紅魔電競平板評測：大屏幕硬實力
前言：三年的疫情因為要上網課的原因激活了平板市場，如今網課的時代已經過去，大家的生活都恢復到了正軌，這也就意味著，真正考驗平板電腦生存的環境來了。也就是面對著這種殘酷的
都說資本市場從來不缺故事講，近 A 股大神們講的故事那都繞不開 Deepseek ，各種小作文全方面吹了一波國產大模型的技術路線，想必各位也已經快聽吐了。
眼瞅著 Deepseek 的底褲都快被人扒下來了，我心想著這下總歸不會有新東西可以拿出來了罷，各家上市公司的股價也可以消停一波了。
結果這兩天又在微博刷到幾篇震驚體作文，說 “ Deepseek 已經是前菜啦， LPU 才是真正的氫彈級突破！ ”
一聽氫彈都來了，還是點進去看看吧。我也好奇，這號稱能扼殺 NVIDIA 前程的 LPU 芯片到底是什么來頭。
不過在連續看了幾篇文章、讀了幾篇研報之后，我覺得這芯片真沒股票專家們吹得那么美好。
首先給大家介紹一下 “ LPU ” 到底是個啥。
它并不是什么新東西，特指去年美國 Groq 公司發布的一款 AI 處理器，的中文名字叫做 “ 語言處理單元 ” ，給大語言模型做推理計算用的。
值得一提的是目前暫時沒有任何國產的消息，說實話這概念就算用在炒 A 股上也是有點超前了。
它如今又被大家拿出來炒，還是因為有人研究了 Deepseek 的低成本方案，發現他們僅僅在 CUDA 驅動的 PTX 層做了一些優化，就實現了內存和通信效率的大幅提升。
那么如果再 “ 為算法單獨設計硬件 ” ，效率的提升會更加可觀。
于是大伙兒突然想開了，之前干 AI 就往上堆顯卡的做法是自己把路走窄了。現有的硬件和軟件都能再壓榨壓榨，能起到事半功倍的效果。
這軟件 Deepseek 干了，硬件嘛，研究員們翻箱倒柜找出來的玩意就是 LPU 了。
作為針對大語言模型推理專門設計出的硬件，在發布之初，官方宣稱它的推理速度是 NVIDIA GPU 的十倍，成本卻僅有 NVIDIA 的十分之一。
它的高效率實現原理其實不復雜， LPU 把通用 GPU 里頭的高帶寬內存（ HBM ）換成了容量更低、但速度更快的靜態隨機內存（ SRAM ），對于大語言模型這種需要頻繁讀取內存的計算來說，推理速度就會快不少。
給大家舉個例子吧， HBM 就好比是原本的雙向八車道，雖然很寬但什么車都能跑、紅綠燈也多，反而很容易堵在一起；而 SRAM 就像是雙向兩車道、只能跑公交的快速路，雖然車道變少了，但通行效率卻更高。
聽起來有點意思是吧？
眾所周知，這顯卡是原本是給游戲佬們打游戲用的，誤打誤撞整了個 CUDA 之后被人發現很適合算 AI ，老黃也順水推舟布局了一下通用 GPU 和 AI 運算，結果就造就了如今的萬億帝國；
這 LPU 聽名字就是給大模型準備的，這豈不是比 NVIDIA 的起點還要高？
好了，說到這里我要開始潑冷水了：事實上當前 LPU 的局限性可能比你想象的要多，未來怎么樣不好說，至少現在看來想替代通用 GPU 還差點意思。
為了解釋這個問題，我們首先得講一個看起來表面沒什么關聯的故事——關注幣圈的老哥們可能都知道，有個東西叫做 ASIC 礦機。
這里所謂的 “ ASIC ” 是一種專為某種用途定制的芯片。用于挖礦的 ASIC 直接在硬件層面就實現了某種挖礦算法，這樣一來挖礦的效率要比顯卡高上不少，費用也要便宜一些。
你看，更低成本、更高效率、專用芯片，聽起來跟 LPU 好像是一個路子呀？
但是直到后，顯卡都沒有被 “ 礦場 ” 淘汰，還是老黃自己出手自廢武功，禁了 40 、 50 系顯卡挖礦時的 HASH 算力。
這是為什么呢？因為 ASIC 礦機的計算效率確實是高，但代價就是 --- “ 專用 ” 。
前面說到了， ASIC 芯片在硬件設計層面就匹配了挖礦的算法，所以就導致挖比特幣的 ASIC 礦機能且只能挖比特幣、挖以太坊的能且只能挖以太坊。
礦主們要是想換個幣挖挖，那得連機器一塊換了才行。
這就有點抽象了哇：要是哪天比特幣不值錢了，哥們囤的比特幣礦機不就都成了礦渣了？
后來加密貨幣逐漸井噴，一天發一個新幣種不難，但是一天設計一款新的 ASIC 挖礦芯片可就沒那么容易了。
現在大伙應該明白了，顯卡相比礦機看似毫無優勢卻能經久不衰，主要原因就在于顯卡更 “ 通用 ” 。
即使 NVIDIA 40 系開始已經不再能挖礦了，礦場上還是有很多 30 系的顯卡在發光發熱。
而 LPU 這邊兒也是差不多道理，正因為它是專用于大語言模型推理的芯片，所以要是讓它處理個圖片視頻之類的就沒有優勢了。
可如今人們都想讓 AI 干更多的事兒，除了能推理還需要它能識別物品、聽懂語言，全靠 LPU 撐起 AI 算力的一片天顯然不現實。
而且在 AI 訓練這方面，內存較小的 SRAM 也難堪大用，還是得顯卡出手。
而且， “ASIC 礦機 ” 能夠引爆市場還有一個原因——它不僅僅是比顯卡高效那么簡單，它是比顯卡的效率高了一千多倍！比特幣 ASIC 礦機發展到后，挖礦效率甚至比顯卡高了上萬倍！
但如今的 LPU 芯片遠沒有這么夸張的效率提升：Groq 官方說效率提升一百多倍，也有新聞說提升十幾倍。但不論是哪個信源的結論，都比當年 ASIC 礦機的成績差遠了，誰能保證 LPU 會不會成為更不值錢的礦渣？
還有各家資本侃侃而談的成本，其實去年的這個時候，我們的同行《 芯東西 》也寫過 LPU 芯片的報道，其中引用了前阿里副總裁賈揚清做過的一個粗略的測算。
按照三年時間的運營成本來計算， Groq LPU 的采購成本會是 NVIDIA H100 的 38 倍，運營成本則達到了 10 倍。
看到這里， LPU 芯片目前是個什么水平相信大家也都比較清楚了。
我并不認為 LPU 是個沒用的東西，畢竟當年 NPU 剛推出的時候，小伙伴們普遍也都不太看好——但是如今幾乎只要是個消費級的處理器芯片，里面就會集成一個小型 NPU 。
但我覺得，如今吹 LPU 還是有點兒為時過早，尤其是各路 A 股大神借著 LPU 就開始 “ 薦股 ” ，搞得我也挺納悶兒的，不知情的還以為 LPU 是中國公司造的。
這可真是有點兒不厚道了。
更何況，當下的 AI 行業還是有很多的不確定性—— Deepseek 的低成本模式會不會是曇花一現？現在的 AI 模型會不會被更高效的取代？下一代 GPU 會不會有劃時代的技術突破？這些誰也說不準。
當然了，未來的不確定性也有可能是對 LPU 有利的。但現階段咱還是別聽 A 股大神們胡吹，他們要是能壓準，早就不在這兒給你推薦 LPU 概念股了。
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