我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。英伟达计划在即将举行的「GTC 2026」大会上发布一款新型 AI 推理晶片，旨在应对 Google 和 Meta 等竞争对手的挑战。这款晶片将专注于 AI 推理阶段，并基于其收购的 Groq 技术。英伟达的 CEO 黄仁勋曾主张单一处理器应对多任务，但随著 AI 工具的复杂化，可能会改变这一理念。此外，新晶片将弃用昂贵的高带宽内存，改用更经济的 SRAM，以降低成本。
英国《金融时报》引述消息报道，人工智能巨头英伟达（美：NVDA，Nvidia）正准备在即将举行的「GTC 2026」年度开发者大会上，发布一款专为加速 AI 回应而设计的全新晶片，此举意味 Nvidia 将打破长期以来以单一处理器应对多种任务的策略。消息指，这款新晶片将专注于 AI「推理」（Inference）阶段（即运行而非训练模型），亦是 Nvidia 去年 12 月斥资 200 亿美元（约 1,566 亿港元）收购初创公司 Groq 核心团队及技术后，首款亮相的新产品。
首推 Groq 技术晶片 专攻 AI 推理市场
报道指，Nvidia 计划推出这款基于 Groq 技术的语言处理器（LPU），与即将推出的旗舰级 Vera Rubin GPU 协同工作，旨在迎击竞争对手及应对新型的 AI 应用。
Nvidia 目前正面临初创公司及 Google 等大客户自研 AI 晶片的挑战；竞争对手 Meta 日前亦宣布推出新一代专为推理任务而设的四款处理器。有矽谷创投基金投资者直言：「我们正进入一个不再由英伟达独霸的有趣阶段。」
报道指，过去三年，英伟达庞大的市值主要得益于其 GPU 成为生成式 AI 产业的支柱，用于训练如 OpenAI 的 ChatGPT 等模型。
Nvidia 行政总裁黄仁勋过往一直主张，单一系统既可用于训练新 AI 模型，也可以用于运行基于这些模型建构的聊天机器人和编码工具。尽管各大型科技巨头已投入数以千亿美元部署这些系统，但同时亦投资研发自家的专用 AI 晶片。另外，随 AI 工具的日益复杂，例如智能体，或迫使黄仁勋放弃「单一处理器应对多种任务」的理念。
弃用昂贵 HBM 改用 SRAM 降成本
据悉，英伟达现有的 Blackwell 及即将推出的 Rubin 系统，均高度依赖价格高昂且供应短缺的高频宽记忆体（HBM）。不过，这款融合 Groq 技术的新晶片将一改传统，改用静态随机存取记忆体（SRAM），而非 HBM 所使用的动态随机存取记忆体（DRAM）。由于 SRAM 在市场上的供应相对充裕，加上技术特性上更适合用于加速 AI 的「推理」任务，料可大幅提升运算效率及控制成本。
美银料 2030 年推理开支占比达 75%
随著 AI 技术日益普及，市场对推理运算的需求正急速增长。美国银行分析师估计，到 2030 年，当全球 AI 数据中心市场规模达到约 1.2 万亿美元（约 9.36 万亿港元）时，推理应用的相关开支将占整体支出的 75%，远高于去年的约 50%，反映该领域势将成为各大科企的兵家必争之地。