分析师郭明錤最新调查显示，英伟达投资Groq后，LPU出货量预测大幅上调，预计2026至2027年总出货量将达400万至500万颗。为优化超低延迟优势，英伟达计划将每机柜LPU数量从64颗提升至256颗。新架构机柜预计今年第四季度量产，2026年与2027年机柜出货量分别约为300至500个，以及15000至20000个。

2026年3月，英伟达将在圣何塞GTC大会上发布全新AI推理系统，核心为一颗基于Groq LPU架构的推理优化芯片。这是英伟达首次在核心AI算力产品线中引入外部架构设计，背后是其200亿美元收购Groq核心技术与团队的结果。首位大客户为完成1100亿美元融资的OpenAI，计划使用3GW专用推理算力。LPU架构采用高密度片上SRAM，降低延迟与能耗，更适合低延迟推理场景，理论速度比GPU快100倍。随着AI算力重心从训练转向推理，英伟达面临来自Cerebras、AMD及国产芯片厂商的竞争压力。此外，黄仁勋还预告将发布‘世界前所未见’的新系列产品，或包括Rubin系列新一代GPU及其他全新架构芯片。

2025年12月24日，英伟达以200亿美元收购推理芯片独角兽Groq及其核心技术团队，创始人Jonathan Ross带队加盟。Groq独创的LPU芯片技术将融入英伟达AI Factory架构，其推理性能达GPU 5-10倍，成本仅为1/10。此次交易被视为“收购式招聘”升级版，本质是锁定人才与技术，补强英伟达在推理市场的短板。业内人士认为，此举不仅对抗谷歌TPU，更意在垄断推理市场技术路线。英伟达计划将LPU作为专用单元嵌入CUDA生态，并可能在2028年推出集成LPU的Feynman GPU。此次收购彰显英伟达巩固AI算力主导权的战略意图。

标题：LPU能否取代英伟达？ 近日，A股市场热议Deepseek国产大模型技术，而LPU芯片又成为新焦点。LPU是美国Groq公司去年发布的一种AI处理器，专为大语言模型推理设计。尽管声称推理速度快十倍，成本仅十分之一，但其实并无国产消息。 LPU通过将高带宽内存(HBM)替换为速度更快但容量更低的静态随机内存(SRAM)，提高推理速度。然而，其适用范围有限，难以处理图像视频等任务。此外，LPU的效率提升并未达到ASIC矿机的程度，实际运营成本较高。 虽然LPU并非无用，但目前吹捧过早。AI行业的不确定性使得LPU的发展前景不明朗，而A股市场的过度炒作也不值得信任。

Deepseek近期被热议，称其LPU芯片能大幅提高AI推理效率，号称成本仅为NVIDIA的十分之一。LPU并非新事物，由美国Groq公司去年发布的AI处理器，中文名为“语言处理单元”，用于大语言模型推理。然而，LPU目前没有国产消息，且其效率提升并未达到预期，仅比现有技术高出十多倍或百多倍。此外，LPU的专用性使其在处理其他任务时存在局限。目前，LPU的成本问题也未得到解决，运营成本高于NVIDIA的H100。因此，LPU能否替代NVIDIA尚存疑问。