实际上太多人不懂这种芯片业的专业知识，或者说太高估大众的专业知识水平，
到今天为止，大量的人还不知道全功能游戏GPU是包含gpgpu和npu以及tpu的功能的，
甚至不知道GPU是完全可以运行DeepSeek等人工智能软件，
甚至不知道的人工智能软件早年就是的游戏GPU集群训练出来的，
只有重头走英伟达的路，才能做好人工智能和机器人大脑，
想投机取巧绕开复杂的其他部分只做简单的计算单元，绕过去直接做GPU的部分功能的NPU，达到全功能GPU的效果，是不可能的，
我在雪球里面看到好多人知道第一次知道砺算游戏GPU能本机部署运行运行DeepSeek大为惊讶，大呼买少了
从应用覆盖范围来说，
GPU全功能图形处理芯片
》GPGPU通用图形处理芯片
》NPU神经网络处理芯片
》TPU张量处理芯片
应用覆盖范围是包含的关系，换句话说，全功能图形处理芯片GPU能做后面所有芯片能做的事情
后面所有的GPGPU，NPU和TPU各类芯片都是在全功能图像处理芯片GPU基础上，删减了部分功能，特化强化了部分功能，只做一方面的专长
甚至像NPU和TPU只围绕单一软件算法进行芯片电路设计
NPU基于卷积神经网络算法
TPU基于张量加乘算法
要知道一代芯片的设计周期长达两三年，但是下游人工智能软件的算法更新甚至可能只有几个月
一旦下下游主流的软件算法出现突变或者更新，那上一代的芯片就不能完全适应更新的算法了
比如五年前那个年代NPU主要基于的算法是神经网络算法，而以openAI为代表的新一代人工智能真正崛起仪仗的的是transformer算法
所以上一代芯片全都抓瞎了
相反全功能游戏GPU覆盖的算法很全面，功能都很齐全，基本啥算法都能支持，
相反用游戏GPU组成的算力集群能适应不断的算法变化，
各种人工智能软件都能支持，
只是单个特化算法的效率比起那些特化的芯片稍微差一点，也不是不能用
所以你们知道为什么英伟达的GPU这么多年能稳坐钓鱼台了
因为他的几乎所有算法都支持，以不变应万变，人工智能演变都在他的篮子里
而基于英伟达GPU的算法和软件移植到其他特化出来的npu和tpu上面，功能缺失以后，直接软件就无法运行了
对于甲方来说，不能用是远比效率差一点，要严重的多的问题
你不能用的话，怎么向上面出钱的老板交代
直接就是认为花那么多钱是你能力的问题
跑的慢一点，无非是申请资金加数量吗，这不是你能力的问题
这中间的差别天差地远，大家自己体会
这也是英伟达GPU之所以全功能GPU稳坐钓鱼台那么多年的核心原因
所以在中国你要替代英伟达走独立自主之路
取巧的办法肯定是不行的，
你要1:1重走英伟达游戏GPU到人工智能处理芯片这一整条路
半点坑都不能少踩
从目前来看，最有希望复制英伟达路径的只有独立研发微架构和指令集的全功能游戏GPU的东芯砺算
