木头姐为何抛售、Groq为何轰动？以及想要“弯道超车”英伟达的12家独角兽

华尔街明星基金经理、方舟投资管理公司的CEO“木头姐”凯茜·伍德（Cathie Wood)最近接受媒体采访时直言，她减持套现约450万美元的英伟达股票，在她看来未来对英伟达GPU芯片的需求并没有预期的那般火热，英伟达将面临更多的竞争。

木头姐称，看看科技巨头们，比如Meta、亚马逊、Alphabet，它们都在开发自己的AI芯片。它们更加专业化，目的性更为明确，而英伟达的芯片则更加通用。

“木头姐”话音刚落，Groq LPU(Language Processing Units语言处理单元)芯片惊艳亮相，号称“性价比高英伟达100倍”（芯片的速度比英伟达GPU快10倍，但价格和耗电量都仅为英伟达的十分之一），再加上谷歌自研AI芯片TPU设计者的光环，不少人直呼：英伟达的劲敌出现了。

根据Groq官网的介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。不同于英伟达GPU需要依赖高速数据传输，Groq称，他们的LPU芯片在系统中没有采用高带宽存储器（HBM），而是选择使用SRAM，速度比GPU所用的存储器快约20倍。

Groq公司更是“喊话”英伟达称，在执行推理任务中LPU可以取代GPU，通过其专用化的设计，LPU能够为特定的AI应用提供优化的性能和能效比。

原阿里技术副总裁贾扬清发文分析称，要保证LPU和H100同样吞吐量，就需要更多的卡，而一张LPU卡仅有230MB的内存，且售价超2万美元，在运行Llama-2 70b模型时，需要305张Groq卡才足够，而用H100则只需要8张卡。

从目前的价格来看，这意味着在同等吞吐量下，Groq的硬件成本是H100的40倍，能耗成本是10倍。如果运营三年，Groq的硬件采购成本为1144万美元，运营成本为76.2万美元。相比起来，8卡H100的硬件采购成本是30万美元，运营成本是7.2万美元。

但华为“天才少年”左鹏飞在知乎上发文反驳了贾扬清的说法，左鹏飞认为大家混淆了售卖价和成本价。应该以Groq自己生产卡的成本价来计算推理成本。虽然 Groq 卡的售卖价是2万美金，但其成本价非常低，预计每卡成本在1200美金左右。

左鹏飞直言，GPU的成本大头则在HBM，但 Groq 直接丢掉了HBM，可以按 SRAM 的成本价估算卡成本。按1200美金/卡的成本计算，500张Groq卡的总成本是60万美金。Groq 公司拿这60万美金只能采购两台英伟达H100。两台英伟达 H100 能跑出 500 tokens/s的性能吗？

分析指出，毫无疑问，按照当前硬件成本，Groq LPU服务器比英伟达要贵得多，一方面正如左鹏飞所言LPU卡的官方售价虚高，而另一个关键点在于，LPU的架构比较适用于有大量用户并发访问的场景，通过高吞吐大并发的做法将单个用户的单次请求成本显著降下来。

这就不得不提到LPU底层独特架构，不同于传统的CPU和GPU架构，Groq从头设计了一个张量流处理器 (TSP) 架构， 以加速人工智能、机器学习和高性能计算中的复杂工作负载。

Transformer模型如今已经成为主流，但训练和使用起来代价非常昂贵。使用大型Transformer模型进行推理时，除了模型的规模不断扩大外，还有两个不可忽略的地方：1.内存消耗大，2.低并行性。

而Groq编译器则在TSP上调度程序执行，提供了一种从软件层到硬件层高度集成和优化的解决方案，特别适合执行复杂的机器学习和深度学习任务。通过这种方式，Groq可以提高计算效率，降低通信开销，同时保证程序执行的确定性和可预测性。

每个TSP都还具有网络交换的功能，可直接通过网络与其他TSP交换信息，无需依赖外部的网络设备，这种设计提高了系统的并行处理能力和效率。

Groq闪电般的响应速度迅速引爆互联网讨论，“快”的关键则在于，LPU没有采用HBM，而使用了SRAM，同时这种设计也能够显著提高吞吐量。

分析认为，LPU的一个关键特点是它的纯粹确定性，与需要定期刷新的HBM不同，SRAM不需要刷新，能够稳定地存储数据，这意味着Groq芯片可以精确地知道数据在任何给定时刻的位置。

因此，LPU特别适合于执行基于Transformer模型的推理任务，这些计算具有高度的确定性。例如，像GPT-4这样的大语言模型（LLM）通过一系列确定的操作处理文本，与Groq的架构非常匹配。

与此同时，当LPU无需像使用HBM的GPU那样频繁地从内存中加载数据。这一特点不仅有助于避免HBM短缺的问题，还能有效降低成本。因此，由于AI的推理计算，相较于模型训练需要的数据量远小，Groq的LPU更节能。在执行推理任务时，它从外部内存读取的数据更少，消耗的电量也低于英伟达的GPU。

但有分析指出，Groq闪电般的速度是建立在很有限的单卡吞吐能力，SRAM还有两个特点，第一是面积大，第二是功耗高。在同容量情况下，SRAM的面积是DRAM的5倍-6倍以上，而面积就是成本，所以SRAM按单位面积算，并不便宜。

在Groq LPU推出之前，大模型的训练和推理都是基于英伟达GPU来设计，采用的CUDA软件技术栈。而Groq LPU的“一夜走红”也让市场开始推断风向变了，AI芯片的主战场将由训练转向推理。

在AI领域，工作任务有两大类：训练和推理。训练阶段对大规模的计算力和内存容量有着极高的需求，但对于访问速度的依赖相对较小。推理阶段则截然不同，AI模型必须以极致的速度运行，目的是为了能够向终端用户提供尽可能多的Token，以此来加快回应用户指令的速度。

有分析认为，未来一年AI推理市场将大幅增长，相较于AI训练，AI推理与用户终端场景需求更加紧密，训练后的大模型需要通过AI推理服务于实际的场景，目前基于英伟达GPU的AI推理方案依然成本高企，在性能、时延等方面影响用户使用体验。

这一次Groq之所以突然爆发，也是因为Groq搭载的Llama2或Mistreal模型的云服务上线，如果Groq LPU推理芯片可以从硬件上解决性能和成本问题，让AI推理服务大规模部署，或许未来会有更多的AI推理类应用落地。

分析认为，英伟达A100采用的Ampere架构设计为广泛的计算任务提供支持，包括但不限于机器学习。A100的Tensor Core技术和对多种数据类型的支持确实为深度学习提供了强大的加速，但TSP的专门优化使其在机器学习任务上可能提供更优的性能和能效比。

由于高能效比，Groq就想到了把TSP变成专用集成电路，也就是ASIC。ASIC的特点在于特定的应用或算法进行了高度优化，以实现最佳性能、最低功耗和最小面积等目标。由于它们专门用于执行一种或一组相关任务，因此在完成这些任务时往往比非定制化的芯片更高效，特别是在推理领域。

数据显示，目前，数据中心定制芯片市场约为300亿美元，当更多可替代英伟达GPU的新一代专用推理芯片出现在数据中心，而基于云端的AI训练芯片的增长或许会逐渐放缓，这或许也是英伟达为什么要开始进军定制芯片市场的重要原因。

媒体汇总了目前处于竞争最前线的12家公司。这些初创企业平均历史只有五年，融资额度最高的已有7.2亿美元，而他们未来或许都有可能成为英伟达“王位”的有力挑战者。