过去几年，AI竞赛的核心是“算力规模”——堆叠更多GPU、训练更大模型，这让HBM（高带宽内存）备受瞩目。然而现在，风向却在转变。随着生成式AI进入商业化，市场需求逐渐从“训练能力”转向“即时推理能力”。无论是即时语音助手、翻译与客服，还是自动驾驶、金融交易与风控决策，这类应用最担心的并非算力不足，而是延迟过高——而这恰是HBM的短板。

英伟达斥资200亿美元取得Groq的LPU（语言处理单元）技术授权，表面是AI加速器之战的一环，实则与SRAM密切相关。LPU的性能优势并不完全依赖于算力，而更依靠极高速、低延迟的内存存取——这正是SRAM不可替代的强项。

英伟达为何选择购买Groq的“技术”而非芯片？原因在于，英伟达已掌握GPU架构、CUDA生态、HBM封装与供应链，却缺乏极致低延迟推理架构的设计能力。Groq的核心价值，在于通过“大量SRAM＋简化控制逻辑”实现比GPU更可预测、更即时的AI响应，尤其适用于AI智能体、实时语音、高频交易和机器人控制等场景。SRAM从昔日的“配角”悄然升级为“主角”。