英伟达200亿美元押注AI推理，收购Groq芯片技术与核心团队

最近，英伟达（NVIDIA）完成了一笔引人注目的大交易，总额高达200亿美元，约合人民币1405亿元。合作方是一家名为Groq的AI芯片初创公司。

图1：关于Groq与NVIDIA达成非独家许可协议的社交媒体讨论

根据Groq的官方声明，英伟达此次主要是获得了Groq推理技术的授权，同时Groq的创始人兼CEO乔纳森·罗斯、总裁桑尼·马德拉等核心高管将加入英伟达，协助推进相关技术的整合与应用。

有意思的是，Groq公司本身仍将保持独立运营，由现任CFO西蒙·爱德华兹接任CEO。所以从表面上看，这似乎更像是一次“技术授权+人才引进”。

但事情没那么简单。有投资方对外透露，英伟达实际上拿到了Groq几乎全部资产，仅不包括其初步成形的云业务GroqCloud。英伟达CEO黄仁勋在内部邮件中也表示，公司虽然吸纳了Groq的优秀员工并获得了知识产权授权，但并没有收购Groq整个公司。

那这到底算收购还是授权呢？综合来看，可以理解为：英伟达用200亿美元，拿走了Groq最核心的技术、专利和关键团队，而剩下的主体则继续独立运营原有的云业务。

为什么英伟达愿意为Groq投入如此巨大的资金？这还得从Groq的来历说起。

Groq成立于2016年，创始人乔纳森·罗斯的经历颇为传奇。他高中辍学，大学也未正式读完，却曾在谷歌主导设计了第一代TPU芯片的核心架构。TPU正是谷歌用来运行AI模型的专用芯片，如今常被视作英伟达GPU的替代方案之一。

图2：Groq创始人兼CEO Jonathan Ross

2016年，罗斯带着谷歌TPU团队10名核心成员中的7位一同离职，创办了Groq。公司名字取自“Grain of Quantum”（量子之粒），既寓意处理海量数据的能力，也透露出以小搏大的野心。

Groq真正的王牌，是其专为AI推理设计的LPU（语言处理单元）芯片。与英伟达的GPU相比，LPU在处理大语言模型推理时具备明显优势：延迟极低、吞吐量很高。简单来说，用Groq芯片跑AI模型，响应速度更快，也更省电。在某些测试中，其推理性能远超GPU。

图3：Groq公司推出的LPU（语言处理单元）芯片

就在今年9月，Groq刚刚完成了7.5亿美元融资，估值达到69亿美元，投资方包括贝莱德、三星、思科等行业巨头。公司今年营收目标为5亿美元，增长势头相当强劲。

近年来，AI行业的焦点逐渐从模型训练转向推理应用。训练指的是用大量数据教会模型学习，而推理则是模型在实际场景中生成回答的过程，比如你向ChatGPT提问、它给出回复的那一刻。推理对硬件的要求与训练不同，它更注重低延迟和持续高效的响应能力，而这正是Groq LPU所擅长的。

这也恰恰是英伟达希望补强的环节。尽管英伟达在训练侧占据主导，但在快速增长的推理市场中，它需要更专精的技术来巩固优势。

另一方面，像Groq这样的AI初创公司，即便技术领先、发展迅速，在英伟达建立的庞大生态面前，仍然面临市场拓展的难题。因此，被英伟达以高价“收编”核心技术团队，对创始人和投资者来说，未尝不是一个务实的选择：既能让技术得到更广泛的应用，也能获得可观的回报。

Groq的案例或许给同类初创公司提了个醒：在这个由巨头主导的赛道上，有时最现实的出路未必是独立上市，而是被头部企业看中，带着技术和团队融入更大的生态，从而实现技术价值与商业回报的双赢。这也凸显了在智能与数据领域持续跟踪前沿动态与生态变化的重要性。