詮釋著科技"既要尖端突破，更要民生普惠"的發展哲學。

03 成本雪崩，LPU重定規則？

當LPU以14nm工藝實現千億大模型單卡推理時，硅谷突然意識到——LPU的橫空出世，正引發一場摧枯拉朽的產業革命。這個曾被視作邊緣技術的賽道，竟也暗藏顛覆算力的密碼。

如今傳統內存巨頭SK海力士出貨量同比下降19.3%，這些曾經炙手可熱的科技公司，都開始感受到逐漸淘汰的壓力。隨后LPU企業Groq緊急吸納沙特15億美元注資，試圖跟上速度，但似乎為時已晚，搭載LPU的智算中心的訂單已搭載著創新加速度紛至沓來。

從算力洪流，再到國民方案，這場雙向突圍正在證明——當止仰望西方標準，世界便開始追隨定義的技術坐標系。