2025年第四季度，全球AI芯片市场迎来一场静默革命——推理芯片在数据中心的收入首次超越训练芯片。据Counterpoint Research最新数据，推理芯片Q4营收达187亿美元，占数据中心AI芯片总营收的51.2%，而训练芯片为178亿美元。这不是简单的数字翻转，而是AI落地形态的根本性迁移：从“大模型训练竞赛”转向“实时智能服务竞争”。

过去，业界评判芯片性能只看FLOPS（每秒浮点运算次数）和训练吞吐量；如今，真正的胜负手变成了：延迟、状态保持能力和单位能耗下的连续推理效率。尤其是在AI代理（AI Agent）、智能客服、自动驾驶感知决策、实时翻译等场景中，模型必须在毫秒级响应中维持上下文记忆，稍有卡顿，用户体验即崩塌。

就在这一转折点，黄仁勋罕见地掏出约200亿美元现金——相当于英伟达当时现金储备的三分之一——与Groq达成一项史无前例的战略授权协议：英伟达将开放部分CUDA生态接口，允许Groq的LPU（Language Processing Unit）接入NVIDIA AI Enterprise软件栈，而Groq则承诺优先为英伟达客户提供其推理加速方案。这不是收购，而是一场“技术联姻”，背后是英伟达对“GPU垄断时代终结”的清醒认知。

趋势一：GPU正在被“一分为二”——预填充与解码的分道扬镳

Groq联合创始人加文·贝克（Gavin Baker）曾在一次闭门会议上直言：“我们不是在和英伟达比算力，我们是在比谁的内存更近。”

现代大模型推理流程，早已不是“输入→输出”的黑箱。它被拆解为两个截然不同的阶段：

• 预填充（Prefill）：用户输入一段长文本（如5000词的文档或多轮对话历史），模型一次性加载并建立上下文语义图谱。这需要强大的并行计算能力，正是NVIDIA H100/A100的主场。
• 解码（Decode）：模型逐字生成响应，每输出一个token，都要基于前序所有token重新计算注意力权重。这个过程对内存带宽极度敏感——每秒需访问数百GB数据。一旦内存延迟超过5微秒，生成速度就会断崖式下跌。

英伟达的应对策略极为务实：推出“Vera Rubin”系列芯片，其中Rubin CPX专攻预填充，支持高达100万token的超长上下文窗口，适配RAG、法律文书分析、金融研报生成等场景。而解码端，英伟达不再孤军奋战——它选择与Groq深度绑定。

Groq的LPU采用“张量流式架构”+“片上SRAM池”，数据无需往返DRAM，直接在处理器内部流动。实测显示，在128K上下文的长文本生成任务中，LPU比H100降低73%延迟，功耗降低61%。这正是AI代理需要的“呼吸感”——不是快，而是“不卡”。

趋势二：SRAM逆袭——小内存如何撬动万亿级边缘AI市场

微软风投M12的斯图尔特·李（Stuart Lee）曾用一个比喻形容SRAM的价值：“在DRAM和CPU之间搬运数据，就像用拖拉机运快递；而SRAM，是无人机直送。”

SRAM虽然成本高昂、密度低（一片16MB SRAM芯片价格约为同容量DRAM的20倍），但其访问延迟仅为0.5纳秒，能耗低至0.08皮焦耳/位——是DRAM的1/50。在边缘端，这直接意味着：

• 手机端AI助手可离线运行7B参数模型，响应快于人耳反应
• 工业机器人实时语音指令识别延迟低于80ms，达到人类对话水平
• 智能汽车在4G网络下仍能流畅执行导航意图理解

2025年，模型蒸馏（Distillation）与量化技术迎来爆发。Meta的Llama 3.1 8B版本，在保持95%以上原模型性能的前提下，参数压缩至80亿，内存占用仅需16GB。这正是SRAM的黄金窗口。

根据TrendForce预测，2026年全球边缘AI芯片市场规模将突破850亿美元，其中基于SRAM架构的推理芯片占比将从2024年的7%飙升至34%。高通、联发科、苹果均已布局定制SRAM加速模块。而Groq的LPU，正成为这一浪潮的“开源参考设计”。

趋势三：Anthropic的“去英伟达化”——AI大厂的供应链觉醒

2025年8月，Anthropic宣布将在谷歌TPU v5e集群上部署Claude 3.5 Sonnet，同时在NVIDIA H100集群上并行运行同一模型。这不是技术炫技，而是一场精心策划的“双轨制生存战略”。

据彭博社援引知情人士消息，Anthropic已与谷歌达成协议，未来三年将部署超过100万个TPU，总算力超过1.2吉瓦——相当于一个中型核电站的发电量。更关键的是，他们自研的“Cross-Platform Inference Layer”（CPIL）软件栈，让同一模型无需重训，即可在GPU、TPU、甚至未来AMD MI300X上无缝切换。

“这不是多云策略，这是多芯片策略。”AI基础设施分析师贝尔科维奇（Belkovich）指出，“Anthropic的真正意图，是让英伟达从‘唯一供应商’变成‘可选供应商’。”

这一举动引发连锁反应：OpenAI开始测试AMD CDNA3架构；Cohere与英特尔Gaudi 3达成联合优化；甚至Meta也悄悄测试了Groq LPU在内部客服系统中的表现。

英伟达与Groq的合作，本质上是一次“防御性开放”——它承认：在解码场景中，CUDA不再是唯一答案。但只要能将Groq的硬件“纳入CUDA生态”，就能保住企业客户的核心黏性。

2026年的生存法则：别问你用了什么芯片，要问你的词元去了哪里

2026年，AI基础设施的决策逻辑将彻底重构。

企业不再问：“我们该买H200还是B200？”

而是问：

• “我们的用户输入提示词，是交给GPU做预填充，还是交给边缘SRAM芯片做本地缓存？”
• “生成的每一个token，是在云端H100集群上跑，还是在车载LPU上实时完成？”
• “当流量激增时，我们是扩容GPU集群，还是调度TPU备用池？”

这是一场“词元路由革命”。真正的赢家，不是卖芯片的公司，而是能构建“智能路由操作系统”的平台。

NVIDIA正从“芯片供应商”转型为“推理调度中枢”——其NVIDIA AI Enterprise 2026版本已内置“推理路径优化器”，可自动根据延迟、成本、能耗，动态分配任务至GPU、LPU、TPU或边缘设备。

而Groq、Anthropic、谷歌、甚至初创公司如Perplexity和Runway，正在联手构建“开放推理网络”——一个类似“AI版CDN”的基础设施层，让每个词元都能找到最优路径。

未来的AI公司，不会只买芯片，而是会买“推理位置”。

你，准备好为每一个token选择它的家了吗？