英伟达200亿美元豪购Groq：黄仁勋的AI推理野心与LPU芯片的颠覆性革命

这个圣诞节，英伟达创始人黄仁勋并未停歇。英伟达史上最大的一笔“收购”正式落地——公司已与AI芯片初创公司Groq达成重磅交易，涉及金额高达200亿美元（约合人民币1405亿元）。

根据Groq官方声明，交易的核心内容是英伟达获得了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，协助推动授权技术的整合与落地。

与此同时，Groq将继续作为独立公司运营，由现任CFO Simon Edwards接任CEO。表面看，这似乎是一场普通的技术合作。然而，Groq的投资方、Disruptive公司CEO Alex Davis向CNBC透露，英伟达将获得Groq的“几乎所有资产”，仅其初具规模的云计算业务GroqCloud不在交易范围内。

答案显而易见。这是一笔典型的Acqui-hire（人才收购）：不购买公司外壳，但拿走核心技术、专利以及最关键的人才。

那么，英伟达为何要斥资200亿美元重金收购Groq？这要从Groq的独特背景说起。

高中辍学，设计出第一代TPU

Groq成立于2016年，其创始人Jonathan Ross的履历堪称传奇。他高中辍学，未完成大学学业，却在谷歌期间主导设计了第一代TPU（张量处理单元）芯片的核心架构。他负责实现原始TPU的核心元件，该芯片在谷歌的人工智能项目（包括AlphaGo）中发挥了关键作用。 TPU是谷歌为AI计算自研的专用芯片，被视为英伟达GPU在AI领域最重要的替代路线之一。

2016年，Ross带领TPU团队中的7位核心成员集体出走，创立了Groq。这家公司从一开始就做出了一个极其明确、甚至有些“反主流”的战略选择：不与英伟达在AI模型训练算力上正面竞争，而是专注于AI推理市场。

Groq的名字源于「Grain of Quantum」（量子之粒），既暗指其处理“量子级别”海量数据的能力，也宣告了在芯片领域，小体量也能拥有颠覆性力量。

其核心杀手锏，是专为AI推理设计的ASIC芯片——LPU（语言处理单元）。
与英伟达的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，这对英伟达、AMD和英特尔等传统GPU制造商构成了直接挑战。

过去几年，AI行业的焦点几乎都集中在模型训练上。然而，随着大模型进入落地应用阶段，真正的瓶颈开始转移：用户并不关心训练耗费了多少算力，只关心响应速度、使用成本以及服务稳定性。

换言之，推理正在成为AI商业化落地的主战场。

Groq自研的LPU芯片在此领域优势显著。其推理引擎是一个端到端的处理系统，专为需要大量计算和连续处理的应用（如大语言模型）设计，旨在提供最快的推理速度。在运行Mixtral、Llama 2等开源大模型时，其系统每秒可输出约500个token，远超传统服务的响应速度，同时每百万token的推理成本也极具竞争力。

为实现规模化推理，Groq设计了可扩展的分布式系统，能够将数千个LPU芯片高效互联，让计算流持续在芯片间流动，从而避免了传统架构因频繁访问外部内存所带来的能耗与延迟问题。得益于架构优化，LPU处理单位token的能耗可降至GPU的三分之一左右。

2024年，Ross曾公开表示，鉴于AI推理成本高昂，Groq专门为大模型提供了“超快”且更经济的芯片选择。他当时宣称：“到今年年底，我们很可能会成为大多数初创公司使用的基础设施，我们的价格对初创公司非常友好。”

而这，恰恰击中了英伟达的结构性短板。

英伟达剑指AI推理市场

投资方Disruptive的CEO透露，在被英伟达接洽时，Groq其实并无出售意向。 今年9月，Groq刚完成7.5亿美元融资，估值达69亿美元，投资方包括贝莱德、三星、思科等巨头。公司2024年的营收目标为5亿美元，正处于高速增长期。

据CNBC报道，黄仁勋在英伟达内部邮件中明确了此次交易的战略意图：

“我们计划将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。”

翻译过来就是：Groq的核心技术，将被吸收为英伟达AI生态的一部分。

至于Groq公司本身，仅保留云业务独立运营，这既不影响英伟达的战略整合，也巧妙地规避了直接并购可能引发的反垄断审查风险。

对英伟达而言，这笔交易不仅拿下了一项关键技术，更是将潜在的挑战者转化为自身体系内的一个战略模块。

截至2025年10月底，英伟达持有的现金及短期投资规模已达606亿美元，相比2023年初的133亿美元增长近5倍，这为其大手笔投资提供了充足弹药。

除了Groq，英伟达还广泛投资了AI基础设施领域的其他关键公司，如AI与能源基础设施公司Crusoe、AI模型开发商Cohere、AI云服务商CoreWeave等。整个AI生态链，处处可见英伟达的身影。

今年9月，英伟达还宣布计划向OpenAI投资最高1000亿美元，同时向老对手英特尔投资了50亿美元。

硅谷的“人才收购”套路

这种Acqui-hire的收购模式在硅谷早已不是新鲜事。

今年9月，英伟达就曾策划过一笔结构相似的交易。 当时，公司支付了超过9亿美元，引入AI硬件初创公司Enfabrica的CEO Rochan Sankar及其团队，同样是获得其技术授权，而非直接收购公司。

放眼整个硅谷，这种“为人才而收购”的操作已成为主流。Meta、谷歌、微软等科技巨头都在采用类似策略争夺顶尖AI人才与核心能力。

例如，Meta去年曾斥巨资从数据标注公司Scale AI挖走其CEO亚历山大·王（Alexander Wang），并同步获取了关键技术授权。去年8月，谷歌以约27亿美元的价格，将初创公司Character.AI的联合创始人诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer，Transformer论文作者之一）及其30多人的核心研究团队招致麾下，旨在将其前沿训练技术用于强化Gemini模型。今年7月，谷歌再次以约24亿美元收购Windsurf，吸纳了创始人Varun Mohan、Douglas Chen及其研发团队，随后便推出了AI编程工具Antigravity。这些案例清晰地表明了一种趋势：巨头们正从“收购公司”转向直接“收购能力”。