2026 CES科技展，黄仁勋选用了DeepSeek V3.2、Kimi K2 Thinking和Qwen来亮相下一代Rubin架构。大型语言模型（LLM），特别是混合专家模型（MoE）的普及和迭代给芯片带来新的机遇：
MoE模型强大的驱动力
当前，超60%的前沿开源模型采用混合专家架构。这种架构的特点是模型总参数规模巨大（如千亿甚至万亿级别），但在处理具体任务时仅激活少量“专家”参数。这对芯片提出了新要求：不仅要具备强大的绝对算力，更需要优化显存带宽和计算效率，以高效处理这种“稀疏激活”的计算模式。英伟达最新的Rubin架构芯片在运行DeepSeek-R1、Kimi K2等MoE模型时能实现10倍性能提升，正是针对这一趋势的优化成果。
实现“指数级降本增效”
AI芯片发展的核心目标已从单纯追求峰值算力，转向大幅降低推理成本，推动AI进入“平价时代”。在下一代芯片加持下，如Kimi K2的推理吞吐量提升10倍，同时单次推理（token）成本降至原来的1/10。这种成本下降使得运行千亿级参数的复杂模型变得经济可行。
支撑模型规模的爆发式增长
模型参数规模正以每年10倍的速度增长，从480B的Qwen3到1TB的Kimi K2，模型的复杂度和能力不断提升，对计算芯片的内存容量和带宽的需求是“饥渴”且近乎无限的。这为AI芯片市场创造了一个持续扩张的底层需求。
模型与计算芯片的协同进化进入新阶段
AI模型与AI芯片正在深度绑定、相互促进。英伟达将性能领先的模型（如中国的DeepSeek、Kimi）作为其硬件的“御用测试平台”。这意味着，未来的芯片架构设计将更紧密地贴合前沿模型的特性（如长上下文、Agent智能体能力），从而形成“更好的芯片→更便宜强大的AI服务→更广泛的应用场景→更大的算力需求”的增长飞轮。
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