200億美元收編競爭對手 　Nvidia建構堅固生態護城河

美國當地時間12月24日，Nvidia被傳以約200億美元現金收購人工智慧(AI)晶片新創公司Groq的核心資產。這不僅創下Nvidia有史以來最大規模的收購紀錄(遠超2019年70億美元收購Mellanox)，更意味著這家GPU巨頭在AI推理賽道上完成了一次深遠的策略佈局。

這一消息是由曾領投Groq 7.5億美元融資的美國投資機構Disruptive執行長Alex Davis透露。據悉，Groq並未被整體吞併，其雲業務GroqCloud仍獨立營運；創始人Jonathan Ross等核心高階主管將加入Nvidia，但公司本身由新任執行長Simon Edwards繼續領導；Nvidia獲得的是全部硬體資產與智慧財產權(IP)。

Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳在內部郵件中也明確表示：「我們並沒有收購Groq這家公司，而是獲得了其低延遲處理器技術的授權，並吸納其頂尖人才。」但毫無疑問，Nvidia以200億美元買下的不僅是一套「晶片設計」，更是一個通往下一代AI基礎設施的關鍵拼圖。

Groq：從TPU之父到LPU革命者

Groq的崛起，源於一位「天才工程師」的遠見。該公司的創始人Jonathan Ross曾是Google張量處理單元(TPU)專案的核心締造者。在Google廣告系統工作的早期，他敏銳察覺到語音辨識、搜索排序等AI任務對算力的巨大渴求。

借助Google著名的「20%自由時間」政策，Ross秘密啟動了一個實驗性專案——這個項目最終演變為改變產業格局的TPU，一度支撐Google全球50%的算力需求。

2016年，Ross離開Alphabet旗下的X實驗室(前身為Google X)，創辦Groq，目標直指Nvidia在AI推理領域的統治地位。他帶來了一套顛覆性的架構理念：語言處理單元(Language Processing Unit，LPU)。與傳統GPU依賴外部高頻寬記憶體(HBM)不同，Groq的LPU在單晶片上整合了高達230MB的片上SRAM，提供驚人的80TB/s記憶體頻寬——這一資料遠超GPU方案。

(來源：Groq)

更重要的是，Groq摒棄了CPU/GPU中常見的亂序執行、分支預測等複雜機制，採用「確定性執行」微架構。其核心是張量串流處理器(Tensor Streaming Processor，TSP)與一個功能強大的編譯器協同工作：編譯器精確調度每一項運算和資料流程，實現週期級精準控制。這種「軟體定義硬體」的模式，使得系統在分散式部署中仍能保持極低延遲和高吞吐量，特別適合大模型推理場景。

實測資料顯示，Groq在運作Llama 2、Mixtral等開源模型時，推理速度可達每秒500個tokens，回應速度比主流GPU快數倍，且單位token能耗僅為GPU的三分之一。Groq的目標並非取代訓練晶片，而是抓住一個關鍵趨勢：AI推理需求將很快超過訓練需求。在這個「推理為王」的新時代，Groq試圖成為基礎設施級的高效引擎。

Nvidia策略焦慮：防禦性擴張與生態封閉循環

儘管Nvidia在AI訓練市場佔據絕對主導性(市佔率超80%)，但推理市場正呈現百花齊放之勢。Cerebras、SambaNova、Mythic等新創公司紛紛推出專用推理晶片；Google、亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft)也大力自研TPU、Trainium、Maia等替代方案。

更令Nvidia警惕的是，Groq的LPU在特定場景下已展現出對A100/H100的性能優勢，尤其在低延遲、高確定性任務中。然而，除了Groq之外，Cerebras正加緊與Nvidia競爭 ，力圖打造用於運作生成式 AI 模型的處理器。該公司2024 年底提交了IPO申請，原計劃今年上市，但在10月宣佈完成一輪融資並籌集了超過10億美元後，撤回了其IPO申請。該公司一位發言人表示，Cerebras仍然希望儘快上市。

對於Nvidia而言，與其等待Groq等壯大後成為真正對手，不如提前將其核心技術納入麾下。

值得一提的是，此次交易並非傳統併購，主要獲得全部IP與硬體資產，包括LPU架構、TSP微架構、編譯器技術，同時吸納核心團隊，尤其是Ross這樣的架構大師。不過，該交易排除GroqCloud業務，避免與自身DGX Cloud及合作夥伴(如CoreWeave)產生直接競爭。

Nvidia這種策略，既強化了自身技術累積，又避免了整合風險。黃仁勳在郵件中強調，Groq的低延遲處理器將被整合進「NVIDIA AI工廠」架構，服務於更廣泛的即時AI工作負載——這意味著LPU技術可能以IP模組形式融入下一代Blackwell或Rubin平台，成為CUDA生態的一部分。

據了解，Groq在被接洽前並無出售意願，說明此次交易更多是Nvidia主動發起的「防禦性收購」。

建構更深生態護城河

實際上，除了Nvidia之外，過去幾年，包括Meta、Google和微軟等科技巨頭，均投入鉅資，透過各種類型的授權合約，聘請頂尖的AI人才。

而「人才+ IP」模式正成為Nvidia應對創新挑戰的標準操作。今年9月，Nvidia就進行了一筆類似但規模較小的交易，當時該公司斥資超過9億美元聘請了Enfabrica執行長Rochan Sankar和這家AI硬體新創公司的其他員工，並獲得了該公司的技術授權。

當前，Nvidia加大了對晶片新創公司和更廣泛生態系統的投資。該公司已投資AI和能源基礎設施公司Crusoe、AI模型開發商Cohere，並增加了對CoreWeave的投資。

此外，Nvidia先前還宣佈計畫向OpenAI投資高達1,000億美元，OpenAI承諾部署至少10GW的Nvidia產品。但兩家公司尚未正式宣佈達成協議。同時，Nvidia向英特爾(Intel)投資50億美元的計畫已經得到美國聯邦貿易委員會(FTC)的審批。

Nvidia之所以「大把撒錢」，在於其雄厚的現金儲備。截至2025年10月，Nvidia現金及短期投資累計高達606億美元，遠高於2023年初的133億美元。手握重金的黃仁勳顯然不願坐視所有潛在威脅成長，轉而繼續建構更堅固的生態護城河。

本文原刊登於EE Times China網站

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