谷歌新一代AI模型Gemini 3系列的发布那曲隔热条设备，在硬件域投下一颗“重磅炸弹”——其自研TPU（张量处理器）所展现的能与成本优势，被外界解读为对英伟达GPU（图形处理器）霸主地位的强劲挑战。资本市场反应迅速，英伟达市值一度蒸发千亿美元。
这场由巨头博弈引发的震荡，将一个核心议题至台前：在以大模型为核心的AI时代，硬件的技术范式是否正在从通用GPU转向用芯片如TPU？这是否意味着一场结构的变革已然来临？
这一悬念不仅关乎国际巨头的战略布局，也紧密牵动着中国AI算力产业链的神经。作为对标英伟达、不久前刚刚上市的中国GPU厂商代表，摩尔线程创始成员、摩尔学院院长李丰与沐曦高级总裁孙国梁在今日腾讯contech大会上“同框”，并回应了对于两种路线的看法。
在李丰看来，争议背后其实是“通才与才”的分工，而非简单的替代关系。
他分析，谷歌能做TPU，本质上是因为它是全栈整公司。谷歌有强大的 Infra、基础模型与云服务形成闭环，把模型跑在自家芯片上量身优化，实现成本价比的大化。“但大部分企业不具备这样的垂直整能力。”
他总结那曲隔热条设备，GPU持续保持优势的原因有三个：灵活度是“甜点”、多模态时代的全功能、生态的护城河。
尤其在AI算法范式从CNN（卷积神经网络）、Transformer到未来世界模型快速迭代的创新阶段，李丰认为，新型算子不断涌现，通用GPU凭借能与灵活度的“甜点”位置，始终处在创新试验场的前沿。
手机：18631662662（同微信号）在他看来，未来是多模态的，需要“理解世界、用三维构建世界、高清传输世界”，全功能GPU的“图算一体”能力在跨域支持所有计算范式上，有不可替代的优势。因此摩尔线程会继续啃困难的全功能GPU图算一体的“硬骨头”。
生态更是关键壁垒，英伟达之所以在计算域成为“王者”，得益于它所建立起的CUDA生态，能够联所有开发者建设生态。李丰称，摩尔线程也在搭建自己MUSA的生态。
沐曦创始人孙国梁的观点更加直接：任何芯片架构都没有高低优劣之分，关键还是看场景。
自该地区1952年发生强震以来那曲隔热条设备，俯冲带积累了巨大的地震潜能。该机构另一位家说，7月30日的地震很可能完全释放了这一段俯冲带数十年来积累的应力。
招股书显示，2021年至2024年上半年，MAOGEPING营收分别为14.45亿元、17.46亿元、27.55亿元、18.87亿元，分别占毛戈平营收总收入的96.6%、98.4%、99.0%、99.3%。相较之下，至爱终生品牌的存在感不足。2021年至2024年上半年，至爱终生产品销售收入为0.5亿元、0.29亿元、0.27亿元、0.13亿元，分别占毛戈平产品销售总收入的3.4%、1.6%、0.94%、0.66%。公开资料显示，至爱终生品牌以经销模式为主，定位二、三线城市的女消费者。
咨询公司贝恩公司与意大利奢侈品行业协会Altagamma联发布的《2024年全球奢侈品市场研究》报告预计，今年全球个人奢侈品消费将下滑2%。贝该份报告称，这是除了新冠疫情之外，全球个人奢侈品消费自2008年金融危机后次出现整体下滑。
他认为，GPU和ASIC（用芯片）的架构几十年前就存在，已经是级稳态。而现在的大模型太卷了，迭代速度非常快，塑料挤出机设备达到了按周计、按月计的程度，任何基础模型远未到达收敛的时间点，通用 GPU 的泛化能力和适配仍是核心竞争力，现在业界还很难把一个用的产品放在通用的场景里。
但与此同时，客户是多元化的，应用场景分散、层出不穷，因此GPU和类似TPU这样的ASIC会长期共存。
对于英伟达股价近期的波动那曲隔热条设备，孙国梁认为，这或是一种很好的“砍价方式”。而华尔街此前将英伟达上市值榜，证明了通用GPU在当前历史阶段的主流地位。
不过，尽管肯定了通用芯片的价值，李丰同时认可用芯片在特定场景的价值，他判断，未来一定还会有大型的有云服务的公司，在自己某种大型服务以及算法收敛稳定到一定阶段时选择定制门的TPU，并且在能力溢出时和其他的厂商进行作。
事实上，在当前AI大模型的竞赛中，单张计算卡的峰值算力已非唯一决胜因素，构建能够连接成千上万张计算卡的高能网络，并与软件栈深度协同的集群系统，才是真正的核心竞争力。面对“实际训练网络规模有多大”的提问，摩尔线程和沐曦也给出了基于实践的回答。
李丰透露摩尔线程目前有多个投入生产的千卡集群在运行，不是在实验室，已在生产期运行，支持训练和理。不过现在AI大模型的运行并不在单卡的算力多少，实际上卡间互联的网络通信是非常复杂的架构，摩尔线程要做的是端到端全栈的解决方案。
沐曦的孙国梁也认为，AI基础设施的大挑战在于明确产品的本质：客户终需要的是一个能够可靠支持大规模模型训练、理与服务的通用算力平台，而非孤立的一张卡或一台服务器。他表示沐曦已在全国范围内部署了数千卡规模的集群，并且成功完成了从传统模型到MoE（混家）模型乃至非Transformer架构模型的训练任务。
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