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type: "Topics"
locale: "zh-HK"
url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/40244845.md"
description: "最近 AI 芯片的各種架構又被廣泛討論，CPU/GPU/TPU/NPU/LPU 各種技術路徑又被大家拿出來廣泛討論先説大背景：現在的 AI 已經從 “大規模訓練” 轉向 “大規模推理（inference）+ 智能體（agentic AI）+ 邊緣計算（包括手機、汽車、工廠傳感器、IoT 設備這些終端）”訓練階段仍由 GPU/TPU 主導，但推理場景對低延遲、低功耗和成本更敏感；因此，邊緣設備催生單瓦級功耗的 NPU，雲端推理需要極致吞吐與確定性延遲，讓 CPU、NPU 和 LPU 在各自細分領域重獲優勢CPU 通用但慢；GPU 千核並行；TPU 脈動陣列專用；NPU 邊緣低功耗（手機級）；LPU 全 on-chip SRAM，零緩存延遲（但需多芯片互聯）整體市場仍處於爆炸式增長：AI 硬件市場 2024 年就接近 600 億美元，2026 年仍在高速擴張，核心是大家都在找 “比 GPU 更高效” 的替代路徑所以只要 AI 的 infra 還在大規模的建設：CPU/GPU/TPU/NPU/LPU 各種技術路徑的龍頭，大概率也還是有很大的增長空間的#Google #Intel #Nvdia 都可以買點"
datetime: "2026-04-28T04:47:06.000Z"
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  - [en](https://longbridge.com/en/topics/40244845.md)
  - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/40244845.md)
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author: "[美股金虫哥](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/14300122.md)"
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# 最近 AI 芯片的各種架構又被廣泛討論，CPU/GPU/TPU/NPU/LPU 各種技術路徑又被大家…


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