AI芯片是整个大模型产业的底层。大家都知道GPU很重要，但芯片的演进方向正在发生变化。

一、训练和推理的不同需求

训练大模型需要极强的算力和精度，GPU是首选。但推理——也就是模型上线后处理用户请求——对成本和延迟更敏感，不需要GPU那样的极致精度。这就是推理专用芯片的机会：用更低的成本跑推理。

随着大模型应用越来越多，推理算力的需求正在超过训练。这也是为什么芯片厂商都在做推理优化。

二、国产芯片的进展

在国产替代大背景下，国产AI芯片在推理场景进展较快。因为推理对生态的要求相对低，只要模型适配好，国产芯片可以达到可用的性价比。训练场景仍然差距较大，但推理场景已经可以逐步替代。

三、对企业的影响

芯片的演进直接影响企业用AI的成本。推理芯片成本下降，意味着大模型应用的边际成本越来越低。这对AI应用的普及是好事——以前只有大公司用得起的AI能力，随着芯片成本下降，中小企业也能用了。