凤凰配资平台英伟达拟发布“神秘芯片” 或是专为推理设计的新架构

凤凰配资平台来源：银铺子配资网站：旺源配资日期：2026-03-15 13:44:12 查看：157

本文来源：21世纪经济报道作者：邓浩孙燕

3月中旬将在加州圣何塞召开的NVIDIA的GTC大会，是AI领域最受瞩目的盛会之一。此前黄仁勋宣布，将推出一款“世界前所未见”的全新芯片。

此言一出，资本市场热议纷起。目前比较主流的判断是，此次计划于GTC发布的芯片，最有可能的形态是融入Groq LPU（语言处理单元）设计的全新推理产品。

之所以不太可能是“加速插件”，云岫资本AI/智能制造组董事庄昌磊对记者分析称，“如果作为现有GPU的插件，其数据传输仍然要经过PCIe或NVLink等外部接口，这本身就会引入新的延迟，部分抵消SRAM的低延迟优势。”

其进一步补充，“更理想的方案是像Cerebras那样，打造一个专为推理设计的、以SRAM为中心的全新计算架构。”

推理时代来临

随着“小龙虾”（OpenClaw）为代表的新一代Agent应用爆火，全球算力需求结构正发生明显变化，市场重心也从训练转向推理。

据德勤《2026科技、传媒和电信行业预测》，到2026年，“推理”（即运行AI模型）将占据全部AI计算能力的三分之二。而且，未来将出现价值数十亿美元的推理专用优化芯片，会部署在数据中心和企业服务器中，且部分芯片的功耗将与通用AI芯片相当甚至更高。

近日，记者获悉，对于此次大会，业界推测最大的亮点，除了预计英伟达将正式揭晓Rubin及下一代Feynman架构GPU的核心技术细节外，还认为其极有可能会推出整合了LPU技术的全新推理芯片。

作为整合了Groq团队LPU技术的全新推理芯片系统，这或将是英伟达首次在核心AI算力产品线中大规模引入外部架构。

中信证券称，此前NVIDIA推出Rubin CPX针对Prefill降本需求，在对Groq收购后，本次或将推出LPU或“类LPU”芯片来实现Decode提效。

在推理过程中，模型一般要需经历两阶段。首先，在pre-fill阶段处理用户输入；其次，在decode阶段，逐Token生成输出结果。

实际影响用户推理体验的关键，在于decode阶段的生成速度与延迟。在基于GPU的推理架构中，由于大量模型参数存放于HBM中，计算核心与HBM之间需要进行频繁数据搬运，会影响模型decode阶段的时效性。

而Groq LPU是专为推理加速设计，采用离计算核心更近的存储单元SRAM来存储模型参数，比如230MB片上SRAM可提供高达80TB/s的内存带宽，数据处理速度远超GPU架构。

不过，从物理设计看，用SRAM完全替代HBM并不可行。

庄昌磊解释，面对当前动辄千亿、万亿参数的大模型，纯SRAM方案在容量上完全无法胜任。那么，英伟达可能如何创新？

答案很可能不是“替代”，而是“堆叠”。庄昌磊表示，“根据产业消息，英伟达可能采用类似AMD 3D V-Cache的技术，通过台积电的SoIC（集成芯片系统）混合键合技术，将专为推理加速设计的、包含大量SRAM的LPU单元（语言处理单元），直接3D堆叠在GPU核心晶圆上。”

供应链或生变

对于3D堆叠方案，AMD等头部厂商已有布局。2021年AMD公布3D垂直缓存（3D V-Cache）技术，可将额外的7nm SRAM缓存垂直堆叠在Ryzen计算小芯片的顶部，大幅增加L3缓存数量。2024年7月，富士通介绍旗下MONAKA处理器采用3D SRAM技术，计划2027年出货。

这一方案会否走向主流？

“片上SRAM存在工艺缩放比逻辑电路慢等问题，导致在单枚芯片上SRAM占用的面积较大、成本提升。基于此，部分投资者认为SRAM架构难以成为AI芯片内存的主要方案。”东方证券则认为，SRAM 3D堆叠方案可通过垂直堆叠存储单元的方法来提升密度以规避传统SRAM容量受面积密度限制的问题，若AI推理中需要实现更高容量的SRAM，3D堆叠方案有望拓展应用。

中信证券也认为，未来的GPU与NPU都有可能采用3D堆叠SRAM的方式，实现访存带宽的飞跃，吸收LPU的优势，同时保持原有的软件生态无需变动，保留GPU和NPU的原有优势。

庄昌磊指出，复杂的AI芯片可能同时需要两者：先用SoIC堆叠LPU和GPU核心，再把这个堆叠好的立方体通过CoWoS与HBM封装在一起。对于一些特定的、不需要HBM容量的纯推理芯片，确实可以完全依靠3D堆叠SRAM来构建，从而绕开CoWoS，“但这部分芯片面向的是细分市场，量级难以撼动HBM+CoWoS的主流地位。”

而SRAM 3D堆叠（如台积电SoIC）需要在晶圆制造阶段就进行精确的晶圆对晶圆键合，技术和工艺与前端制造深度耦合。这会进一步将价值从后道封装前移。

一方面，先进制程的价值被进一步放大。庄昌磊指出，为了在垂直堆叠中获得最高的互联密度和能效，最底层的计算晶圆必须采用最先进的工艺（如A16），这加剧了行业对尖端工艺的依赖。

“另一方面，如果高端芯片的价值不断向前道制造和与之绑定的先进封装集中，本土封测厂可能面临被‘挤出’高端市场的风险。”庄昌磊认为，这也为本土封测厂带来了差异化竞争机遇，如为不需要最尖端工艺的芯片提供成熟且高性价比的3D堆叠方案，或是在3D堆叠芯片的测试、散热、可靠性分析等后端环节建立新的技术壁垒。

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