采购 AI 芯片时「专业化」比「规模」更关键

Dharma AI 在博客中提出，企业采购 AI 硬件时过度关注算力规模（FLOPs），却忽略了「专业化」这一战略变量。文章认为，针对特定工作负载（如推理、微调、稀疏模型）定制的芯片，往往能在实际吞吐和延迟上超越通用大算力方案。

核心论据是：专用芯片通过优化内存层次、数据流和数值精度，可以在相同功耗下获得更高的有效算力利用率。作者以推理场景为例，指出稀疏激活和 KV Cache 优化对硬件架构有特殊要求，通用 GPU 在这些场景下存在严重的资源浪费。

这一观点挑战了「算力越大越好」的主流采购逻辑，提示工程团队在选型时应将工作负载特征与硬件架构对齐，而非仅看峰值 TFLOPS。对自建推理基础设施的团队具有直接参考价值。