英伟达或已悄然完成其历史上最大规模的交易——一份价值200亿美元的协议，将潜力对手Groq的核心技术与人才收入囊中。这并非传统意义上的收购，而是一笔颇具争议的“剥壳式”交易，在AI芯片战局中投下了一颗深水炸弹。
据透露，英伟达并未直接宣布收购Groq，而是与其签署了非独家技术授权协议，并同步引进了包括创始人Jonathan Ross在内的核心团队。此举被外界解读为一次针对特定技术路线的战略性补强。
Groq并非无名之辈。这家成立于2016年的公司由谷歌首代TPU设计师Jonathan Ross创立，其核心产品LPU（语言处理单元）是一种高度专用的AI推理芯片。与主流GPU依赖高带宽显存（HBM）的架构截然不同，LPU彻底摒弃了显存，转而利用更接近计算核心的SRAM，并通过大规模集群并行计算，实现了惊人的数据处理速度——在特定语言模型推理任务上，其速度可达传统GPU的20倍以上。
这种高度专精的设计让Groq在AI推理市场迅速崭露头角。其官网数据显示，在模型推理服务领域，Groq的市场表现已超过亚马逊，位居微软之后。这无疑对以通用GPU架构统治市场的英伟达构成了潜在威胁。
然而，LPU路线也伴随着显著争议。由于其“无显存”设计依赖庞大的卡集群，有行业专家测算，其总体拥有成本可能远超英伟达的H100 GPU。前阿里副总裁贾扬清曾指出，LPU三年的采购与运营成本或可达H100的数十倍，这使得其大规模替代GPU的前景一度存疑。
英伟达此番行动，或许并不在于立即推翻自己的GPU王朝，而是敏锐地捕捉到了一个行业转折点。随着大模型训练进入平台期，推理部署的长期需求正呈爆发之势。彭博社分析预计，到2032年，大型云公司在模型训练上的支出占比将从当前的60%大幅下降至20%左右，推理将成为算力消耗的主力。
因此，通过“吸纳”Groq，英伟达实质上是在加固自身护城河的同时，提前卡位了一个高增长赛道。这既是对谷歌TPU路线的一种迟来回应，也彰显了其意图通吃AI训练与推理全链条的野心。
这种“剥壳式”操作在硅谷已非孤例，微软对Inflection AI、亚马逊对Adept采取过类似策略。其特点在于，收购方主要获取核心技术与关键人才，而原公司实体往往被抽空。这种方式虽能高效整合资源，却也常因损害普通员工利益及强化市场主导地位而引发争议。
对于英伟达而言，在垄断审查日益严厉的背景下，采取此种曲线方式，或许也是权衡风险后的选择。无论外界评价如何，这笔交易已然揭示：AI算力战争的下一幕，正从“训练竞赛”悄然转向“推理优化”的深水区。
