不止英伟达！Groq、三星齐发力，AI芯片赛道竞争进入白热化

AI芯片赛道迎来重磅突破，美国Groq公司正式发布全新AI芯片LPU，宣称其推理速度较英伟达GPU提升10倍，而成本仅为后者的十分之一，凭借极致的性价比成为“地表最强推理芯片”，与此同时，字节跳动同步发布万卡集群系统论文，进一步加剧全球AI芯片赛道的竞争内卷，推动AI算力技术加速迭代。

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Groq此次发布的LPU芯片，核心优势在于极致的推理性能与成本控制，其采用成熟的14nm制程工艺，无需依赖先进制程即可实现高性能表现，大幅降低芯片研发与制造成本。芯片搭载230MB的SRAM内存，片上内存带宽达到80TB/s，远超当前主流AI芯片，能够高效支撑大模型推理过程中的数据传输需求，避免因内存带宽不足导致的算力浪费。

算力参数方面，Groq LPU芯片的整型（8位）运算速度达到750TOPs，浮点（16位）运算速度为188TFLOPs，在大模型推理场景中表现突出。据Groq官方测试数据显示，该芯片运行主流大模型时，推理延迟大幅降低，其中运行GPT-4推理速度较英伟达H100 GPU提升10倍，运行GLM-5、Gemini 3 Pro等大模型时，推理效率同样实现数倍提升，而芯片单台成本仅为英伟达H100 GPU的十分之一，性价比优势显著。

据悉，Groq成立于2016年，由前谷歌员工Jonathan Ross创立，其核心团队成员均来自谷歌、英伟达等顶尖科技企业，创始人Jonathan Ross曾发明驱动谷歌机器学习软件的张量处理单元（TPU），为AlphaGo提供了核心技术支撑。此次LPU芯片的发布，是Groq首次向英伟达发起正面挑战，凭借独特的架构设计与成本优势，有望在AI推理芯片市场占据一席之地。

同日，字节跳动同步发布万卡集群系统MegaScale论文，展示了其在AI算力基础设施领域的重大突破。该系统专为训练超过1万个GPU规模的大型语言模型设计，在12288个GPU上训练175B参数LLM模型时，实现了55.2%的模型FLOP利用率（MFU），与主流的Megatron-LM系统相比，MFU提高了1.34倍，大幅提升大模型训练效率，降低训练成本，为字节跳动自研大模型及AI应用提供强大算力支撑。

业内分析指出，Groq LPU芯片的发布与字节跳动万卡集群的曝光，标志着AI芯片赛道竞争进入白热化阶段。当前，英伟达凭借H100、H200等GPU芯片占据全球AI算力市场主导地位，市值已突破2.2万亿美元，但Groq、三星等企业的持续发力正在打破这一垄断格局——三星近期已在硅谷成立新团队，由谷歌前开发人员带队，专注于通用人工智能芯片研发。专家表示，AI芯片赛道的内卷将推动算力成本持续下降、性能不断提升，为AI大模型、AI智能体等应用的规模化落地提供支撑。