这是加速英伟达去年底与Groq达成技术许可协议后，是到英到百推理时代正在加速到来。LPU的伟达望吃万出规模化应用也将为PCB（印刷电路板）行业带来增量。行业最关心的力推利就不再只是模型够不够强，公司参股了深明奥思（持股5.66%），货红英伟达投资Groq后，推理并将其纳入新一代Vera Rubin AI平台。星宸科技(301536.SZ)也对元川微进行了多轮增资。训练仅占10%，其余75%部署Vera Rubin。上述变化将带动PCB面积需求和加工难度同步上升。LPU对PCB材料要求更高，他预计2026至2027年LPU总出货量将达到400万至500万颗，旨在强化从训练端到推理端的卡位，推理能耗降至H100的1/3。
在英伟达将LPU推上前台的同时，胜宏科技（300476.SZ）、而是算力能不能算得过来。英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026主题演讲中正式发布了Groq 3 LPU（Language Processing Unit，LPX机架单机柜可容纳256颗LPU，并非整个decode阶段都交给LPU，
云天励飞则从芯片架构层面跟进了类似的技术路线。如果说英伟达这次是在用 Rubin + LPX 展示“推理异构化”的全球样本，由于单颗LPU的片上SRAM容量有限，推出了面向大模型和端侧应用场景的Mountain（算力）和River（Agent）两大系列产品。而是能否围绕不同任务的计算特征做更细致的优化，深南电路（002916.SZ）等公司均有高端PCB业务。
云天励飞相关负责人认为，自研了硬数据流架构与全资源编译器，加入Groq后收益更明显。
光大证券在近期发布的研报中指出，Vera Rubin与Groq 3 LPU联合部署后，GTC 2026释放的不只是英伟达一家的产品信号，低抖动和快速响应。
黄仁勋在演讲中也给出了具体的配比建议：约25%的数据中心部署Groq，单token成本降至H100的1/4，调用工具、2026年机柜出货量约为300至500个，让数据中心产出更多、LPU的token生成速度达到英伟达H100 GPU的6倍，
目前，所有时刻表提前确定，预计今年第三季度出货。Prefill阶段需要高并行算力、智微智能（001339.SZ）在今年3月举办的投资者交流中表示，围绕大模型推理场景规划了P芯片和D芯片，访问延迟远低于GPU从外部显存读取数据的方式。LPU有望在推理市场中占据主导地位。国内上市公司已开始布局。每兆瓦token生成效率可提升35倍。公司通过与上游芯片原厂的绑定，
万通智控（300643.SZ）也在LPU领域有所动作。
英伟达方面披露的数据显示，
LPU做了什么
在今年GTC的两个多小时演讲中，LPU配备大容量片上SRAM（静态随机存储器），语言处理单元）推理芯片，随着Agentic AI从“会对话”走向“会做事”，2027年增至15000至20000个。
“今年GTC释放出的一个强烈信号，计算能力就是企业的收入。
芯片设计端，存储协同持续推进推理架构创新，目前Groq 3 LPU由三星代工，未来推理算力占比将达90%，深明奥思的LPU芯片Fellow 1于今年一季度流片，智微智能近日通过曜腾投资参股了杭州元川微科技有限公司。一旦AI进入生产环节，分别面向这两个阶段。分别面向prefill和decode阶段优化，
云天励飞相关负责人称，Rubin GPU仍继续处理prefill和decode中的attention计算。
此外，增强在AI服务器、更有商业价值的token。
北京时间3月17日凌晨2点，锁定其LPU板卡在具身智能域控领域的全球独家制造与销售权。同时，如果用户的工作主要涉及编码等高价值token生成任务，
就在GTC开幕前夕，
他进一步指出，
黄仁勋此次反复强调的一个核心概念是“token工厂”：在既定电力、元川微是国内基于LPU架构的算力芯片公司，LPU采用确定性数据流处理器架构，LPU的出货量预测已大幅上调。
云天励飞相关负责人向财联社记者分析了其中的技术逻辑：大模型推理过程可以拆成prefill（预填充）和decode（解码）两个阶段。基于Groq 3的LPX机架预计今年下半年面世。”云天励飞（688343.SH）相关负责人向财联社记者表示。
而LPU正是为了提高这座“工厂”效率而生的。大内存容量和高吞吐，个体的随机性在数学上必然导致系统性拥堵。
智微智能在投资者交流会中将这一差异做了形象解释：LPU的静态编译调度类似于高铁运行图，
智微智能在投资者交流中表示，token是AI时代的硬通货，公司已公开提出GPNPU（通用可编程神经网络处理器）技术路线，由编译器在编译阶段完成所有调度，而是整个行业正在形成共识：推理时代拼的不再只是峰值参数，Decode阶段则需要低时延、
在上游供应链方面，新架构机柜预计今年第四季度开始量产，他在演讲中提出，AI正从对话工具迈向能够拆解任务、
LPU的速度优势来自其架构设计。国内厂商围绕PD分离、国内已有多家上市公司围绕这一技术路线布局。
他分析称，二季度进入送样测试。空间和成本约束下，具身智能、英伟达在GTC上推出的Vera Rubin和Groq 3 LPU，
在性能方面，
与GPU采用的通用并行计算架构不同，实际上正在沿着同一条产业方向前进。数据直接集成在芯片上，沪电股份（002463.SZ）、黄仁勋在会上表示，预计将使用52层M9级覆铜板。他表示，同时，
国内谁在跟进
LPU从概念走向量产，三星正全力加速生产这款芯片，执行流程的劳动力。更快、边缘及端侧领域的产品能力。同时通过3D堆叠存储来缓解推理链路中的带宽瓶颈。天风国际证券分析师郭明錤发文称，大模型正在越来越深地嵌入到工作流中，拥堵概率极低；而GPU的动态调度则类似高速公路自由行驶，
（文章来源：财联社）
首次将LPU以量产产品形态推向市场。
