Nvidia的$20 十億美元Groq交易：消除競爭對手與幕後主腦

非獨家授權背後的宏觀格局

星期五，AI晶片新創公司Groq宣布與Nvidia達成非獨家授權協議，授權其推理技術——但這不僅僅是一個普通的科技交易。此安排還包括Groq的創始人兼CEO Jonathan Ross、總裁Sunny Madra以及關鍵工程人員加入Nvidia，共同開發和商業化該授權平台。在企業策略的世界裡，這種結構有一個名稱：“收購聘用”（acqui-hire）——幾乎等同於完全收購，但又未正式成為一。

這一舉措之所以具有戰略上的巧思，是因為Nvidia同時達成了兩個關鍵目標。首先，它中和了一個在快速擴展的AI推理市場中崛起的競爭對手。其次，它吸收了最先進的晶片技術以及創造這些技術的工程人才。雖然Groq在新領導層管理下，技術上仍會繼續運作於GroqCloud，但其創始人——這家公司的技術願景的核心建築師的離開，象徵著所有未來的技術進展都將由Nvidia的組織來推動。

財務規模與市場影響

儘管雙方都未公開正式條款，但業界報導將此交易的估值定在約$20 億美元——這是Nvidia公司歷史上最大的一筆交易。作為比較：Nvidia之前最大的一次收購是2020年以69億美元收購Mellanox Technologies，這筆交易在公司網路部門蓬勃發展的情況下，證明了其極高的獲利性。

這個$20 億美元的價格，遠高於Groq最近一次融資的估值。該公司在九月完成了一輪$750 百萬美元的融資後，估值達到69億美元——也就是說，Nvidia支付的金額幾乎是這個數字的三倍。值得注意的是，Nvidia此前曾在2020年試圖收購Arm Holdings，但由於嚴重的反壟斷疑慮，美國及國際監管機構都阻止了這筆交易。將Groq的安排設為授權協議並伴隨人才併購，似乎是一個有意避開類似監管障礙的策略，尤其是在Nvidia已經在AI晶片生態系中佔據主導地位的情況下。

了解Groq的技術與市場機會

Groq的創新核心在於Language Processing Units (LPUs)——專為AI推理任務設計的專用晶片。為了澄清這一點：AI的部署包含兩個階段。第一階段是訓練，利用龐大的資料集建立並優化AI模型；第二階段是推理，將訓練完成的模型部署，用以產生實際的輸出——答案、圖像、內容等等。

Nvidia的圖形處理器（GPU）長期在訓練與推理方面都處於領先地位。然而，推理領域正變得越來越具競爭力。Advanced Micro Devices（AMD）提供資料中心用GPU作為替代方案，而Broadcom和Marvell Technology的定制晶片則為尋求擺脫Nvidia生態系的企業客戶量身打造。Meta Platforms最近也考慮收購Google的張量處理單元（TPU），專門用於推理應用，顯示主要科技公司正積極尋找替代方案。

推動這一轉變的動力有兩個：降低成本與供應鏈多元化。僅依賴單一供應商會帶來運營風險——這是科技產業反覆吸取的教訓。

Groq的競爭定位建立在一個簡單的價值主張上：在特定推理工作負載中提供更快的處理速度，並且成本低於Nvidia的GPU和其他競爭方案。這使得Groq有潛力成為推理市場的重大顛覆者。值得一提的是，Jonathan Ross，該公司的創始人兼CEO，被廣泛認為是Google張量處理單元（TPU）開發的主要架構師——他並非孤軍奮戰，但他的領導推動了整個TPU計畫的前進。

這對AI晶片格局意味著什麼

Nvidia的策略計算似乎很直接：Groq是一個具有可信技術的潛在挑戰者，且由一位曾設計過全球最具影響力的AI晶片之一的領導者帶領。將該公司併入Nvidia的架構，既消除了潛在的競爭對手，也獲得了成熟的推理技術和打造它的技術生態。

對於客戶、投資者和競爭者來說，這個交易具有重要意義。傳統的GPU供應商少了一個潛在的顛覆威脅。成本效益高的推理解決方案市場變得更為集中。而Nvidia對AI基礎設施層的控制——已經相當雄厚——將變得更加明顯。

這筆交易傳達出一個訊號：在AI時代，即使是價值6.9億美元、擁有革命性技術的公司，也可能成為資金更雄厚的巨頭的收購目標，因為後者願意支付高額的溢價來獲取戰略優勢。