硅谷又迎來一筆 " 非典型收購 "。

作者 |  ZeR0

編輯 |  漠影

芯東西 12 月 25 日報道，今日，美國 AI 芯片獨角獸 Groq 宣布，Groq 的聯合創始人 Jonathan Ross、總裁 Sunny Madra 以及 Groq 團隊的其他成員將加入英偉達。

Groq 今日發文宣布，其與英偉達達成一項非獨家授權協議，授權英偉達使用 Groq 的推理技術。該協議體現了雙方共同致力于擴大高性能、低成本推理技術的應用范圍。作為該協議的一部分，Groq 團隊成員將加入英偉達，以幫助推進和擴大授權技術的規模。

Groq 將繼續作為一家獨立公司運營，Simon Edwards 將擔任 CEO。GroqCloud 將繼續正常運營，不會中斷。

這篇公告未透露協議的具體價格。

另據外媒報道，Groq 投資方之一 Disruptive 的 CEO Alex Davis 透露，英偉達已同意以 200 億美元（約合 1402 億元）現金收購 Groq 的資產。

需注意的是，英偉達并沒有收購 Groq，只是付費獲得使用 Groq 技術的授權。

而為了協助英偉達，Groq 公司把 CEO 都換了。

外媒獲得的一封英偉達創始人兼 CEO 黃仁勛在發給員工的電子郵件寫道：" 雖然我們正在吸納優秀人才加入我們的團隊，并獲得 Groq 的知識產權許可，但我們并沒有收購 Groq 這家公司。"

"我們計劃將 Groq 的低延遲處理器集成到英偉達 AI 工廠架構中，擴展該平臺以服務于更廣泛的 AI 推理和實時工作負載。" 黃仁勛稱，這一協議將擴大英偉達的能力。

有趣的是，Groq 創始人兼 CEO Jonathan Ross 曾是谷歌 TPU 創始成員。在谷歌成功利用其 TPU 芯片進行 AI 訓練及推理后，將 Ross 等 Groq 成員收入麾下，似乎是英偉達敞開懷抱、擁抱專用 AI 芯片的一次高效行動。

AI 推理芯片的技術路線趨于多樣化。相比強但貴的 GPU，專用 AI 推理芯片具備其經濟合理性。看來，英偉達并不打算把雞蛋都放在 GPU 這一個籃子里，而是不斷拓寬自身的技術與生態半徑。

令人唏噓的是，當年盛極一時的 " 歐美 AI 芯片四小龍 " 已各奔東西：Graphcore 被軟銀收購，Cerebras 撤回上市申請，SambaNova 被曝談判賣身英特爾，Groq 聯合創始人及高管加入英偉達。

這似乎反映出在歐美市場，AI 芯片作為獨立創業形態的階段性終結。

而中國 AI 芯片產業正呈現一片繁榮的景象，前有寒武紀、摩爾線程、沐曦股份穩居科創板市值榜前四，后有壁仞科技、天數智芯等急追猛趕，即將登陸港交所。還有更多中國 AI 芯片企業在趕考 IPO 的路上加快腳步。

AI 芯片創業何其顛沛，時也，運也。

01.

Groq 預計今年營收 35 億，

聯創發文感慨結束十年篇章  

Groq 由一群前工程師于 2016 年創立，主要研發云端 AI 推理芯片。

這家創企在今年 9 月完成了7.5 億美元（約合人民幣 53 億元）的融資，估值達到69 億美元（約合人民幣 484 億元），當時計劃利用這筆資金擴大其數據中心容量。

該輪融資的投資者包括貝萊德、紐伯格伯曼、三星、思科，以及 Altimeter 和 1789 Capital。美國總統唐納德 · 特朗普的大兒子小唐納德 · 特朗普是 1789 Capital 的合伙人。

Groq 已大幅下調向投資者提供的業績預期，將其預計的 2025 年營收從20 億美元（約合人民幣 140 億元）大幅削減至5 億美元（約合人民幣 35 億元），下調超過15 億美元（約合人民幣 105 億元）。

財務文件顯示，Groq 去年的收入為9000 萬美元（約合人民幣 6 億元）。該公司告知投資者，其 2026 年收入將增至近12 億美元（約合人民幣 84 億元），到 2027 年將超過19 億美元（約合人民幣 133 億元）。

Groq 聯合創始人 Chamath Palihapitiya 在社交平臺 X 上曬圖感慨，當年 Jonathan Ross 說服他挑戰巨頭，打造新型芯片，而 AI 時代即將到來。他們當時沒有公司，只有 1 份投資意向書和 3 個人，接下來的 1 個月盡可能多地從谷歌威斯康星分部招募 TPU 團隊的成員。

之后，這家公司經歷了各種考驗和磨難，包括將 Ross 從 CTO 升職為 CEO，以及 Ross 和 Palihapitiya 之間不可避免的矛盾和修復關系。

" 今天，我們結束了這段近十年的篇章，Jonathan 將與英偉達開啟新的篇章。"Palihapitiya 寫道。

他稱贊說："Jonathan 不僅是谷歌時期 TPU 的締造者，更是一位技術天才，其成就堪稱史詩級。他還組建了一支強大的團隊，有 Sunny Madra 和 Gavin Sherry 這樣的人才為他提供支持。他們在英偉達也會創造輝煌。"

02.

比技術授權更值得關注的，

是 Groq 的芯片設計思路  

Groq 研發的定制 AI 推理芯片 LPU，聲稱能以比 GPU 更快的速度運行大語言模型及其他前沿模型，并在架構層面能效可比 GPU 最高提升10 倍。Groq 當前的芯片組采用格芯 14nm 工藝制造，并向 4nm 工藝邁進。

英偉達看中的，不止是 Groq 的芯片，而是其背后的前沿技術理念和資產。

LPU 有四大核心設計原則：軟件優先、可編程流式架構、確定性計算和網絡、片上存儲器。

（1）軟件優先：目標是簡化軟件開發人員最大化硬件利用率的工作，并將盡可能多的控制權交到開發人員手中。遵循這一理念，Groq 在完成編譯器架構設計后，才開始做芯片設計。

（2）可編程流式架構：支持芯片內部及芯片間的流水線式流程。擁有充足的芯片間帶寬，使數據傳送帶能夠在芯片間像在芯片內部一樣流暢高效地傳輸，無需等待計算或內存資源。

▲基于 LPU 的系統

對比之下，GPU 采用多核 " 中心輻射式 " 架構，其低效的數據分頁機制在芯片內和芯片間的計算單元和內存單元之間來回傳輸數據，需要大量的開銷。

此外，GPU 還需要利用機架內部和機架之間的多層外部交換機和網絡芯片進行通信，這進一步加劇了軟件調度的復雜性。

（3）確定性計算和網絡：LPU 架構是確定性的，這意味著每個執行步驟都可以精確到最小執行周期（也稱為時鐘周期）。LPU 數據傳送帶也在芯片間運行，因此連接芯片會形成更大的可編程流水線，數據流由軟件在編譯期間靜態調度，且每次程序運行時都以相同的方式執行。

（4）片上存儲器：LPU 將內存和計算功能集成在芯片上，大幅提升了數據存儲和檢索速度，同時消除了時序波動。其片上 SRAM的內存帶寬高達80TB/s以上，而 GPU 片外 HBM 的帶寬約為 8TB/s。僅此一項差異就使 LPU 的速度提升高達10 倍，再加上 LPU 無需往返于單獨的內存芯片來檢索數據，這進一步提升了其性能。

分析師 Max Weinbach 在社交平臺 X 上評價說："SRAM 的速度是 HBM 的 10 倍，而 HBM 需要臺積電的 CoWoS 封裝，這是一個很大的瓶頸，而且成本極其昂貴。如果能夠繞過對 HBM 和 CoWoS 的需求，芯片印制速度就會更快。如果板載集成 NVLink C2C，LPU 的擴展能力將遠超 Groq 現在能做到的。"

" 這樣就無需使用美光 / 三星 / 海力士的產品，消除了許多內存瓶頸，也解決了 CoWoS 帶來的臺積電瓶頸問題。這對英特爾來說也是好事，因為他們在 18A 和 18A-PT 上都有相當不錯的 SRAM 位單元。" 他寫道。

03.

非典型收購：

挖創始人和核心團隊，拿技術授權

把創始人和部分員工收入麾下，英偉達這操作是不是看起來有點眼熟？

據外媒此前報道，英偉達在 9 月份促成了一筆類似但規模較小的交易，斥資超過 9 億美元（約合人民幣 63 億元）聘請了這家 AI 硬件初創公司 Enfabrica 的 CEO Rochan Sankar 及其他員工，并獲得了該公司的技術許可。

在硅谷，重金挖人才和拿技術授權的 " 變相收購 "，已成為科技巨頭吸納頂尖人才和技術的重要手段。

過去兩年，亞馬遜、Meta、谷歌、微軟等科技巨頭也曾通過各種類型的許可協議，聘請頂尖人才。

例如去年 3 月，微軟挖走 AI 聊天機器人初創公司 Inflection AI 的聯合創始人 Mustafa Suleyman、Kar é n Simonyan 及其他員工。

去年 6 月，亞馬遜聘請了 AI 初創公司 Adept 的幾位聯合創始人，并達成了對 Adept 技術的非獨家授權協議，約 1/3 的 Adept 員工隨之加入亞馬遜。

去年 8 月，AI 陪伴應用創企 Character.AI 的兩位聯合創始人以及核心技術團隊被谷歌以 27 億美元（約合人民幣 189 億元）的收購協議挖走。

同月，亞馬遜宣布聘請美國高級倉庫機器人系統創企 Covariant 的三位聯合創始人，并獲得該公司 AI 模型的非獨占許可。

今年 6 月，Meta 斥資近 150 億美元收購 AI 數據標注初創公司 Scale AI 49% 股權，Scale AI 聯合創始人兼 CEO Alexandr Wang（汪滔）加入 Meta，Scale AI 仍保持獨立運營。

同月，AMD 宣布與加拿大 AI 芯片創企 Untether AI 達成協議，將 Untether AI 整個 AI 硬件與軟件工程團隊吸納到 AMD 內部。

今年 7 月，谷歌斥資 24 億美元（約合人民幣 168 億元），挖走 AI 代碼生成初創公司 Windsurf 的 CEO Varun Mohan、聯合創始人 Douglas Chen 以及部分研發成員，并將支付 24 億美元（約合人民幣 172.2 億元）作為選擇 Windsurf 技術的非獨家許可。

如今，這個 " 不是收購，勝似收購 " 的操作名單，又添上了一家巨頭的名字——英偉達。

04.

被曝交易價高達 1400 億，

英偉達 " 撒錢 " 已形成巨大 AI 生態網絡

Groq 和黃仁勛都強調了最新達成的協議不是收購。不過 Groq 投資方曝出的 "200 億美元 " 交易數據也可參考，這一數據并未得到交易任何一方的確認。

據外媒報道，Groq 投資方之一 Disruptive 的 CEO Alex Davis 透露，英偉達已同意以200 億美元（約合 1402 億元）現金收購高性能 AI 加速芯片設計商 Groq 的資產。

他透露說，自 Groq 于 2016 年成立以來，他的公司已向 Groq 投資超過 5 億美元。Davis 稱，在英偉達接洽之前，Groq 并沒有尋求出售。

如果真有 200 億美元這么一回事，這將是英偉達迄今罕見的大手筆交易。

此前英偉達最大的一筆收購發生在 2019 年，當時它以 69 億美元（約合人民幣 484 億元）的價格收購了以色列網絡芯片設計公司 Mellanox。

截至今年 10 月底，英偉達擁有 606 億美元（約合人民幣 4250 億元）的現金和短期投資，高于 2023 年初的 133 億美元（約合人民幣 933 億元）。

隨著現金儲備增加，英偉達持續加大對芯片初創公司和更廣泛生態系統的投資。

今年其投資網絡愈發錯綜復雜，不僅涵蓋 OpenAI、xAI、Mistral AI、TML、Perplexity、Cohere 等 AI 獨角獸，Crusoe、CoreWeave、Lambda、Together AI 等 AI 基礎設施公司，還有英特爾等芯片巨頭。（黃仁勛 " 撒錢 " 創紀錄！英偉達超級 AI 帝國崛起，但沒帶中國玩）

05.

歐美 AI 芯片四小龍命運各異，

AI 推理芯片收購潮正在升溫  

Groq 并不是唯一一家在 AI 熱潮中獲得關注的芯片初創公司。

去年 7 月，英國 AI 芯片獨角獸Graphcore被日本軟銀集團收購。

據外媒今年 6 月報道，美國 AI 視覺感知芯片龍頭安霸半導體（Ambarella）正在考慮包括潛在出售在內的多種選擇。

美國 AI 芯片獨角獸Cerebras Systems于 2024 年底提交了 IPO 申請，原計劃今年上市，但在今年 10 月宣布完成一輪約 11 億美元（約合人民幣 77 億元）融資、估值約 81 億美元（約合人民幣 568 億元）后，撤回了其 IPO 申請。

今年 11 月，據外媒報道，英特爾正在就收購美國 AI 芯片獨角獸SambaNova進行初步談判，商討收購條款。SambaNova 巔峰時期估值達到 50 億美元（約合人民幣 350 億元），但這家創企如今可能會面臨估值大幅削減的境地。

在歐美市場，AI 算力需求高度集中于極少數客戶，科技大廠又均有自研 AI 芯片布局，余下的市場規模難以撐起 AI 芯片獨立上市的敘事。這些 AI 芯片創企的產品進入可用但難以獨立規模化的窗口期，選擇被收購也是合乎邏輯之舉。

與此同時，大公司對芯片創企的收購正在升溫：今年 2 月，恩智浦宣布以 3.07 億美元（約合人民幣 22 億元）收購美國邊緣 AI 芯片創企Kinara，Meta被曝計劃收購韓國 AI 芯片創企FuriosaAI；6 月，AMD宣布收購加拿大 AI 芯片創企Untether AI的員工團隊；10 月，Meta被曝計劃收購美國 AI 推理芯片創企Rivos……

這些交易的共性就是對 AI 推理芯片的青睞。

過去兩年，AI 芯片競爭從算力敘事轉向可部署、可交付、可控成本的工程問題，推理規模持續爆發式增長，幾乎所有大廠都必須關心 " 每 token 成本 "。

這些趨勢直接推動大公司出手收購，吸收多元技術思路和人才，補齊自身能力拼圖。

06.

結語：AI 推理將成為 AI 商用主陣地

經過多年發展，當前被視作 " 顛覆者 " 的 AI 芯片創企們，紛紛迎來了如何長期生存的現實大考：上市、被收購，或者想辦法拿到能持續兌現增長的超級客戶訂單。

如今 AI 芯片競爭正在進入系統效率與軟件協同競爭的階段，真正的壁壘不再只是晶體管和算力，而是包括編譯層、軟件調度邏輯和開發者心智。

已經在數據中心占據主導地位的英偉達，一直是構建這些壁壘的高手。

通過將新型 LPU 技術融入其龐大的產品矩陣，英偉達展現出靈活應變、不斷補充血液的一貫策略。

隨著科技大廠自主研發的底層硬件增多，整個行業都在競逐構建更強的計算基礎設施，AI 推理將成為 AI 商用的主要算力消耗和利潤壓力來源。

前瞻嗅覺敏銳的英偉達，長期在構建一個更完備的 AI 計算產品 " 軍火庫 "，提前把可能有利于加速 AI 產業發展的各種技術方向納入自身的能力池。這種對風向的預判、對生態的控盤能力，才是英偉達最難以被復制的地方。