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2026年初，AI芯片战场正悄然转向。

英伟达的焦虑：GPU遭遇“高阶TPU”挑战

当英伟达在CES上高调发布Rubin平台、宣称推理成本降至十分之一时，业内却更关注其背后的战略焦虑——就在一个多月前，meta被曝考虑弃用英伟达GPU、转投谷歌TPU；而就在2025年圣诞节，英伟达以200亿美元闪电收购Groq，一家估值仅69亿的初创公司，溢价近3倍。

Groq的核心武器，是其LPU（LinearProcessingUnit）——一种基于可重构数据流架构的新型AI加速器。它绕过传统GPU的内存墙，在大模型推理中实现几乎“确定性延迟”的Token吞吐，性能可达GPU的5–18倍，能效比提升10倍。

这场由TPU引发、由LPU加速的技术革命，正在催生一个新物种：高阶TPU（Advanced TPU）。而在中国，清微智能正成为这一路线的关键玩家。

2025年12月，北京AI芯片公司清微智能宣布完成超20亿元C轮融资，其自研的RPU（Reconfigurable Processing Unit）与Groq的LPU同属可重构数据流架构，被业内称为“中国版高阶TPU”。目前，清微已实现从IP、芯片到服务器的全栈自研，并在全国部署超3万张AI加速卡，稳居国产第一梯队。

其旗舰芯片TX81支持万亿参数大模型的训推一体，搭载该芯片的REX1032服务器可高效运行DeepSeekR1/V3等主流大模型，推理成本降低50%，能效比提升3倍。更关键的是，清微RPU已落地国家“东数西算”工程——新疆双河市中树云智算中心全部采用其芯片构建，成为西部绿色算力枢纽的标杆案例。

在生态层面，清微深度适配国产开源操作系统FlagOS，并与华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、摩尔线程、海光等共同组成“FlagOS卓越适配单位”，覆盖GPU、ASIC与可重构三大技术路线。

三大技术流派成形：GPU、ASIC与可重构芯片三分天下

至此，2026年AI芯片三大技术流派至此可见端倪：一是GPU派，二是ASIC派，三是可重构数据流派。

GPU派，以英伟达、摩尔线程为代表，是当今AI芯片领域的绝对霸主。但GPU芯片的性能提升，非常依赖于半导体制程的极限突破，以及HBM带宽的艰难提升。当“内存墙”、高功耗等问题席卷而来，GPU为通用性付出的代价，让效率的进一步提升困难重重。

于是，就有了ASIC派，以谷歌TPU、寒武纪、百度昆仑芯为代表。ASIC架构，走的是一种“特种兵路线”。它是一种为特定算法深度定制的集成电路，通过将硬件与算法深度绑定，实现AI运算的极致能效。但ASIC的短板也很明显，一旦算法迭代，硬件难匹配，芯片就有过时、甚至被废的风险。那AI芯片，能不能既能实现高性能、低功耗，又能够根据算法变化，实现硬件灵活重构？

“可重构数据流派”正式登场。像Groq的LPU、清微智能的RPU，都属于这一派。它的核心，是“软件定义硬件”。也就是说，RPU内部的硬件资源，可通过软件指令、实时重组，所以像一条可以随时调整工序的智能流水线。这种兼具ASIC高效能和GPU灵活性的可重构芯片（RPU），又被称为芯片界的“变形金刚”。

它究竟有多强？以清微智能量产的TX81芯片为例。一台搭载可重构TX81芯片的AI训推一体服务器，就能搞定万亿参数大模型的部署。像REX1032训推一体服务器，单机支持DeepSeekR1/V3满血版推理，成本大降50%，能效比提升3倍。

从边缘到主流：可重构芯片加速向未来

所以2026年开年之际，三大技术流派的定位，突然尘埃落定：GPU派在训练和通用计算中虽然保持核心地位，但ASIC派，正用极致能效比，主攻特定模型的推理场景，让云厂商降本增效；而可重构数据流派，更以其灵活、高效、确定性，成为多元化AI芯片生态的重要力量。这个曾被国际半导体界誉为“未来最具前景的芯片架构”，正从细分走向主流，并成为头部企业争相布局的核心方向。

当英伟达开始“买下未来”，中国则选择“造出未来”。在这场决定下一代算力话语权的竞赛中，清微智能和它的RPU，或许正是中国打出的一张关键牌。（张阳）