就在刚刚，英伟达(NVIDIA)已经与AI 芯片初创公司 Groq达成了一笔重磅交易，涉及金额高达200亿美元，折合人民币1405亿元。

根据 Groq 官方声明，这次交易的核心内容是英伟达获得了 Groq 推理技术的授权，Groq 创始人兼 CEO Jonathan Ross、总裁 Sunny Madra 以及其他高管将加入英伟达，协助推动授权技术的落地。

与此同时，Groq 将继续作为「独立公司」运营，新 CEO 将由现任 CFO Simon Edwards 承担该职位。

听起来像是技术合作加人才引进，但 Groq 的投资方、Disruptive 公司 CEO Alex Davis 却向外媒 CNBC 表示，英伟达获得了 Groq 的全部资产，只是初具规模的 GroqCloud 云业务不包括在交易中。

黄仁勋本人也在给员工的邮件中展现了其智慧，他在邮件中写道：「虽然我们正在吸纳 Groq 的优秀员工，并获得其知识产权授权，但我们并没有收购 Groq 整家公司」。

对此的定义是否明确，引发了广泛的讨论和争议。从法律角度看，收购和授权都是企业之间的商业合作方式，但是它们在性质和结果方面存在一定的区别。

英伟达花费了200亿美元将Groq的核心技术、专利和关键人才悉数拿走，但留下了一个空壳公司继续运营云业务。

要理解英伟达为何愿意砸这么多钱，得先搞清楚 Groq 到底是个什么来头。

Groq 成立于 2016 年，创始人 Jonathan Ross 的履历充满传奇色彩。他高中辍学，未能完成正规的大学教育，却在 Google 设计出了第一代 TPU 芯片的核心架构。

TPU，即Google用于运行AI模型的定制芯片，已被许多公司视为 NVIDIA GPU 的替代方案。

2016 年，Ross 领导 Google TPU 团队的 7 名核心成员之一集体出走，共同创立了 Groq。

Groq的名字来源于「Grain of Quantum」(量子之粒)，既暗示着要征服「量子级别」的海量数据，也在宣告：在芯片领域，小体量也能有大杀器。

其核心杀手锏是专为 AI 推理设计的 ASIC 芯片 LPU（语言处理单元），具有独特的优势。相比英伟达的 GPU，在处理大语言模型推理时，LPU 的延迟超低、吞吐量超高，充分发挥了其处理语言信息的优势。

说得更通俗点：同样使用 AI 模型，Groq 的芯片能够比 GPU 更快地回应，并且更加节省能源。在某些测试场景中，Groq 芯片的推理速度可以远远超越 GPU。

今年 9 月，Groq 刚刚完成了 7.5 亿美元的融资，估值达到历史新高的 69 亿美元，吸引了贝莱德、三星、思科等知名投资机构的青睐。Groq 的今年营收目标也已确定为 5 亿美元，发展势头的确非常强劲。

过去几年，AI 行业的重心主要集中在模型训练上，各方的竞争焦点在于谁能够训练出更强、更智能的模型。但现在，推理市场的需求却正在爆发式增长，改变了行业的发展方向。

插个小科普，简单来说，训练就是喂大量数据让模型学习、逐渐掌握 Patterns 和规律，推理则是训练好的模型在实际应用中产生响应，例如你问 ChatGPT 一个问题，它生成回答的过程就是推理，这时模型会根据训练数据中的经验和知识，生成合适的回答。

此外，推理和训练对硬件的需求并不相同。

训练需要超强算力，一次性跑很久都能够正常进行。但是，推理却要求低延迟和持续的响应效率，用户不希望问个问题就要等半天才能获得结果。

Groq的LPU正是专门为推理场景优化设计的，这恰好是英伟达想要弥补的短板。

与此同时，以 Groq 为代表的 AI 初创公司可能都面临类似的困境：技术虽然具有明显的亮点，发展势头也非常猛锐，但是在英伟达庞大的生态壁垒面前，想真正打开市场变得太难了。

英伟达收购或许反而是最好的归宿。至少技术能得到应用，团队能拿到丰厚回报，总好过在市场上苦苦挣扎。

有意思的是，这种「技术授权加挖团队」的玩法，英伟达已经越来越熟练了。

就在今年 9 月，英伟达以近 9 亿美元的代价，聘请了 AI 硬件初创公司 Enfabrica 的 CEO Rochan Sankar 及其团队，并获得了技术授权，而不是直接收购公司。

这种操作模式实际上是挺聪明的。

相比直接收购整家公司，技术授权加挖团队的方式能够更快速地整合核心能力，避免收购后冗长的整合期。同时，这种方式也能够留下空壳公司继续运营，维持市场多样性的表象，避免被指控垄断。

Meta、Google、微软等科技巨头最近也都在使用类似套路抢夺AI人才。

Meta今年就花大价钱从数据标注公司Scale AI挖走了CEO Alexandr Wang，并拿下技术授权。

黄仁勋显然把这套玩法研究透徹了。

他在电子邮件中直言不讳地表达了愿望，旨在将 Groq 的低延迟处理器与 NVIDIA AI 工厂架构进行整合，使平台能够更好地支持广泛的 AI 推理和实时工作负载。

由于 AI 热潮的到来，让英伟达的 GPU 卖到供不应求，钱多到花不完，黄仁勋的投资动作也因此变得越来越激进。

今年九月，英伟达宣布计划投资 OpenAI，金额最高可达 1000 亿美元，条件是 OpenAI 承诺部署至少 10 吉瓦的英伟达硬件。虽然这笔投资尚未正式实施，但双方仍在进行谈判。

同月，英伟达宣布向老对手英特尔进行了50亿美元的投资。

除了这些大手笔，英伟达还投资了一批AI基础设施公司，包括能源公司Crusoe、AI模型开发商Cohere、云服务商CoreWeave等等。整个AI生态链中，英伟达恨不得每个环节都插一脚。

Groq的结局已经向后来者敲响了警钟。

在这个赛道上，你最好的归宿可能不是上市敲钟，而是被巨头看上，拿一笔丰厚的收购款，体面退场。