DeepSeek只是开胃小菜？中国亮出真正“杀招”，10倍碾压英伟达

当DeepSeek横空出世时，华尔街虽有些恐慌，但很快便镇定下来，因为英伟达的GPU仍然是不可逾越的护城河，只不过需求稍稍变小了一些。

但他们却不料，中国工程师已用LPU（语言处理单元）撕开了缺口！近日，清华系企业“无问芯穹”宣布：国产LPU芯片取得重大突破，只需一块即可承载Llama2-70B模型推理，速度高达每秒300 token，且成本仅为英伟达GPU的1/10。

搭载这一LPU的DeepSeek-R1模型在高频交易中，响应时间从5毫秒压缩至0.3毫秒。凭借这一优势，某量化对冲基金狂赚2.3亿美元。

国产AI模型与国产LPU强强联手，有望颠覆英伟达的GPU王朝，这回，华尔街真的慌了！

01、LPU问世，打破GPU垄断

一直以来，AI都是烧钱最严重的领域，算力要钱，训练模型要钱，数据要钱，连维护都要钱。即使是月活高达6亿的ChatGPT，也吃不消。数据显示，2024年，ChatGPT母公司OpenAI收入高达37亿美元，即使这样，亏损额度依旧超过80亿美元，平均每11个月就需要融资一次。

Deepseek虽然通过算法优化将训练成本压到原先的1/20，但仍然需要2000块H800，上百万的部署成本，也不是一般的企业能够负担地起。

而模型的每次升级，都对GPU等硬件提出了更高的要求，训练成本会不断累加，令企业难以负担。这场算力军备竞赛中，只有“卖铲人”英伟达是唯一赢家，赚的盆满钵满。

更残酷的是，英伟达还限制先进GPU芯片出口我国，导致国内GPU价格非常高昂，一张普通的4090家用显卡，在市场价格高达2万元以上。

为了打破GPU垄断，解决算力不足问题，我国早就做好了布局。幸运的是，就在Deepseek-R1版问世后不久，国产LPU也取得了重大突破！时序指令集+SRAM内存的组合，成功解决了困扰10年的“内存墙”问题，每秒300 token的推理速度，直接把英伟达H100按在地上摩擦！

业内人士甚至表示，如果LPU得到长足发展，届时，英伟达将不复存在。

02、国产技术，正在全面开花

不只是Deepseek和国产LPU芯片带给我们惊喜，生物领域我们也上演了一场技术逆袭。一直以来，在对抗老化问题方面，西方始终占据主导地位，2013年，哈佛大学生物学教师辛克莱尔发现，一种特殊的辅酶(“益生好21000”核心物质)，可以令老年小鼠的部分指标接近青年水平。

美国企业率先将其落地，彼时，连富豪李嘉诚都赴美亲自体验，声称“感觉像20岁的后生仔”。但由于成本昂贵加上技术封锁，国内单克的价格高达20000元，是黄金的几十倍。

为了解决这一难题，让普通国人也能享受这一科技红利。香港科学园内，诺贝尔奖得主Jeffrey C.Hall教授领衔的研发团队历时2年，采用创新性的生物酶定向催化技术，将“益生好21000”的原料纯度提升至99.9%，产量提升了几十倍。

在这一技术的突破下，对抗岁月侵蚀的成本从日均2000元暴跌至不足25元。这还不够，为了进一步匹配国人体质，“益生好21000”的研发团队还分析了10万+的华人数据，优化了配方使得吸收效率提升了85%。

目前，“益生好21000”不仅入驻了京东、天猫等线上平台，也进驻了香港药房、屈臣氏等线下渠道。数据显示，在短短12天，就创造了850万+的成交纪录，同时带来了上千条评价，其中84.3%用户反馈睡眠质量提升、精力变棒。

曾经西方引以为傲的生物和芯片领域，正在逐个被我国攻破。

03、成本暴跌90%，引得资本市场关注

据业内人士估计，这次技术飞跃将使得推理成本再次暴跌90%，在未来，普通家用显卡都能跑671B满血版的Deepseek，LPU与神经拟态芯片结合后，手机都有望运行130B的大模型。

LPU的强劲表现，也吸引了资本市场的大量关注。美国的LPU主要生产商Groq，获得了沙特阿拉伯的15亿美元投资，用于进一步建设在达曼的数据中心。

而生产传统HBM内存的SK海力士就惨遭抛弃，数据显示，1月份SK海力士的出货量同比下降19.3%，这是自开发出HBM3芯片以来，跌幅最大的一次。

如果说，DeepSeek 属于「核弹」级，那 LPU 就是「氢弹」级。而目前我们已经在LPU领域取得领先地位，采用“弯道超车”的方式突破GPU的封锁。

在AI算力战场，中国已从追赶者变为规则制定者。