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　　2026年3月5日，CIME国际液冷散热技术公众号指出：英伟达计划于3月16日开幕的GTC大会上推出一款全新AI推理芯片系统，核心芯片预计融合英伟达此前收购的Groq的LPU架构技术。
　　投资要点:
　　英伟达GTC 2026即将召开，或将推出LPU核心整机推理系统
　　英伟达GTC 2026大会将于3月16日至19日在加利福尼亚州圣何塞召开。本届大会的核心议程预计将涵盖多项前沿技术发布，包括新一代AI加速芯片如Vera Rubin平台及首发搭载台积电1.6纳米制程的下一代核心芯片Feynman、Agent系统、CUDA架构、高性能推理、物理AI以及量子计算等关键领域的最新进展。
　　CIME国际液冷散热技术公众号进一步指出GTC大会上推出的全新AI推理系统，核心芯片为专为推理优化的新芯片，芯片底层为英伟达此前收购的Groq团队开发的LPU架构。系统将为整机架级推理方案，单机架可能搭载256个LPU单元，分布于32个服务器托盘之上，每个托盘配置8颗LPU芯片，整体面向规模化、低延迟推理场景。
　　Decode时延决定推理体验，Groq LPU适配推理场景
　　在推理过程中，模型需经历两阶段：1）pre-fill阶段：处理用户输入2）decode阶段：逐Token生成输出结果。实际影响用户推理体验的关键在于decode阶段的生成速度与延迟。而在基于GPU的推理架构中，大量模型参数存放于HBM中，计算核心与HBM之间需要进行频繁数据搬运，影响模型decode阶段的时效性。
　　而Groq LPU专为推理加速设计，其采用离计算核心更近的存储单元SRAM来存储模型参数，230MB片上SRAM可提供高达80TB/s的内存带宽，这使其数据处理速度远超GPU架构。同时，Groq采用分布式推理策略：建立千卡互联集群，每张卡仅存储并计算模型的一小部分，最后聚合输出，从而更好地适配低延迟推理场景。
　　算力需求向推理侧转移，国产芯片迎来确定性机遇
　　随着Agent应用爆发，全球算力需求结构正发生明显变化，市场重心从训练转向推理。据彭博社，2025年训练成本占大型云计算公司数据中心支出的40+%，但到2032年，这一比例将降至14%左右。IDC同样指出，到2028年，中国非GPU服务器的市场规模占比将逼近50%，结构转型趋势明确。
　　海外多家模型厂正达成大规模推理芯片订单，如：OpenAI与Cerebras签署数十亿美元推理优化芯片订单，Anthropic、Meta分别与谷歌签订210亿美元、数十亿美元TPU合作协议，Meta与AMD达成大规模推理芯片合作。同时，国产模型也正加速转向本土算力方案，如DeepSeek V4，其发布策略明确优先适配昇腾、寒武纪等国产计算平台。我们认为国内推理基础设施市场建设或已进入加速期，国内AI芯片厂商有望迎来广阔增长机遇。
　　行业评级及投资策略：随着大模型加速进化、Agent应用大规模普及，推理端市场需求有望进一步释放，我们认为国内推理基础设施市场建设或已进入加速期，相关AI芯片、硬件及服务公司增长前景广阔。基于此，我们维持对计算机行业“推荐”评级。
　　重点关注个股: 1）AI芯片：海光信息、寒武纪、芯原股份、沐曦股份、摩尔线程、壁仞科技、天数智芯；2）CPU：海光信息、龙芯中科、中国长城（飞腾信息）；3）连接：澜起科技、盛科通信、锐捷网络、华工科技、华丰科技；4）服务器：中科曙光、浪潮信息、华勤技术、紫光股份、工业富联、软通动力、神州数码、中兴通讯、中国长城；5）液冷：曙光数创、英维克、飞荣达、鼎通科技、高澜股份等。
　　风险提示：宏观经济影响下游需求；AI发展不及预期；AI应用发展存在法律法规等不确定性；市场竞争加剧；中美博弈加剧；国内AI产业中小模型较多使得技术路线趋同；重点关注公司业绩不及预期。