巨额「收编」Groq，英伟达意欲何为？

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文章摘要

英伟达以200亿美元收购推理芯片独角兽Groq，核心目标是获得其创始人Jonathan Ross及其团队的技术能力。作为谷歌TPU初代核心开发者，Ross带领团队开发的LPU芯片技术具有显著性能优势：其推理速度是GPU的5-10倍，成本仅为1/10。这一收购被视为英伟达在AI行业从”规模竞赛”转向”效率价值兑换”关键期的战略布局，旨在补齐其在推理市场的技术短板。

交易本质是”收购式招聘”的升级版，通过技术授权形式实现”人才+技术”双收。200亿美元交易额中，130亿为即时支付，剩余部分包含核心员工股权激励，其中Ross个人获得数亿美元英伟达股权。分析师指出，这使英伟达以最小监管风险获得了最核心战略资产。LPU架构完全围绕”消除数据搬运延迟”设计，采用全片上SRAM作为主存，片上带宽达80TB/s，是现有产品的10倍。

收购背后是英伟达对推理市场未来格局的前瞻判断。Ross早在2016年就预判推理将成为规模化难题，其技术路线直击当前AI推理对低延迟、高能效、低成本的核心需求。业内人士认为，此次收购比2019年收购Mellanox更具战略意义，将使英伟达在推理端领先两三年。虽然当前推理业务在英伟达数据中心占比不大，但技术领先将产生巨大杠杆效应。

交易也反映了英伟达应对行业竞争的深层考量。全球仅谷歌和Groq掌握TPU架构技术，而Meta、谷歌等大客户正寻求算力多元化。Groq的可重构数据流架构代表AI推理未来方向，其技术路线绕过了英伟达依赖的CUDA生态和台积电稀缺产能，可能降低行业门槛。通过收购，英伟达将潜在颠覆性技术纳入自身体系，维持行业主导权。

技术整合面临重大挑战但势在必行。英伟达计划将LPU作为专用硬件单元嵌入CUDA生态系统，短期内通过NVFusion快速集成，长期则需实现底层架构协同设计。下一代Feynman GPU可能采用芯片堆叠技术集成LPU单元，但SRAM的扩展性限制和CUDA适配问题需要突破性工程解决方案。为主导推理市场，英伟达显然愿意承担这些技术整合的高昂成本。