周三，英伟达同意向初创公司 Groq 支付约 200 亿美元，用于授权其技术并雇用其核心团队，这在硅谷引起了轩然大波。这笔巨额交易不仅旨在通过收购 Groq 的专业知识来巩固 NVIDIA 在 AI 推理计算领域的主导地位，而且还采用特殊的交易结构来避免日益严格的反垄断审查。据知情人士透露，该交易旨在获得非独家技术许可，英伟达计划同时聘请 Groq 的创始人和高管。该交易的细节尚未完全披露，但筹集的资金约为 200 亿美元，大约是 Groq 几个月前筹集的 69 亿美元估值的三倍。通过此举，英伟达旨在获得更具成本效益和更快的芯片设计解决方案，以满足运行人工智能应用程序不断增长的需求。英伟达首席执行官黄仁勋在发给员工的内部电子邮件中明确了此次交易的战略意图。它说的是计划将 Groq 的低延迟处理器集成到 Nvidia 的 AI Factory 架构中，并扩展该平台的功能以支持更广泛的 AI 推理和实时工作负载。这意味着，除了昂贵的高性能训练芯片之外，英伟达还试图弥补其在推理芯片领域的高性能短板。该交易的结构与微软、亚马逊和谷歌过去两年使用的模式相同，采用“技术许可+人才招聘”的方式，使它们能够在不正式收购一家公司的情况下避开雷达。该举措不仅让英伟达能够获得关键人才和知识产权，也体现了这家全球最有价值的公司利用其高达600亿美元的现金储备，加速构建抵御谷歌TPU等竞争对手挑战的防御墙。弥补推理缺陷这笔交易的核心驱动力是英伟达的竞争人工智能推理市场中的一个重要问题。 Nvidia GPU 和支持软件主导着人工智能模型的开发和训练，然而，现有芯片对于运行聊天机器人（推理）等实际应用来说通常太大且昂贵。市场一直在寻找更便宜、更高效的替代品，而 Groq 的技术正是为了实现这一目标而设计的。该许可协议使 Nvidia 能够获得 Groq 的知识产权。 Groq 声称，在某些任务（包括人工智能应用）中，其芯片处理数据的速度比 Nvidia 更快。相比之下，Nvidia 芯片可以保持处理多种类型操作的灵活性，但在处理速度和延迟方面留有优化空间。芯片咨询公司Semianalysis首席分析师Dylan Patel指出，Groq的第一代芯片目前还无法与NVIDIA进行有效竞争，但后续两代产品很快就会发布。他认为 NVIDIA 可能会我们感受到了 Groq 下一代技术的威胁，因此决定采取行动。独特的“授权+挖角”结构本次交易并非传统的全资子公司收购。 Groq 创始人乔纳森·罗斯 (Jonathan Ross)、总裁桑尼·马德拉 (Sunny Madra) 和其他员工将加入英伟达“前进”。与此同时，Groq 原有的云业务仍将保留在内部，由 9 月份加入的首席财务官 Simon 领导，Edwards 将作为新首席执行官继续该业务。这种非独家许可协议结构是当今科技巨头用来逃避监管审查的常用技术。微软、亚马逊和谷歌都采用了类似的结构来吸收人工智能初创公司创始人和核心技术，而无需正式收购这些公司。因类似交易而受到挑衅的英伟达目前并未在美国受到反垄断审查，但包括贝莱德和 Tiger 在内的 Groq 投资者将获得与英伟达与新公司达成的赔偿类似的赔偿。据知情人士透露，他们正在与初创公司合作。三个月前，Enfabrica 斥资超过 9 亿美元聘请了首席执行官和工程团队，尽管投入资金并支付技术许可费用很难轻易克服，但包括 Groq 在内的挑战者由于其独特的 CUDA 编程语言生态系统而拥有强大的客户忠诚度，这反映出挑战的难度。该公司最近将 2025 年收入预期下调了约四分之三，原因是预计部署该芯片的地区缺乏数据中心容量，并表示预计其云业务今年将产生超过 4000 万美元的收入，而当时预计销售额将突破 5 亿美元。市场竞争日益激烈，像 Tropic 这样的领先公司正在使用 TPU 来训练大型模型。同样在初创企业领域，英特尔正在洽谈收购 SambaNova，Meta 收购了 Rivos。 Nvidia 正在动用其庞大的现金储备，截至 2019 年 6 月 6 日已达 600 亿美元。10月底，为数十家云提供商和新公司提供资金，这些公司垄断了其模块技术的收购。这次是与 Groq 达成的价值 200 亿美元的交易。虽然这不是全资收购，但融资规模比之前大得多，表明面对日益专业化的芯片需求，NVIDIA愿意付出高昂的代价来消除潜在威胁并整合尖端技术。
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