详解AI算力与芯片平台趋势，覆盖GPU、NPU、HBM、高速互联、机架级系统、国产算力适配与推理成本优化。
核心变量
GPU/NPU、HBM、互联、DPU、CPU、编译器、算子库和推理框架共同决定真实吞吐。
国内路线
国产算力强调模型适配、低精度推理、专家并行、集群互联和软件迁移能力。
海外路线
NVIDIA、AMD、Google TPU 等持续推进机架级系统，把训练、推理、网络和软件服务打包为平台能力。
落地判断
静态看芯片参数不够，应该测试具体模型在真实业务请求下的吞吐、延迟、显存占用和稳定性。