从远处观察，大金字塔表面光滑，但走近后可见其由巨大石灰岩块堆叠而成，呈现阶梯状而非平缓斜坡。这一比喻可类比技术发展中的指数增长，往往表现为阶段性突破而非连续平滑曲线。
英特尔联合创始人戈登·摩尔在1965年提出，微芯片晶体管数量每年翻倍，后经修正为计算能力每18个月提升一倍。初期CPU性能增长符合此趋势，但随后增速放缓。计算增长转向GPU领域，英伟达CEO黄仁勋通过游戏、计算机视觉及生成式AI等应用，逐步构建技术基础。
技术演进常经历冲刺与平台期，生成式AI亦不例外。当前浪潮由Transformer架构驱动。Anthropic联合创始人达里奥·阿莫代表示：“指数增长会持续，直到它停止。每年我们都在想，‘事情不可能继续指数增长吧’——然后每年它都做到了。”大型语言模型增长正出现新范式，如2024年DeepSeek利用MoE技术以较小预算训练出高效模型。英伟达在Rubin平台中整合NVLink技术，以加速MoE模型推理并降低成本。
AI推理能力提升面临延迟挑战，Groq以其高速推理性能发挥作用。结合模型架构效率与Groq吞吐量，可提升系统智能水平，减少用户等待时间。过去GPU作为通用工具处理AI任务，但随着模型转向复杂推理，计算需求变化。训练需大规模并行处理，而推理要求快速顺序生成token。Groq的LPU架构优化内存带宽，支持实时推理。
高管层关注解决AI思考时间延迟问题。例如，AI智能体需生成大量内部token以验证任务，在标准GPU上可能耗时20-40秒，而在Groq上可缩短至2秒内。英伟达若整合Groq技术，可增强实时推理能力，并利用CUDA生态系统构建软件优势，提供训练与运行的高效平台。结合开源模型如DeepSeek 4，英伟达有机会拓展推理业务，服务增长客户。
AI发展如阶梯式突破：GPU解决计算速度问题，Transformer架构深化训练，Groq的LPU加速推理思考。黄仁勋通过战略布局，推动英伟达迈向下一代智能技术。
