TL;DR：
英伟达通过一笔高达200亿美元的“准收购”将Groq收归麾下，标志着AI战场从“重装训练”转向“闪电推理”的战略性拐点。这不仅是老黄对谷歌TPU架构的一次精准“挖坟”，更是利用高超的技术授权架构规避监管、巩固其数据中心霸权的教科书式操作。
当大多数硅谷高管正准备拆开圣诞礼物时，黄仁勋（Jensen Huang）却直接买下了整个“礼品工坊”。2025年岁末，英伟达（Nvidia）抛出一枚重磅炸弹：斥资约200亿美元，以一种“名义授权、实则吞并”的机智姿态，将AI推理领域的明星初创公司Groq纳入版图。
对于英伟达而言，这笔交易的金额与其说是对Groq现有营收的倍数溢价，不如说是为通往“推理时代”购买的一张昂贵门票。如果说过去两年的AI狂热是关于如何“教”机器说话（训练），那么接下来的十年将是关于机器如何“快”地回答（推理）。在这场竞赛中，英伟达那些沉重、昂贵的GPU正面临着一种尴尬：它们像是重型坦克，在训练场上所向披靡，但在需要灵动走位的推理巷战中，却显得有些尾大不掉。
闪电战与“准收购”的机智
Groq的杀手锏在于其LPU（语言处理单元）。与英伟达依赖高带宽存储（HBM）的架构不同，Groq采用了一种堪称“极简主义”的SRAM片上存储方案。1 这种设计让它的芯片在处理大语言模型时，不仅能跑出每秒500个token的惊人速度，更规避了全球范围内HBM供不应求的“锁喉”之痛。对于急于让AI回复“零延迟”的开发者来说，Groq的技术就像是给老迈的蒸汽机装上了喷气发动机。
然而，这笔交易最令人拍案叫绝的并非技术本身，而是其商业架构。官方口径称之为“非独占性技术授权协议”，且Groq将保持独立运营。2 这种“结婚但不领证”的策略，已然成为科技巨头们在反垄断监管阴影下的“标准动作”：微软此前曾以类似方式“吸收”了Inflection AI，Meta则对Scale AI采取了同样的策略。
通过支付200亿美元的巨额授权费并让Groq核心团队（包括创始人Jonathan Ross）集体“投奔”英伟达，老黄完成了一次事实上的并购，却在法律文书上留下了一道让监管机构（特别是日益严苛的反垄断委员会）难以发难的缝隙。这正如伯恩斯坦分析师所言，这在维持“竞争假象”的同时，已将Groq的最核心资产——人才与IP——悉数锁进了英伟达的保险柜。1
谷歌“弃子”的华丽复仇
故事的另一面更具戏剧张力。Groq创始人Jonathan Ross并非无名之辈，他是谷歌TPU（张量处理单元）的奠基人。这位高中辍学的天才曾为搜索巨头亲手打造了最强的AI算力底座，却在后来选择离开，试图证明“GPU并非AI的终极形态”。3
长期以来，谷歌的TPU一直是英伟达在数据中心领域最忌惮的对手。如今，英伟达通过收购Ross的二次创业公司，不仅补齐了推理技术的短板，更像是完成了一次对竞争对手的“隔山打牛”：既然无法买下谷歌的芯片部门，那就买下定义了该部门灵魂的那个人。
“推理需求未来将增长高达十亿倍。”老黄在今年初的预言，正通过这笔200亿美元的豪赌变成现实。4
逻辑的终点：从“铲子”到“工厂”
英伟达的这步棋，揭示了AI算力市场正在发生的深层嬗变。随着基础模型日趋成熟，市场的重心正从昂贵的实验室模型训练，转向无处不在的商业化应用。在推理环节，成本与能效比（Perf-per-watt）才是真正的硬通货。英伟达如果不解决GPU在推理效率上的劣势，它的万亿市值帝国就可能出现裂痕。
通过整合Groq的低延迟架构，英伟达正在从一家单纯的“卖铲人”，转变为AI时代的“算力代工厂”。它不再仅仅提供芯片，而是提供一套涵盖训练到推理、从硬件到云服务的全栈生态系统。
对于其他初创公司而言，这并非好消息。英伟达展现出的这种“通过收购防御竞争”的姿态，意味着任何在细分领域构成威胁的挑战者，要么被其金元攻势吸收，要么在强大的生态壁垒前窒息。在这场AI军备竞赛中，没有人愿意成为手持长矛的骑兵，而老黄刚刚为他的坦克军团换上了激光测距仪。
引用
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英伟达斥巨资收购Groq？官方回应！ · 证券之星 · (2025/12/25) · 检索日期2025/12/25 ↩︎ ↩︎
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Nvidia Reaches Licensing Deal With Chip Startup Groq · Bloomberg · (2025/12/24) · 检索日期2025/12/25 ↩︎
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刚刚，高中辍学生创办的 AI 公司，被英伟达花 1400 亿「收购」了 · APPSO · (2025/12/25) · 检索日期2025/12/25 ↩︎
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Nvidia buying AI chip startup Groq for about $20 billion, biggest deal · CNBC · (2025/12/24) · 检索日期2025/12/25 ↩︎