AI芯片，为什么开始“分工”了？
过去看AI芯片，大家习惯只看一个数字：
峰值算力。
但大模型时代，这个逻辑正在发生变化。
因为一个模型从训练到最终输出Token，中间其实要经历很多不同的阶段：
训练 → 部署 → Prefill → Decode → Token
每个阶段，对计算、显存、带宽和通信的需求都不一样。
比如Prefill，更像是“把用户的问题一次性读进去”，计算密度高；
Decode则是“一个Token一个Token地往外生成”，对显存访问和带宽更加敏感。
所以，昇腾950没有简单地追求“一张卡包打天下”，而是出现了更加明确的产品分工：
950PR：偏Prefill、推荐、推理
950DT：偏Decode、训练
这其实透露出一个很重要的趋势：
AI芯片正在从“通用算力竞争”，走向“场景效率竞争”。
未来的数据中心，可能不再是一堆完全相同的AI卡。
而更像一条生产线：
有人负责训练模型，
有人负责模型推理，
有人负责Prefill，
有人负责Decode，
最后共同完成Token生产。
因此，判断一套AI算力系统，不能只问：
“这张卡有多少PFLOPS？”
还要问：
“它最适合干什么？”
因为真正决定成本和效率的，往往不是理论峰值，而是：
在具体任务里，能把多少算力真正变成Token。
这也是国产算力竞争正在进入的新阶段：
从比芯片参数，走向比系统效率。
#国产算力 #昇腾950 #AI芯片 #大模型 #智算中心 #国产算力百科