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本報(bào)告延續(xù)我們2026年1月12日發(fā)布的《英偉達(dá)吸收Groq定義AI下半場(chǎng)》觀點(diǎn)。彼時(shí)我們指出，英偉達(dá)整合Groq的戰(zhàn)略，與其2020年收購(gòu)Mellanox一脈相承，核心在于吸收人才及將領(lǐng)先的底層IP內(nèi)生化，以補(bǔ)齊架構(gòu)層面的結(jié)構(gòu)性短板。盡管市場(chǎng)普遍預(yù)期英偉達(dá)可能在GTC 2026上發(fā)布一款獨(dú)立的LPU機(jī)架，但我們認(rèn)為僅為權(quán)宜之計(jì)。從長(zhǎng)期戰(zhàn)略視角看，我們預(yù)計(jì)，自Feynman架構(gòu)起，Groq的LPU將被納入英偉達(dá)GPU路線圖，并將確定性、低時(shí)延計(jì)算能力以架構(gòu)級(jí)方式嵌入CUDA及GPU軟件棧之中，為正在崛起的Agentic AI時(shí)代鋪墊。我們認(rèn)為，2026年或?yàn)锳gentic AI的元年。英偉達(dá)與Groq的整合，恰逢產(chǎn)業(yè)范式從以吞吐為核心的模型訓(xùn)練階段，轉(zhuǎn)向以低時(shí)延為核心的代理AI部署階段。我們認(rèn)為，在確立大模型訓(xùn)練階段的領(lǐng)先地位后，英偉達(dá)正進(jìn)一步定義AI下半場(chǎng)的架構(gòu)規(guī)則。隨著產(chǎn)業(yè)重心由吞吐驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練轉(zhuǎn)向時(shí)延驅(qū)動(dòng)的代理AI部署，英偉達(dá)已同時(shí)掌握兩種范式下的核心架構(gòu)能力，建立雙重平臺(tái)的技術(shù)壁壘。
　　Feynman：順應(yīng)Agentic AI演進(jìn)，與Groq恰逢其時(shí)的架構(gòu)融合
　　我們認(rèn)為，此次整合在時(shí)間維度上具有明顯的前瞻布局。我們預(yù)計(jì)Feynman將以Chiplet形式，將LPU通過(guò)TSV與SoIC混合鍵合技術(shù)，與計(jì)算Die面對(duì)面集成，并在HBM之外引入一層高速SRAM存儲(chǔ)層，專(zhuān)為代理AIChain-of-Thought推理場(chǎng)景優(yōu)化。同時(shí)，F(xiàn)eynman采用臺(tái)積電A16制程亦具關(guān)鍵意義。其背面供電設(shè)計(jì)釋放芯片正面空間，為垂直堆疊與高密度集成創(chuàng)造條件，但與此同時(shí)也將對(duì)熱管理與功率管理提出更高要求。我們預(yù)計(jì)Feynman有望于2028年推出，時(shí)間節(jié)點(diǎn)與代理AI商業(yè)化拐點(diǎn)大致重合。在互連層面，Groq的RealScale架構(gòu)在約576顆芯片規(guī)模時(shí)將面臨確定性性能的物理上限。若將LPU封裝于Feynman構(gòu)架內(nèi)部，英偉達(dá)有望繞開(kāi)這一規(guī)模擴(kuò)展的約束，使確定性執(zhí)行層直接繼承NVLink的擴(kuò)展能力，而無(wú)需承受Groq獨(dú)立拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所帶來(lái)的規(guī)模限制。
　　CUDA：吸收GroqWare，強(qiáng)化Agentic AI時(shí)代的生態(tài)鎖定
　　我們認(rèn)為，軟件層整合同樣至關(guān)重要。GroqWare采用以編譯器靜態(tài)調(diào)度為核心的執(zhí)行模型，而CUDA則以運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度為基礎(chǔ)，兩者在執(zhí)行哲學(xué)上存在根本差異。如何在不破壞現(xiàn)有生態(tài)的前提下實(shí)現(xiàn)融合，是此次整合的關(guān)鍵所在。我們預(yù)計(jì)英偉達(dá)將從三層架構(gòu)推進(jìn)整合：1）在編譯器層面，將GroqWare的靜態(tài)調(diào)度能力納入CUDA編譯流程，使確定性執(zhí)行能力成為底層編譯能力的一部分；2）在運(yùn)行時(shí)層面，通過(guò)TensorRT作為調(diào)度橋梁，自動(dòng)識(shí)別低批次、低時(shí)延、代理AI推理類(lèi)負(fù)載，并將其分發(fā)至LPU執(zhí)行；3）在生態(tài)層面，以標(biāo)準(zhǔn)CUDA納入LPU能力，使現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架無(wú)需修改即可調(diào)用相關(guān)算力資源。
　　LPU：聚焦低時(shí)延推理場(chǎng)景，而非全部推理負(fù)載
　　我們認(rèn)為L(zhǎng)PU并非面向所有推理任務(wù)，其結(jié)構(gòu)性?xún)?yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在低時(shí)延或具有人機(jī)交互屬性的代理AI場(chǎng)景。在此類(lèi)場(chǎng)景中，核心瓶頸在于低時(shí)延約束下的內(nèi)存帶寬，而非計(jì)算吞吐能力本身。以大模型推理中的自回歸解碼階段為例，盡管所有推理流程均包含解碼，但在低批次、強(qiáng)時(shí)延約束的在線服務(wù)場(chǎng)景中，請(qǐng)求難以進(jìn)行高效并行聚合，GPU并行計(jì)算能力無(wú)法充分發(fā)揮，系統(tǒng)瓶頸隨之轉(zhuǎn)向內(nèi)存帶寬。我們認(rèn)為，這類(lèi)以低時(shí)延為核心約束的負(fù)載，正是LPU發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的典型場(chǎng)景。在多步代理AI任務(wù)中，該特征或進(jìn)一步放大。每一步推理的時(shí)延都會(huì)累積為端到端響應(yīng)時(shí)間，并被用戶(hù)直接感知。我們也認(rèn)為，在這種高度順序化的執(zhí)行鏈條中，LPU所提供的確定性、無(wú)資源爭(zhēng)用的執(zhí)行機(jī)制，相較傳統(tǒng)GPU的動(dòng)態(tài)調(diào)度體系，更具優(yōu)勢(shì)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：技術(shù)落地緩慢、需求不及預(yù)期等。