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格局的演变英伟达的「盔甲」也开始出现裂痕。从模型训练英伟达的强项到推理即这些模型的实时应用市场格局正在发生重塑。而引领这场变革的正是谷歌的张量处理单元TPU它带来的无与伦比的效率和成本优势或许将终结英伟达的垄断地位。到 2030 年推理将消耗 75% 的人工智能计算资源创造一个规模达 2550 亿美元的市场并以每年 19.2% 的速度增长。然而大多数公司仍然以训练成本为优化目标。这并非炒作而是经济因素。训练是一次性的冲刺而推理则是一场永无止境的马拉松。随着像 OpenAI 这样的公司疲于应对飞涨的推理成本预计仅 2024 年就将达到 23 亿美元远超训练 GPT-4 的 1.5 亿美元成本谷歌的 TPU 凭借其高性价比脱颖而出。在这篇深度分析中作者将探讨 TPU 如何赢得推理之战并以行业领导者的实际迁移案例为佐证同时解释为何这一转变预示着英伟达即将走向衰落。AI 算力的分野训练与推理要了解正在发生的巨大转变我们首先必须剖析人工智能计算的两大支柱训练和推理。训练英伟达的巅峰之作训练是将海量数据集输入神经网络以「教会」它们模式、预测和行为的密集型过程。它需要大量的计算资源需要数千个 GPU 进行并行处理以完成矩阵乘法和反向传播等运算。英伟达正是凭借此建立了自己的帝国。其 CUDA 软件生态系统和 Hopper 架构例如 H100 GPU在处理这种高强度计算任务方面表现出色从而实现了 GPT-4 和稳定扩散等突破性成果。但训练是有限的一旦模型被训练完成繁重的工作就停止了。成本是前置的单次运行可能消耗数百万 GPU 小时但它是有限的。对于 GPT-4 来说这笔一次性账单达到了 1.5 亿美元。英伟达的 GPU 凭借其在图形、模拟和通用计算方面的多功能性成为这一阶段的首选。到 2023 年英伟达控制了超过 80% 的 AI 芯片市场仅数据中心销售就带来 600 亿美元的收入。推理永无止境的钱坑推理则完全不同。这是部署阶段每次 ChatGPT 查询、图像生成或推荐算法都会在新数据上运行已训练的模型。与训练不同推理是持续进行的处理的每一个 token、每一次用户交互、每一秒的操作都会产生成本。接下来残酷的数学计算将揭示真相。推理需求并非一次性的而是随着使用量的增长而呈指数级增长。OpenAI 2024 年的推理支出飙升至 23 亿美元是 GPT-4 训练成本的 15 倍。在全球范围内随着 AI 集成到从自动驾驶汽车到个性化广告等各种应用中机器学习推理成本正在爆炸式增长。分析师估计到 2026 年推理需求将比训练需求高出 118 倍。到 2030 年推理计算可能占人工智能总计算量的 75%从而推动 7 万亿美元的基础设施投资。英伟达的 GPU 虽然针对训练的高吞吐量并行性进行了优化但在这里表现不佳。它们会消耗大量的电力和内存来处理持续的查询导致效率低下。进入推理时代在未来每次查询的成本至关重要。谷歌的 TPU专为推理时代而设计谷歌并非偶然发现了 TPU。它为自身庞大的网络帝国精心打造了 TPU为搜索、YouTube 推荐和全球规模的翻译服务提供强大支持。TPU 于 2016 年推出是一种专用集成电路ASIC专为张量运算而设计而张量运算正是人工智能的核心数学运算。架构优势为什么 TPU 能碾压推理TPU 在流式阵列中表现出色这种硬件网格能够高效地传输数据无需频繁的内存读取从而大幅降低延迟和能耗。而英伟达 GPU 则如同功能强大的瑞士军刀能够即时解码指令但这会增加额外的开销。对于推理任务而言这意味着在 LLM 等工作负载下TPU 的性价比是英伟达 H100 的四倍。谷歌最新的 Ironwood (v7) TPU 的速度是 v6 的四倍峰值计算能力是 v5p 的十倍每一代产品都能带来 2-3 倍的性价比提升。能效是另一项杀手级优势。TPU 采用垂直供电设计在执行搜索查询时比 GPU 节能 60-65%。在 MLPerf 基准测试中TPU v5e 在 9 个推理类别中的 8 个类别中领先例如 BERT 服务等任务的完成速度比 A100 GPU 快 2.8 倍。价格是决定性因素按需使用的 TPU v6e 起价为每小时 1.375 美元签订长期合约后可降至每小时 0.55 美元并且无需支付英伟达的授权费。用户反馈一个 v5e 扩展舱相比八个 H100 扩展舱「价格更低」性价比更高。2025 年 AI 芯片对比TPU 与 GPU 正面交锋英伟达优势逐渐消失在纯粹的推理领域英伟达的优势灵活性反而成了劣势。GPU 虽然能处理各种任务但在非 AI 操作上却会浪费大量资源。随着推理逐渐占据主导地位像 TPU 这样的专用 ASIC 芯片正在削弱英伟达的这一优势。谷歌云的高管们预计仅 TPU 的采用就能占到英伟达 10% 的收入。英伟达的毛利率高达 70-80%来自高效竞争对手的价格压力可能会挤压其利润空间。ASIC 与 GPU 的 AI 之争为什么专用芯片主导深度学习推理要理解为什么 TPU 正在瓦解英伟达的霸主地位我们需要掌握 ASIC专用集成电路和 GPU图形处理器之间根本的架构差异。这不仅仅是技术细节的问题而是决定数十亿美元计算支出成败的关键所在。什么是 ASIC 芯片它与 GPU 有何不同GPU 是通用型处理器。 最初设计用于图形渲染因此得名「图形处理单元」英伟达利用其并行处理能力将其重新应用于人工智能领域。像 H100 这样的 GPU 包含数千个 CUDA 核心可以处理各种工作负载游戏、视频编码、科学模拟、加密货币挖矿当然还有神经网络。这种多功能性使 GPU 成为人工智能早期时代的瑞士军刀。专用集成电路ASIC是专业芯片。它们从一开始就为单一用途而设计 牺牲灵活性以换取极高的效率。谷歌的 TPU 专为矩阵乘法和张量运算而硬编码这是神经网络的数学基础。每个晶体管、每条电源轨、每条数据通路都针对一个目标进行优化以闪电般的速度和最小的能量损耗完成张量运算。不妨这样理解GPU 就像一位多才多艺的运动员精通多项运动而 ASIC 则像一位奥运短跑运动员在某一方面技高一筹。对于需要 24✖️7✖️365 全天候运行的推理工作负载你需要的是这位短跑运动员。ASIC 优势为什么专业化能够规模化制胜?能效方面 ASIC 芯片消除了指令解码的开销。GPU 动态地获取、解码和执行指令消耗大量周期和电力。TPU 则在硬件中执行固定操作在相同工作负载下能耗降低 60-65%。在数据中心规模下这意味着节省数百万美元的电力成本并减少冷却基础设施。降低延迟 TPU 中的脉动阵列可创建确定性的数据流信息在芯片内同步流动如同精心编排的装配线而 GPU 依赖于具有不可预测访问模式的内存层次结构L1/L2 缓存、HBM从而引入延迟峰值。对于实时推理聊天机器人、自动驾驶汽车、金融交易而言毫秒级的延迟至关重要。每次操作成本 ASIC 通过去除未使用的电路以更少的投入提供更高的计算能力。在 Transformer 型号上TPU 的每美元性能是 H100 的四倍因为每一平方毫米的硅片都物尽其用。GPU 则承载着诸多冗余纹理单元、光栅化操作、显示控制器等等所有这些在 AI 推理期间都处于闲置状态。可扩展性 ASIC 可以紧密集成到定制系统中。谷歌的 TPU pod 通过定制互连连接 4096 个芯片实现了 PCIe 受限 GPU 无法实现的近乎线性的扩展。这种架构上的自由度使超大规模数据中心能够构建完全符合自身需求的推理集群。权衡取舍灵活性与效率ASIC 芯片并非万能它们的专用性也是它们的局限性。训练新的模型架构、尝试新的层或运行非 AI 工作负载都需要 GPU 的灵活性。因此未来并非「ASIC vs GPU」之争而是战略部署GPU 用于研究和训练ASIC 用于生产推理。新兴的 ASIC 芯片格局 除了 TPU 之外亚马逊的 Trainium、微软的 Maia 以及 Cerebras 和 Groq 等初创公司正以各种专用芯片涌入市场。每款芯片都针对特定的细分领域LLM 推理、训练、稀疏模型从而打破了曾经由英伟达统一的 CUDA 王国。结论是什么对于以推理为主导的未来到 2030 年将占计算总量的 75%ASIC 芯片不仅具有竞争力而且势在必行。物理定律决定了这一点大规模专业化是无法超越的。英伟达深谙此道因此大力推进像 Blackwell 这样针对推理优化的架构但他们试图让一把瑞士军刀比手术刀更锋利。现实世界的胜利AI 巨头押注 TPU迁移案例就是最好的证明。全球顶尖的人工智能运营商正在放弃英伟达处理器转而使用 TPU从而大幅降低成本并以前所未有的方式扩展推理能力。Midjourney 的 65% 成本削减图像生成器 Midjourney 曾是 GPU 的主力军但在 2024 年转向 TPU 后便再也没有回头。推理成本骤降 65%从每月 200 万美元降至 70 万美元。根据 Cohere 的类似基准测试使用 TPU v6e 后生成任务的吞吐量提升了 3 倍。「TPU 在推理工作负载方面的经济效益」被证明具有变革性意义释放了研发资金。Anthropic 的百万 TPU 登月计划Claude 的开发商 Anthropic 公司与谷歌达成了一项价值数百亿美元的交易承诺提供多达一百万个 TPU。到 2026 年这将释放超过 1GW 的计算容量并将 TPU 与亚马逊 Trainium 和英伟达的相结合构建多元化的技术栈。首席执行官 Thomas Kurian 表示「卓越的性价比和效率」是促成此次交易的关键因素。自 2023 年以来TPU 一直为 Claude 提供计算动力。Meta 的数十亿美元转向Meta 是英伟达最大的客户计划 2025 年支出 720 亿美元目前正就一项价值数十亿美元的 TPU 部署进行深入洽谈。Meta 计划从 2026 年通过谷歌云租赁 TPU 开始并计划在 2027 年之前部署本地 TPU用于 Llama 微调等需要大量张量的工作负载。这种混合策略英伟达提供灵活性TPU 提供效率预示着更广泛的资源迁移趋势。这些并非个例。Salesforce 和 Cohere 都实现了 3 倍的增长谷歌的 Gemini 运行在数万个 TPU 上。那些精明的运营商纷纷抛售英伟达的溢价产品转而选择谷歌的性价比更高的产品。何时选择 TPU 与英伟达显卡AI 基础设施的决策矩阵选择 TPU 还是英伟达 GPU 并非非此即彼。这取决于您的工作负载、规模和基础架构策略。以下是一个基于实际部署的实用框架如果您符合以下条件请选择 TPU成本阈值 推理成本超过每月 5 万美元。在此规模下TPU 节省的成本40-65%足以抵消迁移带来的额外开销。工作负载适用性 大规模运行 LLM 服务、推荐系统、图像生成或视频处理。这些张量密集型操作正是 TPU 的优势所在。云平台部署 熟悉 Google Cloud 生态系统或愿意采用 TensorFlow/JAX 框架。可持续发展目标 环境和能源效率是重中之重。TPU 的功耗比同等 GPU 配置低 60-65%这对实现 ESG 目标至关重要。可预测的扩展 具有一致流量模式的大容量生产推理而不是实验性研究。如果您需要以下功能请选择英伟达显卡训练灵活性 构建自定义架构、多模态模型或进行需要 CUDA 特定库和工具链的研究。多云战略 要求硬件能够在 AWS、Azure 和本地数据中心之间移植且不受供应商锁定。多样化的工作负载 除了机器学习任务外还可以运行图形渲染、模拟、游戏或非人工智能计算。预算限制 每月 AI 计算预算低于 2 万美元。设置开销和迁移成本使得 TPU 在小规模应用中不太划算。前沿模型 尝试使用尚未针对 TPU 编译进行优化或需要自定义内核的架构。混合战略企业行动指南遵循 Meta 的模式部署 Nvidia H100 用于训练、实验和模型开发使用 TPU v6e/v7 进行生产推理服务。这种模式兼顾了灵活性和成本优化在保持研究灵活性的同时可节省 40-50% 的总计算资源。实施时间表 大规模 TPU 迁移预计需要 2-6 个月包括代码库适配、测试和流量逐步转移。像 Midjourney 这样的公司通过降低成本在 3-4 个月内即可实现投资回报。未被定价的未来推理的 75% 愿景与大规模 AI 的隐性成本没人真正定价的是什么推理的规模是无限的。训练只是一个里程碑推理才是经济的命脉。每一次查询每天数十亿次都会持续增加成本。OpenAI 23 亿美元的账单那只是 2024 年的费用如果规模扩大到 2030 年占据 75% 的市场份额那将是数万亿美元。预测结果描绘出一幅鲜明的画面市场增长 到 2030 年人工智能推理市场规模将达到 2550 亿美元复合年增长率达 19.2%。这将远远超过训练市场后者随着基础模型的成熟而趋于平稳。能源危机 用于前沿模型的 5GW 集群堪比小国的电网。随着推理集群的扩张数据中心面临容量限制。成本倍数 训练基线成本为 15 倍但实际使用量会进一步推高成本。每增加一个用户、每增加一项功能、每次实时交互都会增加费用。总拥有成本 (TCO) 除了硬件成本外还要考虑冷却、电力基础设施和碳信用额度。如果将这些运营成本考虑在内TPU 的效率优势将提升至 2-3 倍。未解决的问题环境代价。推理的排放量可能远超训练。仅 ChatGPT 每年就排放 12800 公吨二氧化碳是 GPT-3 训练的 25 倍。TPU 的效率比上一代高出 15 倍使谷歌成为可持续发展的选择这在监管日益严格的今天至关重要。深度学习推理优化的挑战不仅仅是技术性的更是关乎企业生存的。忽视这一转变的公司将面临成本结构失衡的风险导致无法大规模盈利。对利益相关者的意义TPU 革命的连锁反应TPU 与 GPU 之争并非抽象概念它重塑了整个商业模式、投资理念和职业发展轨迹。以下是不同参与者应该如何应对。对于 AI 初创公司大均衡化TPU 降低了推理成本使精简团队也能与巨头竞争。Midjourney 节省了 65% 的成本从而延长了资金使用周期并加快了扩展速度。种子轮公司如果使用 TPU 进行推理就能实现以往只有拥有巨额 GPU 预算的 B 轮及以后融资阶段的公司才能达到的成本结构。审核您的推理费用。如果您每月在英伟达显卡上的支出超过 2 万美元请开展 TPU 试点项目。TensorFlow 模型优化和 JAX 等工具可使迁移过程比以往任何时候都更加顺畅。对于企业 CTO战略必要性15 倍的推理成本倍增效应要求我们现在就做出战略性的硬件选择而不是以后。到 2026 年将高容量推理迁移到 TPU 可以节省 40-60% 的计算预算从而将资金用于创新而不是基础设施建设。隐藏的好处 TPU 的低功耗可降低数据中心冷却成本 30-40%同时满足预算和可持续性要求。风险 行动迟缓意味着竞争对手将获得成本优势而且这种优势会逐季度累积。例如竞争对手每年在推理方面节省 500 万美元并将其重新投入到更优的模型中从而导致差距不断扩大。对于英伟达投资者利润率压缩的威胁尽管英伟达 2024 年数据中心业务营收预计将达到 600 亿美元但 TPU 的普及应用却带来了长期的利润风险。如果谷歌能够占据哪怕 10% 的推理工作负载考虑到目前的迁移情况这还是保守估计那么每年英伟达的利润就将面临超过 60 亿美元的损失。对位 英伟达的 Blackwell 架构 预计 2025 年发布承诺提升推理效率。然而早期基准测试表明在纯粹的大规模推理方面TPU 仍保持着 2-3 倍的成本优势这限制了 Blackwell 的影响。密切关注英伟达 2026 年第一季度财报。如果推理驱动的收入环比增长放缓至 15% 以下则表明 TPU 蚕食效应确实存在。对于开发者和机器学习工程师职业未来保障CUDA 生态系统长达 15 年的护城河正在逐渐消失。随着 JAX、TensorFlow 和 TPU 优化技术的普及学习这些技术能够确保职业发展的未来竞争力。2024 年「TPU 优化工程师」的职位发布量同比增长了 340%。技能转变 从通用 GPU 编程转向 ASIC 感知模型设计。理解脉动阵列的编译器优化其价值堪比 2020 年的 CUDA 内核调优。机遇 早期 TPU 专业知识可获得 20-30% 的薪资溢价因为公司都在争相寻找人才来执行迁移。华尔街的英伟达大撤退为何精英投资者抛售 60 亿美元 GPU 股票随着推理革命的加速英伟达曾经不可撼动的统治地位正面临着华尔街最敏锐的投资者们的严峻现实检验他们正悄然退出市场。科技远见家彼得・蒂尔 (Peter Thiel) 旗下的对冲基金 Thiel Macro LLC 在 2025 年第三季度抛售了其持有的全部 537742 股英伟达股票截至 9 月底价值约 1 亿美元并将所得资金重新投资于苹果和微软等更具防御性的股票以应对日益增长的人工智能泡沫破裂的担忧。这并非孤例。就在几周前日本软银也抛售了其持有的全部 3210 万股股票套现高达 58.3 亿美元并将资金投入 OpenAI以期从硬件炒作转向软件生态系统。就连预言了 2008 年金融危机的《大空头》预言家迈克尔・伯里也在 2025 年末斥资 920 万美元买入了针对英伟达的看跌期权押注随着 Meta 和 Oracle 等超大规模数据中心运营商面临数据中心过剩和 GPU 库存贬值的问题英伟达的估值将会暴跌。这些精英投资者并非放弃人工智能。他们只是在抛售英伟达高达 70 倍预期市盈率的股票因为谷歌 TPU 的竞争日益激烈以及随着训练阶段的辉煌逐渐褪去推理成本不断攀升侵蚀利润率的担忧令他们感到不安。尽管英伟达盈利强劲但其股价仍较 10 月份的高点下跌了 12%机构投资者的资金外流也反映了科技行业的整体焦虑情绪。这波超过 60 亿美元的资金外流凸显了一个残酷的现实当推理运算的结果对 ASIC 芯片比对 GPU 芯片更有利时即使是人工智能领域的巨头也不得不屈服于谨慎的资本外逃浪潮。解码抛售潮精明投资者看到的三个危险信号供应过剩和贬值 超大规模数据中心在 2023-2024 年间大量购入 H100 显卡为训练数据激增而扩容但这些激增并未完全实现。如今数据中心使用的资产正在贬值GPU 价值每年下降 30-40%而推理需求却需要更便宜的 ASIC 芯片。这种供需不匹配令那些预期 GPU 将持续升级的成长型投资者感到恐慌。利润率即将压缩 TPU 将主导推理任务未来 75% 的计算量这意味着英伟达必须在价格上展开竞争。其 70-80% 的毛利率将面临不可避免的挤压。即使毛利率下降 10 个百分点也会使目前的估值倍数大幅下滑。多元化现实 像 Meta 这样的客户并没有完全放弃英伟达但他们正在积极进行多元化投资。客户在 TPU 上的每一美元支出都意味着英伟达少赚一美元。随着 Meta、Anthropic 和 Midjourney 等公司公开拥抱替代方案英伟达的收入集中度风险已变得岌岌可危。当然也有不同观点英伟达仍然占据 80% 的市场份额布莱克威尔即将加入CUDA 的护城河也不会在一夜之间崩塌。挑战与未来之路TPU 并非完美无缺。与英伟达的 CUDA 通用性相比其生态系统与 TensorFlow/JAX 的紧密联系限制了灵活性。扩展 TPU最多可达 4096 个芯片需要 Google Cloud 的投入而本地部署的 TPU 市场尚处于起步阶段混合架构将会持续存在Nvidia 用于训练的极端情况TPU 用于推理的大规模应用。新兴竞争 亚马逊的 Trainium 和微软的 Maia 芯片瞄准相似的细分市场加剧了 ASIC 市场的碎片化。然而这两款芯片的成熟度已发展九代和规模为谷歌的万亿查询基础设施提供支持都无法与 TPU 相提并论。供应链 谷歌与博通和台积电合作加速 v7 芯片的生产以解决产能问题。到 2026 年第二季度TPU 的供应量应该能够满足需求从而消除市场采用障碍。目前的势头对谷歌有利。随着 v7 TPU 在 2025 年量产以及博通 / 台积电等合作伙伴加速生产供应链正在逐步完善。随着推理能力的激增TPU 的应用也将随之扩展。2025 年人工智能工作负载中 TPU 与 Nvidia GPU 的比较对于所有人工智能工作负载TPU 都比 Nvidia GPU 更好吗不。TPU 在推理和张量密集型操作方面表现出色在运行 LLM、图像生成和推荐等模型时性价比比 GPU 高出 4 倍。Nvidia GPU 在训练各种模型、需要灵活性的研究以及游戏、图形渲染和通用计算等非张量工作负载方面仍然更胜一筹。最佳策略通常是混合使用TPU 用于生产推理GPU 用于实验。我可以在 Google Cloud 之外使用 TPU 吗目前TPU 主要通过 Google Cloud Platform 提供但大型企业客户例如 Meta 的 2027 年计划也开始采用本地部署方案。Nvidia 在 AWS、Azure 和本地部署方面的广泛可用性仍然是多云战略的优势。不过Google 正在通过合作伙伴关系和托管选项来扩展 TPU 的访问权限。英伟达的 Blackwell 芯片能否在推理方面与 TPU 展开竞争英伟达的 Blackwell 架构预计 2025 年发布承诺通过 FP4 精度和更高的内存带宽等特性来提升推理效率。然而早期基准测试和架构分析表明由于 ASIC 芯片的专用性TPU 在大规模纯推理方面仍保持着 2-3 倍的成本优势。Blackwell 架构将比 HopperH100更具竞争力但可能无法完全弥补在高容量推理工作负载方面的差距。从英伟达平台迁移到 TPU 的成本和时间是多少迁移需要将代码从 CUDA/PyTorch 适配到 TensorFlow/JAX大型部署通常需要 2-6 个月具体时间取决于模型复杂度。成本包括工程时间大型迁移需要 4-8 个全职员工月以及过渡期间的并行基础设施。然而像 Midjourney 这样的公司可以通过持续节省 40-65% 的成本在 3-4 个月内收回这些成本。规模较小的项目每月推理成本低于 5 万美元可能不值得投入这些额外费用。TPU 如何处理自定义 AI 模型和架构TPU 在标准架构Transformer、CNN、RNN上表现出色但对于自定义操作则需要重新编译。JAX 的 XLA 编译器可以自动处理大多数情况但对于特殊架构可能需要优化。英伟达的 CUDA 为实验性工作提供了更大的灵活性。最佳实践先在 GPU 上进行原型设计待架构稳定后再针对 TPU 优化生产模型。那么像 AMD 或 Intel 芯片这样的 GPU 替代方案用于人工智能推理又如何呢AMD 的 MI300 和英特尔的 Gaudi 芯片面向相似的市场但在生态系统成熟度和规模化应用方面略逊一筹。AMD 的产品相比英伟达的产品可节省 30-40% 的成本但其效率仍不及 TPU。英特尔的 Gaudi 芯片展现出一定的潜力但目前量产部署有限。展望 2025-2026 年TPU 仍然是推理优化领域相对于英伟达的最佳选择其他方案则作为备选。结论TPU 驱动的人工智能世界即将到来英伟达凭借训练技术的辉煌历史建立起了庞大的计算帝国但推理才是未来在这个领域英伟达的架构优势正在逐渐消失。谷歌的 TPU 拥有四倍的性价比正吸引着 Midjourney成本降低 65%、Anthropic100 万颗芯片和 Meta数十亿美元的谈判等巨头。参考链接https://www.ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025https://www.investing.com/news/stock-market-news/alphabet-could-see-billions-in-added-revenue-from-tpu-sales-morgan-stanley-says-4383972?utm_sourcechatgpt.com推荐阅读MIT新晋副教授何恺明《计算机视觉进展》课程附Slides与资料下载西电IEEE Fellow团队出品最新《Transformer视觉表征学习全面综述》如何做好科研这份《科研阅读、写作与报告》PPT手把手教你做科研奖金675万3位科学家斩获“中国诺贝尔奖”最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述包括50种注意力机制和方法【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结84页ppt开放下载2021李宏毅老师最新40节机器学习课程附课件视频资料欢迎大家加入DLer-大模型技术交流群长按识别邀请您进群