英伟达200亿美元收购Groq技术，强化AI推理市场布局

图：Groq公司专为AI推理设计的LPU芯片

英伟达与AI芯片初创公司Groq达成了一项重磅交易，涉及金额高达200亿美元。根据官方声明，交易的核心是英伟达获得Groq推理技术的授权，同时Groq创始人兼CEO Jonathan Ross、总裁Sunny Madra及其他核心高管将加入英伟达，以推动授权技术的整合与应用。

图：Groq与英伟达达成的非排他性推理技术许可协议公告

与此同时，Groq公司将作为独立实体继续运营其初具规模的云计算业务GroqCloud，新任CEO由现任CFO Simon Edwards担任。尽管形式上是技术合作，但Groq的投资方透露，英伟达将获得Groq的“几乎所有资产”。这实际上是一笔典型的Acqui-hire（人才收购）：不直接购买公司外壳，而是获取其核心技术与关键人才。

那么，英伟达为何愿意投入如此巨资？这需要从Groq独特的技术背景说起。

Groq的来头：TPU架构师创立，专注AI推理

Groq成立于2016年，其创始人Jonathan Ross的履历颇具传奇色彩。他曾是谷歌第一代TPU（张量处理单元） 芯片的核心架构设计师之一，该芯片在AlphaGo等标志性人工智能项目中发挥了关键作用。2016年，Ross带领部分原TPU团队的核心成员离开谷歌，创立了Groq。

图：Groq创始人兼CEO Jonathan Ross的LinkedIn个人资料

这家公司做出了一个明确且差异化的战略选择：不与英伟达在模型训练算力上正面竞争，而是全力押注AI推理市场。其核心产品是专为AI推理设计的ASIC芯片——LPU（语言处理单元）。

与通用的GPU相比，LPU在处理大语言模型推理任务时，能够实现更低的延迟和更高的吞吐量。随着大模型从训练走向大规模应用，推理端的性能、成本与稳定性已成为关键瓶颈。Groq的LPU架构通过端到端的系统设计，优化了计算流，减少了访问外部内存的能耗与延迟。据报道，在运行Llama 2等开源大模型时，其每秒可输出约500个tokens，单位token的能耗可降至传统GPU的三分之一左右，在人工智能推理领域展现出显著优势。

英伟达的意图：补全生态短板，剑指推理市场

投资方透露，处于高速增长期的Groq原本并无出售计划。英伟达创始人黄仁勋在内部邮件中阐明了此次交易的战略目的：计划将“Groq的低延迟处理器整合到英伟达的AI工厂架构中，以服务更广泛的AI推理和实时工作负载”。

换言之，Groq的核心推理技术将被吸纳为英伟达庞大生态的一部分。对于英伟达而言，这不仅意味着获得一项关键技术，更是将潜在的挑战者转化为自身体系内的一个功能模块。留下GroqCloud独立运营，也在一定程度上规避了直接并购可能引发的监管风险。

手握超过600亿美元现金的英伟达，正通过投资与收购全方位布局AI基础设施。从Groq的LPU，到AI云服务商CoreWeave，再到对OpenAI、Cohere等模型开发商的投资，英伟达的身影遍布整个智能 & 数据 & 云产业链。

硅谷的“买能力”趋势与行业热议

这种Acqui-hire模式在硅谷已不鲜见。科技巨头们越来越倾向于“购买核心能力与团队”，而非整体收购公司。今年9月，英伟达就以类似结构引入了AI硬件初创公司Enfabrica的团队。Meta、谷歌等公司也多次采用此类方式获取顶尖AI人才与技术。

这笔交易在开发者广场等开发者社区引发了广泛讨论。有观点认为，英伟达旨在通过控制先进的推理芯片，巩固其在闭源大模型客户中的优势地位。

图：技术论坛上关于英伟达收购动机的讨论

但也有不少网友提出反驳，认为英伟达的主要动机在于降低自身推理成本、缓解生产瓶颈，并应对谷歌TPU等竞争压力。另有声音指出，200亿美元的价码略显高昂，英伟达完全有能力自主研发竞争性产品，此举或许是为了抓住AI推理需求爆发前的一个关键窗口期。

图：技术论坛上关于交易估值的分析与讨论

无论如何，全球AI产业正从训练竞赛转向推理落地阶段，低延迟、高能效的推理算力已成为核心基础设施。英伟达与Groq的此次联手，标志着头部厂商正在加速整合尖端技术，以应对即将到来的规模化AI应用浪潮。