有關(guān)英偉達即將收購Groq的傳聞一度引發(fā)市場震動。媒體援引消息，今年9月領投Groq融資的投資機構(gòu)Disruptive CEO Alex Davis透露，英偉達同意以200億美元現(xiàn)金收購AI芯片初創(chuàng)公司Groq，且交易進展迅速，包括Groq除云業(yè)務外的所有資產(chǎn)。然而，實際上這并非是一場「收購」。英偉達與Groq均明確表示，雙方達成的是技術(shù)許可協(xié)議而非整體收購 —— 官方聲明中使用了“非排他性技術(shù)許可協(xié)議（non-exclusive licensing）”這一表述。

此次交易背后是英偉達日益增加的現(xiàn)金資產(chǎn)，截至2025年10月底，英偉達持有的現(xiàn)金及短期投資高達606億美元，較2023年初的133億美元翻了近5倍。值得注意的是，截至目前，這筆交易未披露具體細節(jié)，Groq投資方曝出的“200億美元”這一交易數(shù)據(jù)并未得到交易任何一方的確認。

但若200億美元的收購金額傳聞屬實的話，將超越英偉達2019年斥資近70億美元收購以色列芯片商Mellanox的交易金額，成為英偉達史上規(guī)模最大的收購案，展現(xiàn)出英偉達持續(xù)鞏固自身在AI芯片領域的領導地位的野心。

非典型收購

把創(chuàng)始人和部分員工收入麾下，這操作是不是看起來有點眼熟？據(jù)外媒此前報道，英偉達在9月份促成了一筆類似但規(guī)模較小的交易，花費超過9億美元吸收了AI硬件初創(chuàng)公司Enfabrica的CEO Rochan Sankar及其他員工，并獲得了該公司的技術(shù)許可。

過去兩年，亞馬遜、Meta、谷歌、微軟等科技巨頭也曾通過各種類型的許可協(xié)議，聘請頂尖人才。在硅谷，這種通過技術(shù)授權(quán)協(xié)議來吸納頂尖人才的“收購式招聘（Acqui-hire）”模式，已經(jīng)成為科技巨頭挖人才和拿技術(shù)授權(quán)的重要手段，同時還能避免觸發(fā)反壟斷審查。

2024年，亞馬遜曾以4億美元挖走AI初創(chuàng)公司Adept核心團隊并獲得技術(shù)授權(quán)；谷歌為AI代碼生成初創(chuàng)公司W(wǎng)indsurf的非獨家許可支付24億美元，挖走CEO Varun Mohan、聯(lián)合創(chuàng)始人Douglas Chen以及部分研發(fā)成員，隨后又以27億美元吸納Character.AI團隊；Meta斥資近150億美元收購AI數(shù)據(jù)標注初創(chuàng)公司Scale AI 49%股權(quán)，Scale AI聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Alexandr Wang加入Meta，Scale AI仍保持獨立運營。

本次交易后Groq創(chuàng)始人兼CEO Jonathan Ross、總裁Sunny Madra等核心團隊將加入英偉達，以幫助推進和擴大授權(quán)技術(shù)的規(guī)模；Groq強調(diào)公司仍將作為實體獨立運營，原首席財務官Simon Edwards將接任CEO，旗下云業(yè)務GroqCloud也將繼續(xù)獨立為軟件開發(fā)者提供服務。

為何選擇Groq？

Groq成立于2016年，是一家總部位于美國加利福尼亞州山景城的AI芯片生產(chǎn)商，由前谷歌張量處理器（TPU）首席設計師Jonathan Ross等人創(chuàng)立 —— TPU是谷歌用以部分替代英偉達GPU的專用AI芯片，也使Groq自誕生起就具備與英偉達競爭的技術(shù)基因。

成立伊始，Groq就專注于AI推理階段，致力于打造高速、低延遲、低成本的AI芯片。2024年2月，Groq推出了全球首個基于LPU（Language Processing Unit，語言處理單元）方案的大模型推理芯片，LPU專為「推理」過程，即AI模型根據(jù)新數(shù)據(jù)生成答案或預測的過程，進行了優(yōu)化。Jonathan Ross曾表示，得益于嵌入式內(nèi)存設計，Groq的芯片在生成速度、部署效率及能耗控制上均優(yōu)于GPU。

Groq表示，相對于其他云平臺廠商的大模型推理性能，基于其LPU芯片的云服務器的大模型推理性能最終實現(xiàn)了比其他云平臺廠商快18倍；在能耗方面，英偉達GPU需要大約10-30J才能生成響應中的tokens，而Groq LPU芯片僅需1-3J，在推理速度大幅提升10倍的同時，其能耗成本僅有英偉達GPU的十分之一，這等于是性價比提高了100倍。

而LPU之所以能夠以驚人速度做出響應，其工作原理與GPU截然不同。在團隊公開的論文中介紹，LPU采用了時序指令集計算機（Temporal Instruction Set Computer）架構(gòu)，意味著它無需像使用高帶寬存儲器（HBM）的GPU那樣頻繁地從內(nèi)存中加載數(shù)據(jù)，這不僅有助于避免HBM短缺的問題，還能有效降低成本。

Groq當前的芯片組采用格芯14nm工藝制造，作為一款基于全新的TSA架構(gòu)的Tensor Streaming Processor (TSP) 芯片，創(chuàng)新芯片設計可以實現(xiàn)多個TSP的無縫鏈接，避免了GPU集群中常見的瓶頸問題，極大地提高了可擴展性。隨著更多LPU的加入，性能可以實現(xiàn)線性擴展，簡化了大規(guī)模AI模型的硬件需求，使開發(fā)者能夠更容易地擴展應用，而無需重構(gòu)系統(tǒng)。

HBM需要臺積電的CoWoS封裝，這是一個很大的瓶頸，而且成本極其昂貴。如果能夠繞過對HBM和CoWoS的需求，芯片印制速度就會更快。如果板載集成NVLink C2C，LPU的擴展能力將遠超Groq現(xiàn)在能做到的。英偉達看中的，不止是Groq的芯片，而是其背后的前沿技術(shù)理念和資產(chǎn) —— LPU有四大核心設計原則：軟件優(yōu)先、可編程流式架構(gòu)、確定性計算和網(wǎng)絡、片上存儲器。

軟件優(yōu)先：目標是簡化軟件開發(fā)人員最大化硬件利用率的工作，并將盡可能多的控制權(quán)交到開發(fā)人員手中。遵循這一理念，Groq在完成編譯器架構(gòu)設計后，才開始做芯片設計。

可編程流式架構(gòu)：支持芯片內(nèi)部及芯片間的流水線式流程。擁有充足的芯片間帶寬，使數(shù)據(jù)傳送帶能夠在芯片間像在芯片內(nèi)部一樣流暢高效地傳輸，無需等待計算或內(nèi)存資源。

▲基于LPU的系統(tǒng)

對比之下，GPU采用多核“中心輻射式”架構(gòu)，其低效的數(shù)據(jù)分頁機制在芯片內(nèi)和芯片間的計算單元和內(nèi)存單元之間來回傳輸數(shù)據(jù)，需要大量的開銷。此外，GPU還需要利用機架內(nèi)部和機架之間的多層外部交換機和網(wǎng)絡芯片進行通信，這進一步加劇了軟件調(diào)度的復雜性。

確定性計算和網(wǎng)絡：LPU架構(gòu)是確定性的，這意味著每個執(zhí)行步驟都可以精確到最小執(zhí)行周期（也稱為時鐘周期）。LPU數(shù)據(jù)傳送帶也在芯片間運行，因此連接芯片會形成更大的可編程流水線，數(shù)據(jù)流由軟件在編譯期間靜態(tài)調(diào)度，且每次程序運行時都以相同的方式執(zhí)行。

片上存儲器：LPU將內(nèi)存和計算功能集成在芯片上，大幅提升了數(shù)據(jù)存儲和檢索速度，同時消除了時序波動。其片上SRAM的內(nèi)存帶寬高達80TB/s以上，而GPU片外HBM的帶寬約為8TB/s。僅此一項差異就使LPU的速度提升高達10倍，再加上LPU無需往返于單獨的內(nèi)存芯片來檢索數(shù)據(jù)，這進一步提升了其性能。

此次交易的核心還有Groq背后的明星級團隊：Jonathan Ross是AI芯片領域的資深人物，曾師從AI先驅(qū)Yann LeCun。在谷歌期間，他曾發(fā)起了一個最初作為「20%項目」的內(nèi)部創(chuàng)新計劃，這一項目之后演變成為廣為人知的TPU，他親自設計并實現(xiàn)了第一代TPU芯片的核心架構(gòu)與關(guān)鍵組件；隨后，他加入了Google X的Rapid Eval Team，為谷歌的母公司Alphabet構(gòu)思、孵化并推進多個全新的Bets（即新業(yè)務方向和獨立項目）。

美國加利福尼亞州舊金山市2024年5月30日星期四舉行的GenAI峰會上，喬納森·羅斯（Jonathan Ross）作為Groq公司的首席執(zhí)行官（CEO）出席

TPU目前是英偉達GPU的有力競爭方案，這筆交易看起來更像是英偉達對谷歌成功使用TPU進行AI訓推所做出的直接、迅速的回應。同時，Groq和其團隊的加入，除了強勢補齊推理領域的短板，英偉達還實質(zhì)性地削弱了一個潛在的競爭對手。

對AI推理深度布局

目前，隨著AI應用從訓練階段邁向大規(guī)模部署，市場對推理芯片的需求正在急劇上升：據(jù)巴克萊研報，AI推理計算需求預計將占通用人工智能總計算需求的70%以上，推理計算的需求甚至可能達到訓練計算需求的4.5倍。在今年初，黃仁勛曾在一次采訪中表示“推理需求未來將增長高達十億倍”，AI市場正處于“訓練為主”向“推理為主”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期，不難看出，英偉達想要Groq補強其在高能效推理領域的短板。

根據(jù)Groq此前披露的數(shù)據(jù)顯示，其已經(jīng)為超過200萬開發(fā)人員和眾多全球領先的財富500強企業(yè)提供快速、經(jīng)濟的計算能力，并正在擴大其全球影響力，在北美、歐洲和中東現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心的基礎上進行建設。

推理和訓練本質(zhì)上，是兩種截然不同的計算負載，而GPU并不是最適合推理工作的解決方案。雖然在訓練領域，英偉達GPU幾乎壟斷，但在推理領域卻競爭激烈，亞馬遜、谷歌、正通過自研芯片尋求獨立的OpenAI和Meta Platforms以及Groq和Cerebras Systems等初創(chuàng)公司都在尋求突破機會。

黃仁勛在內(nèi)部郵件中明確表示：“我們計劃將Groq的低延遲處理器整合到英偉達的AI工廠架構(gòu)中，以服務更廣泛的AI推理和實時工作負載?！贝舜谓灰字苯訌娀擞ミ_在“推理”這一關(guān)鍵計算環(huán)節(jié)的布局，是英偉達鞏固AI算力霸權(quán)、應對產(chǎn)業(yè)變局的精準落子，進一步鞏固從訓練到推理的全棧優(yōu)勢。當巨頭開始用資本手段吸收潛在的顛覆者，留給其他玩家的窗口期或許正在收窄。

與此同時，在AI芯片領域，初創(chuàng)公司的生存路徑正在改變：Cerebras Systems原計劃今年上市，但在9月宣布完成超過10億美元融資后，于10月撤回了IPO申請；英特爾已與SambaNova展開深入談判，計劃收購后者，而英特爾CEO陳立武曾是SambaNova的早期投資者。這似乎反映出在歐美市場，AI芯片作為獨立創(chuàng)業(yè)形態(tài)的階段性終結(jié)，初創(chuàng)公司被巨頭整合可能成為最優(yōu)選擇。

英偉達自身也在通過投資拓寬AI生態(tài)邊界，試圖構(gòu)建一個幾乎無法被挑戰(zhàn)的AI生態(tài)系統(tǒng)。今年以來，英偉達已向AI和能源基礎設施公司Crusoe、模型開發(fā)商Cohere注資，并增持了即將上市的AI云服務商CoreWeave的股份；另外，還擬向OpenAI投資高達1000億美元，并計劃向英特爾注資50億美元，英偉達的種種舉措彰顯了該公司的最新戰(zhàn)略，那就是通過資本擴張構(gòu)建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的深遠布局。

無論如何，這筆交易已成為2025年科技領域最具標志性的事件之一，它不僅改寫芯片收購史，更預示著AI硬件競爭已進入生態(tài)整合與戰(zhàn)略卡位的新周期。英偉達能否憑借此次布局繼續(xù)領跑，全球芯片產(chǎn)業(yè)格局又將如何演變，一切仍待時間揭曉。

估值火箭式躥升

作為AI硬件領域的明星初創(chuàng)企業(yè)，Groq在過去一年中經(jīng)歷了估值的火箭式躥升。若媒體提到的交易規(guī)模屬實，英偉達收購就讓Groq的“身價”較三個月前完成融資后的估值增長了將近兩倍。2024年8月，以28億美元估值完成6.4億美元融資。

今年9月17日，Groq公布以約69億美元估值完成7.5億美元的最新一輪融資，據(jù)PitchBook估算，Groq累計融資已超30億美元。該輪融資由Disruptive領投，自2016年Groq成立以來投資總額超過5億美元，該投資公司過去十年曾投資Palantir、Airbnb、Spotify、Databricks、Stripe等多家成功企業(yè)。該輪融資的投資者還包括Blackroc、Neuberger Berman、德國電信資本合伙公司（Deutsche Telekom Capital Partners，DTCP）以及一家美國西海岸大型共同基金管理公司也參與了投資。此外，三星、思科、D1、Altimeter、Infinitum、美國總統(tǒng)特朗普之子小唐納德·特朗普任合伙人的風投1789 Capital等現(xiàn)有投資者也繼續(xù)跟投。

英偉達的芯片在性能上由于其專有的CUDA編程語言生態(tài)，使得客戶對其產(chǎn)生了極高的粘性，盡管獲得了數(shù)十億美元的風險投資，包括Groq在內(nèi)的挑戰(zhàn)者們一直難以打破英偉達對高端AI芯片市場的嚴密控制。經(jīng)過多年發(fā)展，當前被視作“顛覆者”的AI芯片創(chuàng)企們，紛紛迎來了如何長期生存的現(xiàn)實大考：上市、被收購，或者想辦法拿到能持續(xù)兌現(xiàn)增長的超級客戶訂單。Groq近期的經(jīng)營狀況也反映了挑戰(zhàn)巨頭的難度：已大幅下調(diào)向投資者提供的業(yè)績預期，將其預計的2025年營收從20億美元大幅削減至5億美元，下調(diào)超過15億美元。

Groq聯(lián)合創(chuàng)始人Chamath Palihapitiya在社交平臺X上曬圖感慨，當年Jonathan Ross說服他挑戰(zhàn)巨頭，打造新型芯片。而他們當時沒有公司，只有一份投資意向書和三個人，只能盡可能多地從谷歌威斯康星分部招募TPU團隊的成員。

“今天，我們結(jié)束了這段近十年的篇章，Jonathan將與英偉達開啟新的篇章?！盤alihapitiya寫道：“Jonathan不僅是谷歌時期TPU的締造者，更是一位技術(shù)天才，其成就堪稱史詩級。他還組建了一支強大的團隊，有Sunny Madra和Gavin Sherry這樣的人才為他提供支持。他們在英偉達也會創(chuàng)造輝煌?！?/p>

隨著科技大廠自主研發(fā)的底層硬件增多，整個行業(yè)都在競逐構(gòu)建更強的計算基礎設施，AI推理將成為AI商用的主要算力消耗和利潤壓力來源。推理規(guī)模持續(xù)爆發(fā)式增長，幾乎所有大廠都必須關(guān)心“每token成本”。前瞻嗅覺敏銳的英偉達，長期在構(gòu)建一個更完備的AI計算產(chǎn)品“軍火庫”，提前把可能有利于加速AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各種技術(shù)方向納入自身的能力池。通過將新型LP