我们首先有一个认识是，今天的冯诺依曼算力已经不稀缺了，我们稀缺的是加速算力。

而加速算力又有一个认识是训练，其实并没有推理稀缺。

而推理算力再有一个认识，就是其实它的算法已经高度固化。

基于此，无论是美国最近 IPO 的一个晶圆单位的算存一体的推理芯片（Cerebras）和华为新的架构，还是谷歌 tpu ，其实都是想用高度的一体化和优化解决推理加速算力的缺口。

而我反复说了有小一年，英伟达一定被挑战，它被群狼环伺。

就是因为如果算法层面会高度固化，那么整个芯片及相应的系统设计将会开始垂直整合。这就是美国跟华为同时在做的事情。

只要是超大规模神经网络，没有算法层面的根本的迭代更新，那么这种专用目标的芯片或者解决方案的成本跟速度都会打败英伟达。

这就类似于你最开始用你家里的 PC 挖币，后来会是专门的矿机，布置在水电站边上的道理是一样的。。。

PC GPU → 专业显卡矿机 → ASIC矿机 → 集群化部署。。。

历史不会重复，但是它会押韵。