国家允许的配资平台2025:配资股市-英伟达斥资200亿美金布局 AI极致推理芯片迎风口？

　　随着大模型行业逐渐从大规模训练阶段走向推理落地阶段 ，业内分析普遍认为，2026年全球AI推理的需求将超过AI训练场景。

　　不久前
，英伟达以200亿美元收购一家AI推理芯片初创企业Groq的技术授权，并把Groq核心团队招入囊中 ，来补全推理算力拼图 。

　　在近日的采访中
，曦望董事长徐冰向《科创板日报》记者判断称，至2030年 ，预计AI推理在整个AI计算市场将占到80%的份额
，而聚焦于极致推理的AI芯片，未来会有更强的爆发性 ，并会对现有的算力系统造成冲击。

　　另有AI芯片产业链人士也对《科创板日报》记者表示
，未来，推理请求量与并发数将大幅增加 ，推理算力需求呈指数级攀升
。

　　推理算力需求呈指数级攀升

　　“现阶段正处于以智能体为代表的人工智能新应用爆发初期
，未来推理请求量与并发数大幅增加，推理算力需求呈指数级攀升。 ”一名AI产业链人士向《科创板日报》记者表示 ，随着推理范式变化，AI智能体将加速落地
，其整体算力消耗可达同参数规模大语言模型的10倍以上，对智能算力的需求呈数量级跃迁 。

　　目前 ，全球AI算力龙头正处于由训练转向推理的阶段
。英伟达此前完成了对AI推理芯片公司Groq的收购
，也是其迄今规模最大的一笔收购。

　　Groq是一家专注极致推理的AI芯片企业，其创始人Jonathan Ross带领的谷歌TPU原班人马 ，用七年时间打造出LPU（语言处理单元）架构
，曾宣称其推理性能是英伟达H100 GPU 10倍，而成本仅为其十分之一 。

　　此外 ，美国的Etched.ai、Groq等也是主打极致推理芯片路线的企业
。这类公司的核心逻辑是
，大模型架构已经收敛，因此放弃通用训练GPU ，更专注于打造最快的AI推理芯片。

　　在国内
，也有企业瞄准这一方向 。

　　近日，从商汤科技拆分独立的AI芯片企业——曦望Sunrise ，推出了聚焦于大模型推理的GPGPU 芯片启望 S3
。在DeepSeek V3/R1满血版等主流大模型推理场景中，S3 的单位 Token 推理成本较上一代降低约 90%。曦望的目标是把百万 Token的推理成本降低至1分钱 。为此
，曦望联合商汤科技 、第四范式等，发起“百万 Token 一分钱”推理成本计划
。

　　曦望联席CEO王勇认为 ，AI训练芯片赛道逐渐收敛
，已经变成头部玩家的游戏。

　　“如今，市场格局越来越清晰 ，能做预训练大模型的公司数量是有限的
，因为门槛越来越高 。而推理赛道还没有收敛。既有AI智能体，大语言模型 ，也有具身智能模型、世界模型等等
，都会需要芯片来做推理任务
。如果能把算力做到极致性价比，那么在下一代的芯片就占据了极有利的生态。
”

　　AI应用或借力春节加速落地

　　从市场格局来看 ，相比英伟达在训练端一家独大 。在推理端
，由于对成本和能效的极致追求，技术路线呈现出百花齐放的态势 ，为国产AI芯片厂商带来机遇
。

　　对于后续国产AI芯片的市场格局，曦望联席CEO王湛认为
，英伟达的市值达到4万亿美金，而中国或许将出现多家市值数千亿 ，甚至万亿人民币的GPU公司。

　　“相较于美国
，中国AI产业呈现出较为明显的区域化发展特征,国内不同GPU企业在各自优势地域市场占据主导.而互联网巨头们除自研芯片外，也在采购国产芯片 ，并已形成各自的深度合作伙伴关系 。尽管中国GPU企业的总市值可能难以达到英伟达4万亿美元的高度
，但即便以4万亿人民币计算，市场依然蕴藏着巨大的增长空间
。”

　　当前 ，AI产业链企业的高估值
，也引发了市场担忧。曾领导瑞士银行商品策略团队的英国分析师朱利安·加兰认为，美国的资本配置不当 ，AI泡沫的狂热是互联网泡沫的17倍
，2008年房地产泡沫的4倍 。

　　曾经历过互联网泡沫破灭的王湛认为，“当时的互联网泡沫之所以形成 ，很大程度上是因为尽管市场概念火热，实际用户规模却非常有限
。如今
，AI应用的月活用户规模已经破亿，其增长速度和行业渗透率 ，远超当年的互联网产品
，也比整个互联网浪潮来得更快
、更迅猛。 ”

　　目前，百度、腾讯先后宣布旗下AI应用将在今年春节期间发放数亿元红包 。阿里旗下的通义千问也计划加入红包促销行列
。花旗在研报中表示 ，回顾以往
，春节活动能有效帮助互联网大厂为其消费级应用吸引大量关注。预计在今年的一系列新春推广活动后，中国AI应用的普及进程有望进一步加速 。

　　王湛也看好春节对于AI应用的助推作用。“除了腾讯 、百度等的红包促销 ，不少机器人也要上春晚
。今年春节过完
，中国的AI渗透率
、使用率会进一步的提升，这也代表整个AI产业价值的提升。
”

　　在现阶段的AI产业架构中 ，最底层的芯片拿到了绝大部分价值 。徐冰表示
，AI芯片占据了整个AI产业价值70%甚至90%，这是现状
。展望未来 ， AI芯片或许仍会占据整体AGI（通用人工智能）价值的大头。

　　“试想一下，一旦AGI时代真的到来
，机器人的数量会超过人类 。这些机器人需要进行7×24小时的推理，所有的这些应用 ，包括物理AI、多模态等
，会让推理的需求变得没有天花板
。随着AGI时代的来临，我们需要构建一个推理的算力网络 ，让普惠的推理算力
，能够为每一台机器人，每一台终端设备 ，每一个消费者
，每一个企业所用。”

（文章来源：科创板日报）