Groq部分，这部分也讲一下，这部分其实是分2部分逻辑的。甚至是可以分3部分的。
第一部分，是SRAM。这部分的话，主要原因还是Groq在芯片内部集成了230M SRAM的大小，大家觉得是SRAM进行的推理变化。当然了，本身逻辑是没有太大问题的，因为当下的芯片，大部分在芯片内其实也是集成有SRAM的，但是大小都比较小，大概都是1M到10M之间，前几年的时候还是128K到1M之间。既然Groq直接集成到了230M，那么这个直接增量确实是几十倍甚至是上百倍了。。
那么问题是为什么之前大家不这么做呢？因为SRAM作为靠近CPU的最近的存储单元，这部分其实做芯片集成的时候，会非常贵，所以才有了除SRAM之外的第二级ram，DRAM。当然了存储的分级，从CPU内部其实就有片内ram和Cache，cache分L1 Cache和L2 cache，但是这些容量更小，如果扩容，成本更贵。。sram作为cpu片外的一级ram，相对来说，比片内便宜，比更远的dram贵。。但是因为更靠近cpu，所以访问速度自然更快，速度是dram的几十倍，但是成本也是dram的几倍，所以既然人家搞HBM，用dram搞，那么只要你的成本能扛得住，你用更靠近cpu的sram搞，那你的速度就天然比DRAM更快。。所以sram的逻辑在这里。。

第二层逻辑，存算一体。。。Groq其实本身是一个LPU芯片，它的方案是基于SRAM实现的存算一体，当然，业内可可以叫近存计算。。这个不多展开了，以前都科普过。
那么存算一体目前实现的路线其实也是有2条的，一是基于介质，比如有基于Nor flash的，比如xx股份的存算一体，比如23年清华大学出的那个忆阻器的存算一体方案。有基于SRAM方案的，比如xx科技的AI存算一体SoC，这个去年科普过，也都做了3-5倍。还有一级市场的一些明星项目也是基于这个方案的，，华为的昇腾AI芯片里其实用的也是基于SRAM的存算一体方案。。还有基于DRAM的方案，比如xxxx的cube方案，就是基于DRAM的存算一体，，，还有基于RRAM，ReRAM以及PRAM的存算一体，这都是基于介质方案的。。
第二种是直接基于新材料方向，这个是用二维材料甚至是三维材料做堆叠。。目前市场没有，都在一级市场，国内有一家，更多还是在美国。

第三部分的话，那就是AI推理，本身LPU以及ASIC方案，最终都是为了AI推理。。。这部分国内强一点的，比如xxxx，比如xx股份，xx科技等。目前市场还没有引申到这部分来。。
存算一体芯片以及端侧ASIC这部分是明年的端侧AI的阵眼。