AI 领域“氢弹级”突破！DeepSeek只是开胃菜？国产LPU惊艳世界

导读：AI 领域“氢弹级”突破！DeepSeek只是开胃菜？国产LPU惊艳世界

当 DeepSeek-R1 惊艳亮相，华尔街曾一度陷入短暂的恐慌。然而，资本巨头们很快便达成了共识：“即便模型效率有所提升，DeepSeek 以三十分之一的成本逼近 GPT-4 的性能，AI 竞赛仍需要海量英伟达 GPU 来支撑算力基座，此项技术恐怕只是昙花一现。”

然而就在近日，企业“无问芯穹”宣称，LPU（语言处理单元）取得了重大突破，单卡即可驱动 Llama2-70B 模型，实现每秒 300token 的推理速度，能耗仅为英伟达 H100 的十分之一。

而搭载 LPU 的 DeepSeek-R1 同样表现出色，在高频交易中，响应时间低至 0.3 毫秒，助力某头部量化基金狂揽 2.3 亿美元。他们未曾想到，当下工程师仅仅凭借一枚指甲盖大小的 LPU，就打破了西方的幻想！

01 LPU研发，终结GPU的霸权

AI 产业被行业内公认为“吞金兽”，不论是前期的数据投喂、算力支持，还是后期的模型迭代以及设备维护，皆需要耗费大量的资金。

即便是月活达 6 亿的 ChatGPT，在收取每月 20 美元的费用之后，2024 年的亏损仍超过 80 亿美元，平均每 11 个月便需进行一次融资。

DeepSeek 虽通过算法优化将训练成本压低至二十分之一，但仍需部署 2000 块 H800，成本高达上百万之多。而且在国内，一张普通的 RTX4090 显卡，其市场价就在 2 万元以上，如此高昂的算力成本，对于多数企业而言，依旧难以承受。

如今，LPU 以惊天动地之势，直接打破了这一困局。借由时序指令集与 SRAM 内存的深度融合，一举解决了困扰行业长达十年的“内存墙”难题。实测表明，单块 LPU 运行 70B 大模型时，推理速度是 H100 的 10 倍，而功耗仅为其五分之一。

更为关键的是，LPU 只需采用 14nm 成熟工艺便能实现千亿参数推理，这意味着直接避开了 7nm 先进制程。据业内人士的估算，倘若 LPU 得以全面普及，AI 推理成本将会再度降低 90%，未来家用显卡运行千亿参数大模型将不再是遥不可及之事。

02 正在成为行业“破壁”者

LPU 的突破并非个例，在长期被西方生科企垄断的领域，中国科研团队同样打了一场极为出色的翻身仗。如今，LPU 采用 14nm 工艺绕开了西方制程，当 LPU 使 AI 推理成本下降 90%，国产产品以不到千元的定价打破了美产的暴利局面……两者共同诠释着科技“既要追求尖端突破，更要注重民生普惠”的发展理念。

03 成本骤降，LPU 重新制定规则？

当 LPU 以 14nm 工艺实现千亿大模型单卡推理时，硅谷突然惊觉——LPU 的横空出世，正在引发一场势如破竹的产业革命。这个曾被视为边缘技术的赛道，竟也隐藏着颠覆算力的密码。

如今，传统内存巨头 SK 海力士出货量同比下降 19.3%，这些曾经备受追捧的科技公司，都开始感受到逐渐被淘汰的压力。随后，LPU 企业 Groq 紧急吸纳沙特 15 亿美元注资，试图跟上步伐，但似乎已为时过晚，搭载 LPU 的智算中心的订单已伴随着创新的加速度纷至沓来。

从算力的洪流，再到 AI 类的国民方案，这场双向的突围正在有力地证明——当不再一味仰望西方标准，世界便会开始追随我们所定义的技术坐标系。