嗨，大家好，2026年的GTC大会马上就要开幕了，这次AI界的盛会大家千万别错过！我有个好消息要给大家分享。最近，郭明錤分析说，英伟达投资了Groq之后，对LPU的出货量做了很大调整。预计到了2026年和2027年，英伟达的LPU年出货量就把以前的翻了十倍多，能达到400万到500万颗。特别是在2026年，LPU的出货量会占总出货量的30%到40%，而2027年则会达到60%到70%。 这么多的出货量从哪里来？主要有两个原因。第一，LPU跟英伟达的CUDA生态系统无缝整合，给开发者带来了极大便利。开发者不用再为开发和部署发愁了。第二，AI智能体、实时交互等应用越来越多，对超低延迟推理需求大增。这些应用都需要快速响应和处理数据，LPU正好能满足这个需求。 为了保持竞争力，英伟达还打算给机柜里的LPU数量升级。原来一个机柜才放64颗LPU呢，现在要提升到256颗！新架构的机柜预计在2026年底到2027年初就会量产。而且它们每年的出货量也很可观，2026年大概能给300到500台机柜供货，2027年能供应1.5万到2万台机柜。 这个消息对整个行业影响都很大啊！特别是对沪电股份这样的PCB供应商来说意义非凡。沪电股份参与了LPU机柜使用的M9材料研发和测试，这次还引入了三家CCL供应商（其中两家是中国厂商），打破了以前台光电一家独大的局面。这个时候的HBM不再像以前那么重要了，取而代之的是片上大容量SRAM存储。 至于这块新技术有没有替代物呢？有人说Low Dk-2玻璃纤维或许能取代石英布。如果这个计划顺利进行，并且能在2027年下半年量产的话，这将开启AI服务器PCB材料采购新的周期。 不过大家可能会好奇，LPU到底是什么东西？其实它全称是语言处理单元（Language Processing Unit），就是专门为大语言模型推理场景定制的一种专用AI芯片。Groq公司先开发出来后被英伟达收购整合进了自己的生态体系里。它的核心特点就是只做推理不做训练。 最大亮点在于它采用片上大容量SRAM存储来替代传统GPU依赖的片外HBM。再搭配编译器静态调度技术就可以消除内存瓶颈问题了！让数据像流水线一样精准可控、大幅降低推理延迟，特别适合那些对响应速度要求极高的场景。 和GPU相比呢？它们形成了很好的互补关系：GPU负责训练模型和高吞吐量推理任务（类似重型坦克），LPU负责极低延迟推理任务（类似超音速战斗机）。两者共同支撑着AI从训练到落地应用的整个流程。 所以说，这次GTC 2026大会不仅是技术盛宴，也是行业格局重塑的关键节点！让我们一起期待更多精彩内容吧！