英伟达收购groq谷歌同意吗

英伟达刚刚宣布啊，花两百亿美元通过一份非独家的技术许可协议，便想吞下 ai 芯片的初创公司 crock。 这是英伟达有史以来金额最高的一笔准并购的投资。那么问题马上又来了，一个估值六十九亿美元的初创公司，凭什么让黄仁勋英伟达 溢价三倍也要去买下来？那 rock 又是谁呢？我们先快速的聊一下这家公司啊，二零一六年成立的，创始人叫做 johnson， 如果你不是长期在美国的投资圈和科技圈的话，这个名字你可能不是很熟，但你一定听过他之前干过的事情，他是谷歌的前工程师，也是谷歌 tpu 芯片的核心设计者之一。但 rock 呢？他不是做 gpu， 也不是做 tpu， 而是做 lpu language processing unit 语言处理单元。那这个是专门为 ai 推理而生的芯片，它从一开始就是冲着绕开英文打去做的，也就是绕开 gpu 去的。 lpu 直接放弃了 gpu 要用的 hbm， 改用 sram 静态随机存储器。这个东西是贵的离谱，但是速度是极快。在推理的场景下， grog cloud 它自己的平台的速度啊，通常比传统 gpu 语音服务器快十倍以上。那正是因为这个条件和原因， rock 的 商业化呢，就早早跑通了。它预计二零二五年 营收接近五亿美元，其中一个关键来源就是和沙特阿拉伯的大型 ai 基建合同。那 grog 的 lpu 是 沙特愿景二零三零计划的重要一环，到这一步，你再回头去看，两百亿美元还贵吗？ 其实更应该要去看的一个是，为什么英伟大愿意现在一定要出手，你站在老黄的位置去想一秒，如果 grog 继续单独存在，推力，市场会不会诞生一个不需要英伟大的新标准呢？ 答案如果是有可能，那这家公司就必须要被英文答案按住。其实资本早就嗅到了这个味道，我跟大家讲一下这个过程。 rock 从成立到二零二一年的 c 轮融资一直是很低调的，节奏也是很慢的。到了二零二四年的低轮估值二十八亿美元，这个时候，两个信号同时出现了。第一个就是 l p u 在推理场景下确实比 gpu 更有优势，而且开始被大量的人看到了。第二就是资本开始意识到，这条路啊，它不是个概念，不是 ppt 画笔，是能规模化落地的路径。所以你在 c 轮的这个阵容里面，就能看到出现了黑石、三星和斯柯的名字。再往后就更夸张了， 到了二零二五年的七点五亿美元融资，估值是涨到了六十九亿美元。这轮前来的是又快又猛，连路伯曼这样的长期和偏稳定的华尔街大资金都占到了 groc 这边，那这个背后就释放出一个重要的信号啊，大家意识到，推理算力正在成为 ai 市场的定价杠杆。 groc 呢，是被看成了 gpu 之外的第二条主路径，只要 gpu 还在，那些嫌因为大家贵，嫌工号高的厂商们 就一定会心动的。所以这两百亿本质上不是去买增长，而是买一个不要发生的未来。所以再回头来看这笔交易，哎，你是不是觉得逻辑就非常清楚了？不过你可能还会问，为什么 英伟达没有直接用两百亿把 grog 整家公司给吞掉，而是要用一种技术许可的形式呢？其实不是因为英伟达不想，而是这个时间节点他可能不能。据我所知，接触 grog 的 公司不止英伟达一家，而且反垄断的风险对于英伟达来说也是存在的。 于是呢，老黄就换了一种做法，核心技术授权，通过这种方式把这个技术呢全拿走，核心团队呢，也可以整体收编，创始人呢，直接入职英伟达了。 rock 的 壳还是在的，但人都已经坐到了英伟达的办公室里，那这件事呢，对普通人意味着什么？如果你是在看 ai 推理芯片类似这样的故事的公司和赛道，那你就得非常小心了，因为不管你是在大洋彼岸的市场，还是在这边的市场，原先支撑这些公司有想象力空间的这个估值，也就是它的那条差异化的路径，现在已经被英伟大掐住了。如果你是企业用户的话，对吧？ 你换个阶段，你去想，你会去等什么廉价的平替吗？未来两年的算你的账单，大概率还是要老黄去做主，殷伟达做主导。所以结尾我想问一下大家，你觉得殷伟达会成为一家十万亿美元的公司吗？

上周还有一个事情也蛮重要的，就是英伟达花了两百亿美元收购了 ai 推理的芯片公司 rock， rock 是 主打 lpu， 它的特点就是推理速度超快。我们来 rock 自己的产品页面来看一下它自己的 lpu 的 推理速度。问他一个问题，基本上就是没有延时，这个速度是我录屏的直接速度，没有加速。比较有意思的是英伟达的口径，他说不叫收购， 他说叫用现金整合 go 核心团队，还有知识产权 ip， 其实主要还是为了避免防垄断的审查。 这个收购其实相当于也承认了一个事实，就是说在接下来的推理的时代， gpu 并非是万能的，像 lpu 的 话，可能更适合这种超低延迟的推理场景，看一下他们的物理层面的差异啊。 gpu 的 特点，它是依赖高贷款的内存， 特点是容量大，但是数据它是在芯片之外的，所以它会有能量高，也会有一定的物理延时。但是 l p u 的 特点就是完全抛弃了外部的显存，使用了片上的 sram， 它容量小，而且就带框高， 数据就在计算芯片的隔壁，所以基本上没有什么物理上的延迟。架构层的差异， gpu 它为了通用性肯定牺牲了一定的性能，没办法把性能压榨到极致。 lpu 它就专门为这个事情去定制的芯片，没有复杂的硬件调度。 其实 grok 的 创始人最早也是从谷歌出来的，那它跟谷歌 tpu 的 一个区别呢？谷歌 tpu 的 设计，它不是完全为了低延时， 它其实是为了谷歌整个生态的规模，还有高并发的一个场景，因为它要同时服务全球几十亿人的推理，还有搜索的请求。英伟达它已经有了计划，就是会将 gork 的 lpu 整合进自己的库达生态。也就是说未来 开发者在英美达的生态写代码的话，那他可能就会自动判断，如果是训练相关的任务，那就扔给 gpu 去处理，如果是实施推力型的任务，那就可以丢给 lpu 去处理， 那这样子它整个生态的金融能力就更强了。那对 amd 来说相当于竞争就更残酷了，因为现在英伟达它还多了一个竞争力嘛。前面有 mate 收购 manus， 现在又有英伟达收购 grog， 其实这个二零二六年的在推理方面的应用其实是趋势蛮明显了。 他这个里面其实还不单是像之前一样看算理，看总的拥有成本。现在还有一个词叫需要看美焦耳智能，就是你消耗同样的一个能量能够产生多少 token， 这个指标现在变成了推理方面的一个衡量指标。

二零二五年十二月二十四日，正值西方圣诞前夜，芯片行业被一则消息打破平静，英伟达与 ai 推理芯片初创公司 growq 达成一项非独家授权协议。 根据协议，英伟达将支付约两百亿美元现金，获得 growq 核心 ai 推理技术的使用许可。同时， growq 创始人兼 ceo jonathan ross、 总裁 sony medra 及核心工程团队将加入英伟达。 这并非是传统的公司收购，而是一种日渐流行于科技巨头间的技术许可加人才吸纳模式。 交易金额达到 grootq 最近六十九亿美元估值的三倍，却巧妙规避了严格的反垄断审查程序。 grootq 的 云服务业务将继续独立运营，由新任 ceo simon edwards 接管。而英伟达则通过这一安排获得了其在大模型推理领域的关键技术能力。 这一消息迅速在科技圈引发震动，毕竟这将是英伟达有史以来规模最大的一笔收购。不过，随后两家公司的官方声明澄清了交易的具体性质。 英伟达发言人表示，我们并未收购 growq， 这只是一项技术许可安排。更准确的描述是，英伟达支付两百亿美元，获得了 growq 知识产权和关键资产的非独家授权， 并同时聘用了该公司的创始人团队和核心技术人员。这种准收购模式在近年来大型科技公司争夺 ai 人才与技术的竞争中越来越常见。 微软、亚马逊和谷歌都曾采用类似方式，在不正式收购公司的情况下，通过监管审查同时获取核心创新能力。对英达来说，这笔交易规模远超其二零一九年以近七十亿美元收购以色列芯片公司 melonox 的 记录。 即使放在整个芯片行业，两百亿美元的现金支出也最为引人注目，凸显了英伟达对 ai 推理市场战略地位的重视。 这项合作协议的具体内容经过精心设计，反映出英伟达成熟的法律与战略考量。在技术授权方面，英伟达获得了 groq 的 lpu 推理技术的非独家使用权， 这意味着 groq 仍可继续授权该技术给其他公司，而英伟达则能够将这些技术整合进自己的产品路线途中。 在资金安排上，两百亿美元现金支付给 growq 的 投资者，包括贝莱德、 tiger global management 等机构。据了解，支付结构中包含基于未来业绩的分析，付款安排将部分回报与 growq 独立业务的后续表现挂钩。在人才迁移上， jonathan ross 作为谷歌第一代 tpu 的 核心研发人员，深度参与了击败李氏时代 alpha go 所采用的芯片设计。二零一六年，他带领谷歌 tpu 团队十名核心成员中的七位一同离职，创立了 grogq。 要理解这笔交易的价值，必须先了解 grog 究竟是一家什么样的公司。 groc 成立于二零一六年，总部位于美国加利福尼亚，由 jonathan ross 创立，公司名称来源于 grouq， 意为每秒推理查询术，体现了其对推理性能的专注。 groc 的 核心技术是 lpu， 即语言处理单元，这是一种专门为大语言模型推理任务设计的芯片，强调低延迟、高吞吐和能效表现 lpu 的 工作原理与英伟达 gpu 有 本质不同， 它采用了一种名为持续指令级计算机的架构，使用静态随机存取存储器，其速度比 gpu 所用的高带宽存储器快约二十倍。在性能表现上， growq 芯片确实有其独特优势。 在 lama、 mix、 straw 等大模型上，其文本生成速度可达每秒五百个 token， 远超同期 gpu 表现。据 growq 称，其芯片生成每个 token 仅需一到三十， gpu 则需要十到三十兆二。 但 growq 的 技术路线也有其局限性，每张 growq 卡的内存容量仅为两百三十 mb， 因此运行 lama 二七零 b 模型需要三百零五到五百七十二张卡，而用 h 一 百只需要八张。英伟达此次交易的战略意图可以从多个维度解读， 最直接的是补齐 ai 推理能力短板。尽管英伟达的 gpu 在 ai 模型训练方面占据绝对主导，但在运行聊天、机器人等推理应用时，其芯片往往体积过大、成本过高，市场一直在寻找更廉价高效的替代方案，而 groq 的 技术正是为此而生。 芯片咨询公司 semi analysis 的 首席分析师 delin patel 指出，虽然 goreq 的 第一代芯片尚未形成有利竞争，但其后续两代产品即将推出，英伟达可能在 goreq 的 新一代技术中看到了潜在威胁，因此选择先发制人。 从竞争格局看，英伟达面临着多方挑战，谷歌的 tpu 已成为其 gpu 的 有力竞争者，苹果和 antropic 等公司已使用 tpu 训练大模型，同时， mate 和 open ai 也在研发自己的专用推理芯片，以减少对英伟达的依赖。 英伟达通过这笔交易，实质上是将潜在竞争对手的技术路线纳入自身体系，既消除了威胁，又增强了自身产品组合的完整性。值得注意的是， grog trunks、 jonathan ross 曾是谷歌 tpu 核心成员， 这意味着，英伟达通过这笔交易，实质上是用谷歌的人打败谷歌，用魔法来打败魔法。从产业趋势看，大模型从训练转向推理的趋势更为明显。越来越多的企业从堆训练、算力转向把推理做成规模、做成成本、做成交付。 英伟达在做的，正是确保自己在这一价值重心迁移过程中依然站在中心位置。英伟达管理层曾多次看似否认 asic 的 价值，黄仁勋曾反复强调，很多芯片被设计出来，但并没有被真正部署。如今看来，这句话的潜台词可能是，你随便设计，英伟达帮你部署。 当 lpu 真的 跑到能用、好用、可规模化的门槛上时，英伟达便伸手摘走了这颗果实。 这笔交易将对 ai 芯片行业产生深邃影响，其联一效应将逐渐显现。从产品路线看，英伟达在二零二四年传出成立 aicc 部门，如今又获得 groq 的 lpu 技术， 其 aicc 版图已逐渐清晰。在 ai 推理时代，英伟达正在将外部威胁变成内部能力，将竞争变量变成体系内的可选项。 对整个 ai 芯片生态而言，这标志着专用推理芯片的成熟。大模型从训练转向推理的趋势已不可逆转，专用推理芯片的优势将日渐凸显。 groq 的 技术被英伟达整合，意味着 lpu 等专用推理架构将获得更广泛的应用场景和生态系统支持。最后，英伟达二零二五年第三季度的现金储备已达到六百零六亿美元。这家芯片巨头手握重金，在 ai 推理时代到来前夜完成了一次精准布局。 随着 grog 创始人 jonathan ross 带领团队加入，英伟达获得了来自谷歌 tpu 体系的核心技术基因。曾经分散的技术脉络，如今以另一种方式汇入英伟达的河流， ai 芯片行业的故事正在翻开新的一页。好的，今天的节目到此结束，我们下期再见。

欢迎收听今天的 a b one radio 热点。早知道我是 abby， 你 听说了吗？英伟达和 grok 刚公布了一个挺微妙的合作，说是技术授权，但听说核心团队都过去帮忙了，这事怎么看？嗯， 表面是授权，实际像一场精心设计的人才。千玺。更有趣的是，一边说不是收购，一边又爆出两百亿美元的收购价， 市场都在猜这到底是不是在绕开反垄断审查。对，我也觉得这个节奏很特别， grok 明明还争议，而他们之前四百亿想收购二亩直接失败了。现在用技术授权加核心团队加入的方式，既拿到了 lpu 的 高速推理架构，又避开了反垄断的雷区。 groc 保持独立，客户不会觉得被吞并，生态信任还在。那。 groc 的 lpu 芯片真有宣传的那么猛吗？说推理速度比英伟达 gpu 快 十倍以上。新闻里明确提到这是 groc 单方面宣称的数据，没有第三方验证。 创始人张德森 ross 确实有谷歌 tpu 的 背景，技术能力可信，但没有公开的精准测试、实测对比或者独立机构的评估报告。 所以目前这个十倍更像是营销口径，不是行业共识。那英伟达为什么非得要这个技术啊？他们自己的 gpu 不是 已经统治市场了吗？因为 ai 推理的成本和效率正在成为新的战场。 英伟达的 gpu 强在训练，但推理场景越来越多，客户需要更低延迟、更低功耗的方案。 lpu 的 架构设计就是为推理优化的，如果真能稳定实现十倍效率，那对云服务商、自动驾驶、实时 ai 应用都是颠覆性的， 英伟达不能等别人把它变成主流，必须提前吸收。说到竞争， amd 的 m i 三五五 x 和 m i 三零八最近也挺火，说在内存容量和精准测试里超过英伟达 b 二零零了。 而且阿里巴巴计划采购四万到五万颗 amdmi 三零八芯片，这背后是客户对供应链多样化的强烈需求。英伟达太强了，大家怕被卡脖子。现在只要有人能提供性能接近、价格合理、非美国单一来源的选项，就会被迅速采纳。 amd 正抓住这个窗口，靠性能和电源优势在数据中心抢份额。有意思的是，英伟达自己也在搞基础设施，比如和 sk 海力士合作开发 ai 专用 ssd， 目标是每秒一亿次 iops。 没错， 现在的瓶颈已经不是 gpu 算力了，而是数据从存储到内存的搬运速度。大模型推理时， hbm 内存再快，如果 ssd 读不出数据，整个系统就卡住。 这个 ai ssd 的 目标就是打通内存存储链路，让数据流更顺畅。这说明英伟达的策略已经从卖芯片转向构建整个 ai 算力战。那中国那些 ai 芯片公司呢？市值加起来超过一点二万亿人民币， 但营收还不到德州仪器的十四分之一，这是不是说明他们还在烧钱阶段？是的，他们的核心团队大多来自英伟达或 amd， 技术路径高度对标， 资本给的估值很高，但商业化能力还没跟上，没有像 cuda 那 样的软件生态，没有大规模客户验证， 没有稳定营收模型，他们还在追赶，离真正自立还有很长的路。还有个细节，英伟达暂停了对英特尔一八 a 工艺的测试，转去评估一四 a 或一八 ap。 这代表对英特尔失去信心了吗？不能这么直接下结论，这是芯片设计公司的常规动作， 评估下一代工艺的性能和良率预期。暂停测试不代表否定，而是把资源集中在更可能落地的未来节点上，这属于技术路线的阶段性调整，不是信任危机。特斯拉 f s d v 一 四被英伟达专家称为首个通过物理图灵测试的 ai 系统。这代表什么？ 这意味着 ai 不 再只是理解图像或文字，而是能在真实物理世界中做出类人决策，比如自动避让、预判行人意图处理突发路况。 它不再是规则驱动或模拟环境下的表现，而是具备动态适应能力。这是 ai 从认知走向控制的关键一步，可能重塑自动驾驶和机器人领域。英伟达计划二零二六年二月向中国交付 h 二零零芯片，首批四万到八万颗。这算不算一种妥协？ 更准确的说，是在限制中维持存在。他们用现有库存履行订单，确保合规，但没放弃这个全球最大 ai 市场之一的客户关系。这说明英伟达的策略是 不退出，但要谨慎，只要能保持生态年性，就还有机会。最后， grog 和英伟达都入选了美国政府的创世纪计划，和白宫能源部一起合作。这说明什么？这代表 ai 基础设施已经不是纯商业行为，而是国家科技竞争力的核心。 二十四家企业联合政府，意味着算力资源正在被系统性整合，目标是保障美国在 ai 时代的主导权。 英伟达和 grog 现在既是企业，也是国家战略的执行者。所以总结一下，英伟达正在用一种更隐蔽、更高效的方式吸收颠覆性技术，同时构建从芯片、内存、存储到软件的完整 ai 生态。 而竞争者们，无论是 amd、 韩国企业还是中国芯片公司，都在试图打破单一依赖，但 grog 宣称的十倍推理速度还没被验证，中国企业的营收能力仍远落后于技术投入，这些都是潜在的风险点。 感谢你牛，我们下期 a b one radio 热点早知道，再见！

在 ai 芯片领域，市场长期存在一个误判，外界总认为只要谷歌的 tpu 仍在，英伟达就始终面临一个体系级对手。而 英伟达近期两百亿美元级别拿下 grok tpu 支付的动作，彻底揭开了其真实战略。这绝非简单的买团队、买技术， 而是对未来算力秩序的提前掌控，把这一系列动作串联起来，审视一个清晰的趋势愈发明确。欢迎收看本期的星情弦论这期节目，我们来看看 t p u 这条技术路线是如何正在被英伟达从根基上逐步拆解。这并非正面的碾压式击败，而是一场悄无声息的蚕食。 一、 t p u 的 诞生，从一开始就不是为了对抗英伟达，一个常被忽略的核心事实是， t p u 的 诞生目标从未指向商业市场的竞争， 是谷歌为解决自身痛点而生的内部器官，核心使命是降低自家 ai 模型的推理成本，提升内部部署效率。 t p u 的 成功必须建立在三个前置条件之上，模型是谷歌自研的，部署在谷歌自有数据中心，服务于谷歌自身的业务生态。这就注定了 t p u 的 优势仅限于谷歌体系内的最优解， 非能引领行业的通用标准。而英伟达从入局 ai 芯片的第一天起，就走上了一条与谷歌完全相反的道路，它的核心并非制造芯片，而是构建标准，酷的架构、庞大的开发者生态、完善的软件站、清晰的硬件路线图，这些要素层层叠加，构建起一道 tpu 永远无法跨越的壁垒。 二、真正的威胁，懂 tpu 的 人成了英伟达的人， tpu 真正的核心竞争力从来不在芯片硬件本身，而在其背后独树一格的设计哲学。极度确定性的计算路径，专为推理优化的指令调度，用硬件复杂度替代软件复杂度，这套逻辑与 gpu 通用并行计算的核心思路，堪称两条经纬分明的技术路线。 而 grock 的 出现，让 t p u 的 核心逻辑实现了外溢。 grock 创始人 johnson ross 本就是谷歌 t p u 的 核心设计者之一，他创办的 grock 所研发的 l p u language processing unit， 本质上是把语言模型的推理路径做成一条极度确定性的高速公路，没有复杂调度，没有多余指令，几乎没有浪费，完美延续了 tpu 推理快、延迟低、能耗小的核心目标，也是 tpu 设计思想的商业化延伸。更关键的是， ai 世界正在从训练为王快速走向推理为王。实时对话、 api 调用、 a 阵的交互、 多膜态响应等场景对推理效率的要求愈发严苛，而这正是 l p u、 t p u 这类专用芯片的优势领域。英伟达对此趋势看得较为清楚，这也催生了它的核心焦虑，推理场景不需要 g p u 的 通用性，只需极致效率， 这正是 t p u grac 及各类定制 a s i c 的 生存土壤。若未来百分之六十到百分之七十的算力需求来自推理，且专用芯片被证明更优， g p u 的 护城河便不再稳固。 因此，英伟达此次的关键动作并非收购 guarck 产品，也不是自己做 lpu， 而是完成了一次更具决定性的布局。 在别人把推理这条路走通之前，先把最懂这条路的人请进自己的体系。值得注意的是，这并非传统意义上的并购。法律结构上， guarck 依然是独立主体， 但技术授权、核心创世、团队转移、战略协同三大关键动作的落地，让 guarok 最有价值的核心能力已事实上，进入英伟达体系这种非对称收购模式堪称硅谷顶级操作，既拿到了核心技术与人才，又规避了直接并购可能触发的反垄断审查，实现了公司留在外面、灵魂进了英伟达的反向拆解。 当你既能看透对手的底层设计哲学，又手握更庞大的生态、更强的软件能力和更完整的客户网络时，竞争的结局其实早已注定。 三、统一推理世界， t p u 做不到的英伟达在推进 t p u 的 推理优势，始终被局限在谷歌体系内这个前提之下。而英伟达当下的核心战略是让所有 ai 推理需求都能在其生态内找到最优解。这背后是 ai 推理场景的根本性改革。 未来的 ai 推理早已不是单一模型跑一次那么简单，它需要支持 agent 的 连续调用、多模型的协调工作、毫秒级的实时响应，还要适配边缘与云端的混合部署架构，同时对成本延迟工号提出严苛要求。在这样的需求下，企业最抗拒的事情就是维护多套完全割裂的硬件与软件体系。 t p u 的 问题从来不是性能不够强，而是生态太孤立。而英伟达正在做的，正是通过吸收 t p u 的 设计思想，融合推理专用芯片的架构优势，将 t p u 的 独特性拆解重组，变成自身生态的一部分。 当 t p u 的 核心优势不再是谷歌专属，它的未来就已经被吃掉了一半。四、谷歌的困境，核心路线被截胡的致命打击站在谷歌的角度， t p u 的 处境堪称两难。 如果继续保持封闭， t p u 永远只能是服务于内部业务的工具，无法在广阔的商业市场中占据一席之地。如果选择对外开放，就必须直接踏入英伟达早已深耕多年的主战场，与成熟的扩大生态正面抗衡。而英伟达拿下 guirk 的 动作，更是给了谷歌致命一击。 guirk 本是 t p u 体系的民用化延伸，肩负着把 t p u 思路做成广泛采用对外开放推理方案的使命。如今，这条关键路线被英伟达提前截胡， 这意味着谷歌在推理芯片上的认知优势被彻底抹平。英伟达从此将从设计者本人而非论文中精准掌握 t p u 的 优势与弱点。 t p u 不 再是神秘黑盒， 其技术路线图已完全暴露。更严峻的是，云端竞争将进一步加愈来的理念融入未来的推理加速器，谷歌云在 ai 推理成本上的优势会被明显压缩。从本质上看，这已不是单纯的芯片竞争，而是英伟达对 google cloud 加 t p u 体系的一次精准战略牵制。五、 终极目标，掌控 ai 全生命周期算力标准这正是整件事最残酷也最高明的地方。英伟达的目标从来不是消灭 t p u， 而是让它失去不可替代性，进而掌控 ai 全生命周期的算力标准。短期来看，市场或许会对两百亿的投入是否值得，是否会贪薄利润，是否存在监管风险产生犹豫。 但中长期的信号无比清晰，英伟达已不满足于训练之王的地位，他要将训练推理、实时响应 agent、 边缘计算等所有场景都纳入自己的生态版图。英伟达只需要达成一个结果。当企业规划 ai 推理方案时，第一反应不再是要不要用 tpu， 而是在英伟达的体系里选哪款产品更合适。 一旦这个认知成为行业共识， t p u 就 会从一个重要的路线选择论为一个无足轻重的特殊情况。而在算力产业的逻辑里，特殊情况往往没有未来，这不是防守，而是提前十年的进攻。六、下一代算力话语权的提前锁定 很多人喜欢在技术上争论 l p u 会不会取代 g p u t p u 是 不是更先进，但英伟达的思路一向不是压队技术，而是让所有重要技术最后都绕不开我。 t p u 的 问题从来不是技术路线的错误，而是它生在了一个需要开放生态才能生存壮大的时代，却选择了封闭生长的路径。英伟达两百亿布局 rock 的 动作，本质上是一场关于下一代算力话语权的预判，将 ai 推理的所有可能性都提前纳入自己的生态时间轴。它在告诉市场，不管 ai 的 下一站是推理 agent 还是实时智能，那张算力桌子我已经提前坐下来了。当市场真正意识到推理才是长期算力需求的核心时，再回头看就会发现， t p u 从来不是被正面击败的，而是在无人留意的缝隙里被慢慢吃完了。

大家好，我是派。如果说二零二五年有什么新闻能让整个硅谷和化节同时屏住呼吸，那一定是发生在刚刚。英伟达确定了一笔惊为天人的交易，以二百亿美元现金收购了 ai 芯片独角兽 grog 核心资产。这不仅仅是英伟大历史上规模最大的一笔收购，更是一个极其明显的信号。在 ai 推理时代全面爆发的前夜，黄仁勋并没有选择防守，而是直接买下了那个对他威胁最大的刺客。 在这笔交易背后，远没有表面看起来那么简单。为什么是非独家许可？为什么 gao 还要独立？当美国推迟对华芯片关税到二零二七年，这套组合权对英伟大意味着什么？ 今天，我们就用五分钟带你看清英伟达刚刚拼完的这张帝国版图。首先，我们来拆解一下这二百亿到底交易了什么？注意，这不是全盘收购， grock 的 营业务还在独立运营，但是英伟达拿走了最核心的东西， lpu， 也就是语言处理单元技术， 以及包括 ceo jennifer ross 在 内的核心技术团队。 ross 是 前谷歌 tpu 的 核心研发者， 它创立的 grog 其实就是为了隔 gpu 的 命，因为它 gpu 强在并行计算，非常适合训练模型。 但是 grog 的 lpu 采用的是张量流处理器架构，它的强项是推理。通俗点说， gpu 就 像是一个拥有几千个核心超级指 回关，但在处理实时对话的时候，偶尔会因为调度问题出现微小的卡顿。而 grog 的 lpu 是 确定性执行，它像是一条精密的流水线，没有任何延迟的波动。在深层次 ai 从训练转向大模型应用的今天，推理速度就是金钱。 英伟达买下 grog， 实际上就是在承认，在纯推理理论， grog 确实抓住了 gpu 的 软肋。而黄仁深的策略也非常简单粗暴，与其让你在外面挑战我，不如把你 变成我的一部分。但这二百亿花的并不轻松，因为站在二零二五年底回望，英伟达虽然依旧占据了百分之八十到九十五的市场份额，但它正面临着异常史无前例的围角。敌 人来自三个方向。第一类是异敌异有的科技巨头，呃，谷歌的 tpu 已经迭代到啊 jammer 三亚马逊的 trineam 芯片已经部署了百万颗级别， madha 的 m i t a。 这些大厂每一年都给英伟达几百万的现金，但他们做梦都想摆脱它的依赖，哪怕能够降低百分之十的成本，都是天文数字。 第二类是老对手的反扑， amd 和英特尔虽然份额不高，但都在发力， amd 正在试图用性价比掺实市场，而 serbia、 sambar、 novor 等初创公司也在找缝隙。第三类是来自大洋彼岸的中国力量，这是一个不可忽视的变量，华为的升腾、九一零 b 以及后续型号 里的韩光、百度的昆仑以及摩尔县城海武器。中国企业正在构建一套生态系统，虽然在单卡性能上可能还有差距，但是在集群算力以及软件替代上 进步速度快的惊人。在这种十面埋伏之下，英伟达收购 groc， 实际上就是在补这一个木桶上的唯一短板。 还要告诉市场，无论训练还是推理，无论通用还是专用，我都是第一，没有死角。其实不仅仅是 grog， 回顾过去三年，因为它完成了一系列密集的资本运作。从二零二三年到二零二五年，除了 grog， 他 们还收购了 run a i 以及大量涉及医疗、光互联的初创公司。大家发现没有，英伟达买的不仅仅是硬件，他还在买效率。未来 ai 竞争拼的不是谁的卡多，而是谁能让这十万张卡跑得更快、更有效率、更省电。英伟达正在从一家卖产资的硬件公司， 进化成为一家提供全站算力服务的超级平台。最后，我们必须聊一聊刚刚落地的另外一只靴子。 美国宣布将中国半导体产业加征关税计划推迟到二零二七年，这对英伟达来说绝对是一个巨大的利好。这意味着二零二六年这个关键的整合之年，英伟达还有一整年的窗口期。此前 中国市场贡献呢？英伟达数据中心业务约百分之二十到二十五的营收。关税的延期，给英伟达喘息的机会，不仅可以抢回这一年通过芯片回笼资金，还能在一定程度上压制中国本土芯片厂商夺回市场的速度。华尔杰对此的反应也非常直接，分析师将 英伟达二零二六年的营收增长上调到百分之二十到四十，目标价是三百五十美元以上。最后，我们来总结一下，二零二五年的英伟达已经不再是一家单纯的芯片公司， 他正在变成 ai 时代的电水媒垄断者。对于我们而言，看懂英伟达的每一次布局，其实都是在看懂 ai 未来的流向。我是派，我们下期见。

圣诞夜，芯片霸主英伟达豪掷两千亿买下了一个市场份额还不到百分之一的小角色。是钱多的没处花，还是受到了什么致命威胁？就在大家忙着拆圣诞礼物的时候，芯片界的武林盟主英伟达突然甩出了一份价值两百亿美元，也就是接近一千四百亿人民币的超级大礼单。收礼的对象是一家名叫 goraki 的 ai 芯片初创公司。 这笔钱有多夸张？它不仅是英伟达成立三十二年来最大首笔的交易金额，直接超越了二零一九年收购 melinox 的 记录。更让人折舌的是，就在今年九月， gore a 七的估值才不到七十亿美元， 短短三个月，老黄黄仁勋就愿意用近三倍的溢价把它拿下。但如果你去查查 gorek 的 成绩单，可能会更困惑，这家公司今年收入大概一点七亿美元，在全球 ai 芯片市场里份额连百分之一都不到。在过去，像 graph core 这样曾经被看好的挑战者，最终也没能撼动英伟达。 那么问题来了，一个看似微不足道的对手，凭什么让霸主如此紧张，甚至不惜砸下重金？答案可能就藏在 ai 战场下一个必争之地， 推理芯片，以及一场关于芯片供应链的终极绕行。首先得澄清一个关键点，严格来说，这不是一次传统收购英伟达和 garcia 官方口径是非排他性技术授权协议，简单说就是英伟达花钱获得了使用 grego 核心技术的许可。同时， grego 的 创始人、 ceo、 总裁等核心大脑将集体跳槽到英伟达， 而 gart 公司本身留下空壳和云业务继续独立运营，这操作是不是很眼熟？没错，这就是近几年硅谷巨头们心照不宣的标准操作。似乎是心照不宣的不是收购胜似收购的硅谷新招式。去年，微软用类似手法吸纳了 ai 公司 inflexion ai 的 核心团队。 谷歌和 mate 也玩过一样的套路，好处很明显，既能以最小成本、最快速度拿到想要的技术和最关键的人才，又能巧妙地绕开严苛的反垄断监管审查。 所以，无论名义如何，这都是一场对高锐 c 核心资产的精准收编。那么，戈尔克手里到底握着什么王牌，让英伟达觉得非买不可？核心就两个字，推理。 ai 芯片的工作分为训练和推理两大阶段。训练好比是学生刻苦读书，需要强大的通用算力，这正是英伟达 gpu 的 天下。而推理好比是学生参加考试，需要快速、准确、低成本的给出答案。随着叉 g、 p、 t 这类应用爆发，市场对推理芯片的需求正在指数级增长。 而 grak 的 lpu 就是 为推理，尤其是大语言模型推理而生的特种兵。它的厉害之处在于，用一种近乎物理外挂的方式，解决了困扰所有芯片的内存强难题。 我们可以把芯片想象成一个餐厅，计算单元是厨师，内存是仓库。现在厨师炒菜速度极快，但跑去仓库取食材的路太远太慢，导致厨师经常闲着等菜，这就是内存强。英美达和其他厂商的解决方案是修一条高速路，也就是使用 hbm 高带宽内存和复杂的 cos 先进封装技术，把仓库内存尽量建在厨房旁边， 但这高速路极其昂贵，而且产能牢牢掌握在少数巨头手里。戈尔切的做法则非常极端，他干脆不要外部仓库了。他把所有食材数据都直接堆在灶台旁， 利用芯片内部超大容量的 shram 存储，厨师一伸手就能拿到菜，彻底消灭了等待时间。这使得 grog 芯片在处理 ai 问答时，能实现每秒数百个 token 的 瞬间吐字，速度惊人。 更关键的是，这条技术路线意外地绕开了当今 ai 芯片最卡脖子的两大供应链关卡， hbm 和 cos 封装。这意味着，如果这条路走通，制造高端 ai 芯片将不再受限于那几条被巨头预定的高速路，制造门槛和周期都可能大幅降低。 分析师一针见血地指出，英伟达真正的护城河除了 c u、 d a 生态，更是他对全球稀缺的 h、 b、 m 和先进封装产物的买方垄断。而 goraki 恰恰演示了一种拆桥的可能性，这才是那个试战率百分之一的公司最让英伟达睡不着觉的颠覆性潜力。英伟达这笔看似激进的交易，其实清晰地传递出一个信号， ai 算力的江湖正在从 gpu 的 一统天下走向多条技术路线并存的战国时代。谷歌的 tpu 早已自成体系，并且获得了 open、 a i 等大客户的认可。像 serbros、 三八 nova 这样的非 gpu 架构初创公司正在获得巨额融资，甚至英特尔也在传闻要收购三八 nova 来补齐短板。 在我们国内，这个趋势同样明显。市场研究机构 idc 的 数据显示，二零二八年，这个比例将接近百分之五十，并且预计到二零二八年，这个比例将接近百分之五十。 这意味着，未来市场上将近一半的 ai 算力可能将不再有 gpu 提供。国内的玩家也在快速崛起，形成了清晰的矩阵，既有坚持 gpu 路线的公司，也有像韩五 g、 昆仑心这样的 esic 专用芯片强者，还有像轻微阵能这样 专注于可重构计算架构的技术派。这种多样化布局，正是为了保障算力供应链的安全和自主。所以英伟达这两百亿美元买的不仅仅是一家公司或一项技术，他买的是一张通往下一代 ai 计算架构的门票，买的是一场潜在供应链革命的主导权，更是在为即将到来的更加百花齐放的 ai 算力时代 提前落下一颗关键的棋子。老黄这一招乾坤大挪移，看似消灭了一个眼前的挑战者，实则承认了一个新时代的到来。 那个一款 gpu 通知所有 ai 任务的时代，正在慢慢远去。未来的 ai 算力版图，注定是通用 gpu 专用芯片和可重构架构，根据场景各显神通的混战江湖。你对这种非 gpu 芯片路线看好吗？你认为未来谁会是中国版的柏瑞克？

两百亿美金砸下去，换来的居然只有一张非独家的技术授权协议，这恐怕能称得上黄人勋职业生涯里做的最憋屈的一笔生意了。 要知道，过去十年里，英伟达大大小小收购了二十五家公司，所有的这些金额加起来也不过百亿规模。但也正是这笔亏本的买卖，真实的暴露了老黄当前对于 ai 推理市场和谷歌的猛烈进攻到底有多么恐慌。 接下来咱们就从交易的细节、技术壁垒和威胁的本质三个层面来拆解英伟达这场颇为尴尬的收购案。平安夜前夜，突然传来英伟达与 grok 达成技术合作的消息。 grok 是 谁？这是一家带着纯正谷歌血统的 ai 芯片创业公司，创始人团队八成都来自早期的谷歌 tpu 项目，创始人 jonathan ross 更是被称为 tpu 教父。所以名业人都看得出来啊，老黄拉拢 grok， 真正瞄准的谷歌 tpu。 过去半年，谷歌征募哪些自家的 tpu 芯片强势崛起，不仅对外开售，更是在谷歌掀起了一股浓厚的青英伟达跨浪潮，直接导致英伟达的市值蒸发了近半亿美元。 而正是这种被自家大客户背刺的危机感，逼得老黄不得不亲自下场。但在这场合作里，老黄并没有拿到主导权，最明显的信号就是消息飙落的节奏。 爆料最早来自于谷 rock 的 投资方 disruptive 的 ceo 说是英伟达要花两百亿美金来收购，这也从侧面证明了老黄一开始的态度，肯定是要把人联公司全都一并收入囊中的。但结果呢？ rock 今天主动发出声明，为这笔交易定下了基调， 说我们是非独家授权，公司还将保持独立运营。非独家这三个字就很意味深长了，话里话外都是想撇清关系。 说白了，我的技术可以给你用，但你也挡不住我卖给别人，而且我自己的数据中心生意也照做不误。让我们来回想一下英伟达以前的风格，不管是最大一笔收购案 melon、 locks， 还是兴师动众的 arm 退市，哪一次不是要把控制权牢牢地攥在自己手里的？ 可现在到了 grog 这，老黄居然愿意接受这种只拿技术和人才却控制不了公司的条款，可见老黄到底有多悲痛。反过来也说明呢， grog 才是谈判桌上强势的那一方。可以说 grog 手里握着的两张王牌，正是因为达当前最破解需要的关键拼图。 这第一张便是来自谷歌系的造星基因。如今 jimmy 的 模型能够凭借 tpu 大 伤四方，其实早已证明这帮人是最懂怎么击败 gpu 的， 他们骨子里对于加速算法有着极深的执念，早在二零一五年，他们就预判了算力成本即将暴涨的困境，继而推出 gpu 的 替代品，专为神经网络优化的第一代 tpu。 而到了二四年，更是瞄准大语言模型加速，其首款 lpu 更是秒杀了当时市面上所有的模型体验，每秒输出的 top 高达五百个，几乎感觉不到任何交互延迟。 而这一刀切中的，也正是老黄口中所说的未来增速将高达十亿倍的推理风口。一直以来，英伟达的 gpu 为了兼顾训练和图形处理，在推理场景其实有很多涌跃的设计， 比如一直被诟病的内存强拖垮了数据传输的速率，导致效率低，能耗高。而 gorak 离经判到的架构优势，则是为了解决这个痛点的第二张王牌。他们做了一件极其疯狂的事，直接砍掉了外部显存，把数据全部塞进芯片内部的静态存储里，从而让数据访问速度达到了 h 一 百的十倍， 吞吐量更是高达三到五倍，完美适配大模型长系列推理所以说，如果英伟达想要快速普及推理的短板对抗骨骼， t p u gor 的 技术是最快最有效的解决方案，这同时也是老黄不惜高价妥协的核心逻辑。但你要说有了 gorak 的 技术加持，英伟达就能高枕无忧，彻底压制住骨骼的 t p u 了吗？ 我的观点是未必。作为一个曾经也算是在芯片圈摸爬滚打过的人，我想说很多人对于骨骼芯片的恐慌其实放错了重点。他真正能够抗衡英伟达的底气并不在于性能跑分有多牛，而在于他训练出了 jamila 手里握着全球最顶尖的模型算法团队。 这就相当于你养了一帮重度客户和最挑剔的假放在家里。芯片要是做的烂，这帮做模型的人第一个不答应。要知道模型研发人员对于芯片痛点的把握，他们所能挑出来的英雄，可是比芯片工程师要精准太多了， 这也是所谓的需求推导研发。可以说，模型公司在推理部署和算法适配中积攒的一手反馈，才是定义下一代芯片的最佳训练场。让我们把视角拉回到国内。为什么说百度的昆仑芯片值得期待？正是因为它有大量的搜索场景、丰富的大模型研发经验和需求来支撑昆仑的部署优化。 而华为对于盘古模型的不离不弃也是同样的道理，他们不仅仅是为了卖模型而做模型，更是为了让芯片团队对于模型和算盘的迭代有一个前瞻性，把用出来的问题反哺给深腾团队来进行迭代， 而这个反馈的价值可以说是千金不换。谷歌之所以能够后来者居上，靠的就是这个完美闭环长达十年的积累。 所以说， grock 的 到来或许短期内能给英伟达带来架构上的新思路，但长期看，谷歌这种自产自销、软硬一体的闭环优势，依然是老黄绕不开的终极壁垒。我是思远 air 不 烧脑，茶歇刚刚好。想看文字版的朋友可以前往我的公众号关注我 air， 路上一起思考。

朋友们，谷歌的 t p u 确实给英伟达带来了威胁啊，因为呢，最新的消息啊，英伟达呢，同意用两百亿美金的现金去收购一家高性能 ai 加速器芯片设计公司 groc 的 核心资产。那这家公司的创始人呢，之前就在谷歌啊芯片部门做高管，而且还是 t p u 这个模块的核心发明人之一啊。其实啊，谷歌这个 t p u 的 市场份额， 而且呢，华尔街的态度也从之前啊，一味的盯着英伟达，现在呢，也将注意力转移到了啊这个谷歌，尤其呢，是在巴菲特最后退休之前啊，伯克希尔哈萨维的橱窗里呢，也有谷歌，那老黄自然是感受到了威胁啊，所以他的做法呢，就是直接买下这条也有蟹。

nvd 收购 rock 的 背后，这一家企业会涨百分之三十，如果你能够猜得到他的话，那这一家企业为什么能够涨百分之三十呢？我给你拆解一下 gpu、 tpu、 lpu， 你 就知道它分别会利好谁，利空谁。首先大家要明白一个底层逻辑，过去这一轮产业周期，大家都知道 nvd 就 代表着 ai， ai 等于三 d， 三 d 等于 gpu， gpu 等于英伟达，所以英伟达的谷子逻辑不断地被简化压缩。就好像现在全网都在讨论 hbn， 大家不懂装懂，一窝蜂的在讨论所谓的 hbn， 所以呢，不断地去投闪存的逻辑是什么？ 当你的土地面积一定，机房数量一定的时候，我去扩大我的存储空间，就是增加我整个机房的单位经济效益。那我就考你们一个真正关于 hbn 的 知识点，你们知道 hbn 存储模块站在整个 nba 的 gpu 里面，它的成本会需要多少吗？ 答案是一千到两千美元。这种供应链上游材料产品卡脖子的现象屡次发生。比如说五年前我跟你们说过的，咱们的新能源大热的时候，宁德时代市值突破了新高，达到了万亿市值。结果呢？宁德时代不断的去缩减自身的才能，不 不断的在电子产品上提价，从而逼迫了什么？逼迫了市场上其他的竞争对手。往后你就看到了您的时代所谓的一池难求，电池占据绝对的供应地位的领导地位不复存在，所以您的时代市值呢，也一路走低， 直到前段时间重新上市，港股市值才修复回来。那你说 hbn 今天有没有这个情况呢？ hbn 它并不是一种可以无限复制资源，并且 hbn 它所谓的技术壁垒也没有非常的高。 hbn 最后比拼的就是 单位价格里面谁的储存效率最高，所以供应商极度集中，扩展周期极长，技术路径高度绑定，先进风尚，资本开支不可逆的重投入资产。你觉得 hbn 能够比宁德时代的电池还要难，还要简单的拿下这个市场或者说垄断市场吗？如果这个东西无法解决共济的话， 你觉得 n v 的 谷歌等其他的 gpu， tpu， 他 们会不会找到另外的解决办法跟替代方案？为什么你们会有这种想法？你会觉得说你作为一个企业，你要尽可能的做到产品的垄断，但是我告诉你们啊，任何伟大的企业，他 不是通过资源产品的垄断，使得市场不断的通过高溢价高价格去采购我的产品，从而我成为巨头的。恰恰相反，如果你想成为这个世界上的巨头科技企业， 你通常需要提供一个极度低门槛甚至免费宽放的产品，使得整个市场的用户都用上你的产品，这个时候你才可能成为这个行业的领导者跟巨头。如果你要我用一句话来解释，因为他为什么收购 rock， 那 rock 主要做的业务是什么呢？ 做的是整一个推理芯片里面低成本低毛利率的商业模式，因为它把本身的储存模块直接集成在芯片上面，它的芯片都是用于小模型的推理。所以如果你要我以资本的角度来看，因为它收购 rock 这个企业的话，我觉得是利大于弊的， 我接下来说的话呢，只有你从业 ai 或互联网的你们才能够听得明白，如果你没从事的话，你们可以试着尝试了解跟理解，我觉得你们应该比较难理解。首先第一个点啊， ai 推理它本身是一个需求量极大但是利率极 低的一个产业，关键的问题是什么？英伟达每一年的 gpu 的 产量是固定的，你再想往上拔很难拔，拔不了。如果你想扩没问题，你得用到非常棘手且稀缺的主见，比如说 hbn 或者台积电的先进封装才能 coos。 所以 不是英伟达你想扩就扩的，你一扩，你需要供应链上下游一起配合，你 才能够扩得出来。然而英伟达收购的 rock， 它完全不需要 hbn 或者 coos 先进封装恰恰就是这个商业模式，对于高需求、需求量大且低毛利的推理业务， 它就显得尤为的重要。你就不难理解从资本角度以及运营企业的角度，为什么 n v d 会去收购这家企业？核心原因就在于他们愿意承接这一类高销量且低毛利的业务， 那比如说 g p u t p u 等其他企业专注于高毛利的训练市场，而他们专注于低毛利的推理业务，这就补齐了 n v d 的 短板。如果你们想理解的通俗一点的场景的话，你可以理解为，因为 d 之前做的是苹果， 今天呢？ nv 达呢，把安卓也收集齐了，所以英伟达现在双剑齐发，既做苹果的高毛利高端市场，又做安卓的低毛利低端市场。当你了解了这两个场景的时候，那么你就可以理解成什么，如果你把整个 ai 行业看成就是手机行业， 那么接下来该爆发的是哪个板块？接下来哪个板块的哪家企业会有大量的资本涌入？你们觉得会是哪一家？你们猜猜看，我们董事会啊，会选哪一家能够在晋级之内吃到百分之三十的涨幅？而且这一家还有很有可能从千亿飞到万亿市值。

英伟达跟 grok 这个合作到底是怎么回事？首先 grok 的 背景要给大家交代一下，它是谷歌的第一代的这个芯片的这个设计者 johnson ross 牵头创立 的核心团队呢，都是来自于这个谷歌的 tpu 团队，也就是现在非常厉害的这个推理芯片的这个首代创造人，专注打造的就是这个推理用的这个专用加速芯片 lpu。 那 么相较于英伟达现在在做的通用的这个训练芯片，在推理延迟跟能效上是有显著的优势的， 那么这个公司它是行业的这个独角兽，而且掌握了就是刚才我说的核心技术。那么就在二十五号圣诞节这一天啊，黄仁勋一掷千金，卫星片宣布以两百亿美金完成对 guangzhou 的 这个收购，那么交易呢？包含了这个非排他性的这个技术授权，还有这个人才的这个吸纳协议。那么首先啊，我们要来看看， 这个收购是发生在 ai 行业从训练向推理转折的这个关键节点之前，我们是不是一直在说明年推理需求开始大爆发， 从上游的这个存储的这个采购圈地，到下游的应用开发， sora 的 开发，谷歌的 nano banana 的 开发，都告诉了我们一件事情，就是春江水暖鸭先知，英伟达黄仁勋的这个竞争版图原来从训练对吧？现在要向推理来爆发了。另外外行看热闹，内行看门道，这比较有。嗯，你们觉得黄仁勋的这个 核心的这个两百亿花的真的是去买这个公司的芯片和这个公司的营收吗？不是的，我认为啊，这次这个 grok 的 收购有一条啊，很很有意思，叫做这个 ip 的 这个授权在于它的非排他性， grok 这个公司在理论上可以把这个 ip 的 这个授权是给到别的公司的，那在这个设计上，核心也是去面对这个所谓的这个垄断而受到这个监管的阻力。 所以啊，你从这些条款上面你就可以看出，黄仁勋买这个公司核心并非是获得 grok 的 这个盈利技术。我认为啊，本身它核心是在于想要吸纳它的核心技术和人才。

英伟达刚刚又投下了一枚重磅炸弹。据 cnbc 报道，英伟达正在以高达两百亿美元的价格收购 ai 芯片竞争对手 grok 的 部分资产， 这将是英伟达历史上最大的一笔交易。根据协议，英伟达将获得 grok 技术的非独家授权，更重要的是，直接收编了 grok 的 创世团队， 包括创始人乔纳森罗斯、 jonathan ross 和总裁桑尼马德拉三里 medra 都将加入英伟达。这并非是对 girlkey 公司的整体收购， 在外界看来，这无疑是英伟达巩固霸主地位的关键一步。为什么是 groot？ 当所有科技巨头都在争抢英伟达 gpu 算力时， grac 却另辟蹊径，开发了一种名为 lpu 语言处理单元的芯片。 grac 宣称，这种芯片运行大语言模型的速度是 gpu 的 十倍，而能耗仅为十分之一。 grac 的 掌门人乔纳森罗斯更是传奇人物，在谷歌工作期间， 他曾参与发明了著名的 tpu 芯片。在他的带领下， rocky 发展迅猛，估值已达六十九亿美元，为超过两百万开发者提供 ai 支持。 随着这一强力挑战者被收入麾下，英伟达在 ai 芯片制造领域的统治力恐怕将变得更加难以撼动。

英伟达想要 groc 的 七个原因，在这里我说一下啊，不是 g r o k， 是 g r o q 啊！ 那么就在几天前啊， ai 行业发生了一件可能被低估但极其关键的大事，就是全球市值最高 ai 芯片霸主英伟达拿下了 g r o q 的 核心资产、 技术授权，以及百分之九十以上的员工。注意啊，这不是一次传统意义上的收购，而是一场极其精密设计的交易。 在表面上看，这是一次授权加挖人，但实际上，他几乎就暴露了 ai 下一阶段真正的主战场。 那么咱们在深处再挖一挖，咱们就用今天的这个短视频啊，用七个真正的原因来告诉您，英伟达为什么必须拿下 guo。 那 么第一个原因就是 ai 的 主战场正在从训练转向推力 过去啊， ai 的 核心是训练，谁能够训练出更大的模型，谁就领先。 但现在世界已经变了，模型已经够聪明的了，真正消耗算力创造价值的，是每一次被调用、每一次的模型的思考和被拆解和被多轮推理的这个过程。 未来所有的 ai 应用本质上都是推理密集型的系统，而 guork 恰恰是为极致推理而生的芯片公司。 第二个原因， guork 不是 补充，而是潜在的威胁。 guork 的 芯片架构与英伟达的完全不同，它用的是大规模的片上 sram， 也就是静态随机存取的存储器， 而不是传统的 gpu 所依赖的 dram， 也就是动态的随机存取的存储器。那么结果只有一个，延迟极低，确定性极强，速度极快，这就是 guo 的 优势。那么这在实时语音智能体交互式 ai 的一些关键的场景之中， grog 就 能够切走那个增长最快，最赚钱的那一块市场，而这对英伟达来说是不能够接受的，空虚的测验啊。 第三个原因，为什么不直接收购而采用这种方式呢？因为啊，反垄断。 那么作为全球现在最大的科技公司啊，英伟达已经不能够随便去买竞争对手 了，所以他们就选择了最聪明的方式，就是不买公司，只拿技术授权，再把人全部带走。这在法律上，这是合作，在现实之中，这是完全的控制。 第四个原因，英伟达买的不是芯片，而是时间。如果英伟达自己从零做一套推理的专用集成电路，也就是 asic， 至少需要三到五年，但 ai 的 竞争，我想问到哪给你找这三五年去？ 那么 guoog 的 团队里就有前谷歌的 tpu 的 核心的负责人，他们已经知道下一代该怎么去做了。所以啊，这个并购不只是简单的并购，这是直接跳过时间线。 第五个原因，非独家授权，反而是高明之处。这听起来是不是很奇怪，花了二百亿美元居然还不是独家？ 但逻辑很简单，让 guarco 自己继续卖，继续的步道，继续的扩张，推理市场，继续去推动这样的理念，那么只要推理的需求爆炸，最大的受益者一定还是因为他， 他们要的不是封杀 guarco， 而是要掌控着整个方向盘。 第六个原因，这也是一次防御性的战争，您想象一下，如果谷歌被谷歌、亚马逊或者是博通买走的话，会发生什么？ 可以想象，那一天英伟达的股价绝对不会好看的，那么这笔交易就本质上就是，我不管你们怎么干，但这张牌我是不能够让你拿到的，所以黄仁勋必须这么干。 第七个原因，财务层面几乎就是完美的不并表，不拖低毛利，不引入这个低利润的业务，授权费，还是可控的支出，挖人还算研发，也就是 rnd 的 投入， 而资本市场最喜欢的就是这种结构，所以啊，用这种方式真的很好。 最后啊，咱们总结一句话，这不是一次芯片交易，而是英伟达对 ai 未来路径的公开的压住。未来的 ai 不 再靠的是更大的模型来去取胜， 而靠的是更复杂的推理结构，更密集的推理调用，更聪明的内部思考的流程，而这一切全部都是 inference， 也就是推理 应为大家看的清清楚楚，所以他们出手了。而这也验证了一个越来越清晰的趋势， 就是真正的智能爆发不在模型本身，而在于模型如何被使用，而 grog 正好就站在了哪个位置啊！

近日，英伟达用两百亿美元现金与 ai 芯片公司 rock 达成协议。需要注意的是，这笔交易非传统意义上的收购，而是份非排他性技术许可协议。根据协议，英伟达获得 rock 在 ai 领域关键技术的使用权，并引入了其核心工程团队，而 rock 公司将保持独立运营，使英伟达在获取技术与人才时也降低了触及反垄断监管风险。 rock 由前谷歌开发者创立， 其自主研发的语言处理单元 o p u， 专注于 ai 推理任务以及低延迟和高能效著称。当前， ai 产业的重心正从模型训练向大规模推理部署转移， rock 技术恰好填补了这环节。英伟达想将 rock 低延迟推理融入其庞大 ai 工厂生态中，强化实时 ai 计算领域解决能力，这着涉出行业对推理的需求，也体现了巨头通过灵活合作巩固技术护城河的战略思路。

哈哈，英伟达要正面刚谷歌的 t p u 了啊，哈哈，这两天传闻说他收购了一个这个做定制芯片 ace 的 公司啊，在 brook， 呃， actually， 这不是一个收购 多的像是一个非独家的技术许可 license 啊，同时叠加了一个把团队给并进来了，他是英伟达支付了两百亿美金，获得了这个 brook 的 推理技术的 ip， 同时 brook 的 核心团队包含了创始人 godson ross 加入了英伟达啊，还总裁也加入了 算这个技术整合 boss 方的是 google tpu 的 核心开发团队，所以大家就知道英伟达现在对面对着谷歌这个 tpu 是 多么的还是很焦虑啊，因为这个大家也看谷歌 的股价，英伟达的股价大家也知道，谷歌 tpu taking share 这个事情确实是实实在在的影响到了大家对英伟达的这个市场的预期，交易的核心的目诉求，第一肯定是估推理的短板，因为大家都知道英伟达的 tpu 是 强于训练 gopro 的 技术，能够快速提升它的这个推理测低延迟，高性价比的能力，强化这个 ai 的 全站布局。第二呢就是人才与专利了，这个属于是最顶尖的人才了，谷歌 tpu 的 创始人团队吧， 当然另外呢，也是防止别人获取，对吧，这个好的人才，好的这个 ip 授权。另外呢就是一个生态系统，对吧？它还是要把这个技术，把整个这个 tpu 的 技术整合到英伟达最核心的扩大系统里面。大家知道这个二六年也是这个推理的大年啊，呃，特别是明年，如果 ai 应用更多的落地，推理的需求跟二五年就完全就不是一个量级了，所以说 基本上英伟达会把自己的这个 gpu 的 定位从传统上大家大家觉得的是一个单一的一个通用通用算力平台，而据我把它像一个整体的推理加训练都是高性价比的这么一个主角去过度，因为过去两年大家都在看这个训练机群， gpu， nba league、 kba 等等。 对接下来大家会更加的关心这推理需求爆发，真实的商业爆发，包括搜索、推荐、客服、智能体企业的抠拍了，这些都在训练之上。那推理，那推理，大家都知道这个 tpu 比这个边缘浅， 对吧？大家从 mate 跟这个谷歌签订了 gpu 的 这个购买协议看得出来就是到一旦 ai 从训练大幅的转向推进之后，各类芯片的需求就会越来越强， 无论是谷歌的 gpu 还是这个亚马逊的这个吹牛，那威迪亚要保持它这个龙头的定位，它就是需要把这个推理给补齐。现在不不能再用 gpu 去凑合推理了，因为 你的大面积的应用落地之后，你单一的诉求做单一的推进型片，所以传统的像之前的这个库，大家 gpu 凑合运用推进的这个成本已经已经算不完账了。来来来，感受一下大理的生活，感受一下大理的无敌海景，可以理解很多人为什么在这定居，我靠，有山有水，蓝天白云。

这几天， ai 行业爆出重磅新闻，英伟达砸出两百亿美元收购 ai 推理芯片公司 growq。 这不仅是英伟达三十多年来最贵的一笔收购，更被业内视为 ai 算力从训练时代转向推理时代的关键信号。 很多人会问， growq 到底有什么本事？英伟达为啥愿花这么多钱？这事又会给产业链和投资者带来什么影响？今天我们来具体聊聊。一、先搞懂 growq 是 家什么样的公司。 growq 不是 普通的芯片公司，它是 ai 推理赛道的黑马，背后还藏着谷歌的基因。 创始人张耐森 ross 曾是谷歌 tpu 的 核心开发者，二零一六年带了七名谷歌 tpu 核心成员出来创业，目标很明确，解决传统 gpu 在 推理场景的痛点。它的核心武器是 lpu， 和英伟达 gpu 走了完全不同的路。 gpu 像多面手工厂，能做训练推理、图形渲染等多种任务，但处理推理时会因任务拆分后需同步等待，类似木桶原理、 一个环节慢、全流程等出现延迟波动。 lpu 向精准自动化生产线指专注推理，用 srm 存储，比 gpu 的 hpm 内存速度快二十倍，待宽达八十 tb 每秒， 还靠翻译器提前规划好数据路径，做到每一步都不浪费时间。比如运行拉玛三模型时，每秒能生成数百个头啃，是 gpu 的 十倍以上，且延迟几乎无波动。当然， lpu 也有短板， s 二 a m 容量极小，单芯片仅两百三十安币，远不如 g p o 的 八十 g h b m， 得靠几百甚至上千张芯片组队才能跑大模型，硬件成本和散热压力都不小。二、英伟达的四大算盘收购不是冲动消费 花两百亿，不是人傻钱多，而是英伟达为 ai 下半场打的精准算盘。一、股权推理短板，凑齐全战方案。目前英伟达 g p o 在 模型训练领域垄断，但推理 把训练好的模型落地成实时服务，比如聊天机器人实时交易是短板，收购 grokio 就 能推出训练用 gpu 加推理，用 lpu 的 组合， 覆盖 ai 全流程，相当于给用户一站式买单的理由。二、摆脱 hbm 依赖，规避供应链风险。英伟达 gpu 极度依赖 hbm， 而 hbm 性能被三星、海力士等少数厂商掌控， 随时可能因供应链受限卡脖子。但 groq 的 lpu 不 用 hbm， 靠 sram 就 能跑，这相当于给英伟达留了个攀比， 万一 hbm 断供，也能靠 lpu 维持推理业务。三、锁定未来场景，抢占新赛道未来 ai 的 关键场景是高实时性需求， 比如代理智能、亚秒级对话、实时量化交易，这些场景最需要低延迟，而 groq 的 l p u 正好适配，收购后就能提前锁定这些增量市场。四、消灭潜在对手，巩固垄断地位。 groq 是 少数能在推理领域威胁英伟达的公司，尤其对没有自研芯片能力的中小云厂商来说， groq 曾是绕开英伟达的最佳选择。现在把 groq 收了，相当于断了对手的后路，进一步巩固自己的市场霸权。 三、产业链震动。这些行业要变天收购不只是两家公司的事，会直接带动整个 ai 产业链升级。 pcb 行业往高端材料加精密工艺走， lpu 对 数据传输延迟要求极高，普通 pcb 板扛不住，未来 pcb 必须用 ptfe、 碳纤维等低损耗材料，还要升级工艺， 比如把层数从十几层提到二十四到三十四层，用倍钻、 hdi 等技术减少信号干扰， 这对能做高端 p c b 的 企业是重大机会。光模块行业 l p o。 呈过渡款， c p o 是 未来款。推理集群需要低延迟互联，短距离会优先用铜缆， 中长距离靠光模块。其中 l p o。 因移除了高延迟的 d s p 芯片，能适配 l p o 的 低延迟需求，会成为过渡方案。而 c p o 能实现海量芯片协同，耐宽密度更高，是长期方向。 简单说，做 l p o 和 c p o 的 企业会更受青睐。芯片行业垄断家具，中小玩家更难活。 原本 groq 是 打破英伟达垄断的希望之一，现在被收购后，推理领域再难有能单独挑战英伟达的公司。对其他芯片厂商来说，要么加入英伟达生态，要么只能在细分小场景生存，行业集中度会越来越高。总结， ai 算力进入效率比拼时代，英伟达收购 groq， 本质上是从拼算力规模转向拼效率的标志。过去 ai 比谁的芯片算力更强，未来会比谁能更高效、更低成本地解决实时需求。 对普通用户来说，这意味着以后用 ai 会更流畅。对行业来说，会加速推理技术的普及。对投资者来说，要远离被垄断挤压的环节，聚焦产业链升级的起点。

在 ai 竞赛白热化的当下，英伟达再次以超能力震撼市场。据最新报道，即以同意以约二百亿美元的现金收购 ai 芯片初创公司 rock。 这不仅是英伟达有史以来规模最大的一笔收购，也向整个行业宣告了其巩固霸权的决心。这桩天价收购案的达成速度极快， 主导 grok 最新一轮融资的投资公司 disruptive 的 首席执行官亚利克斯戴维斯透露了交易细节，其所在公司自 grok 于二零一六年成立以来，已向其投资超五亿美元。巨资豪掷的背后，是 grok 令人瞩目的技术实力与增长潜力。就在今年九月，这家由谷歌 tpu 核心团队创立的公司刚刚完成七点五亿美元的新一轮融资，头后估值已达六十九亿美元。 其领投放 disruptive 是 一家以投资 polandrea、 data bricks 等明星公司而闻名的成长型投资机构。此轮融资的参与者堪称全明星阵容，包括贝莱德、三星、斯科等顶级资本与产业巨头。 rock 的 魔力在于其颠覆性的 lpu 推理芯片，该芯片在特定 ai 推理任务上的性能据称可比常规 gpu 快 十至一百倍，同时能耗大幅降低。这种直接挑战英伟达 gpu 统治地位的技术使其迅速成为市场上最受瞩目的竞争者。此次收购无疑将把 rock 的 尖端技术直接并入英伟达的帝国版图。这 起交益清晰的表明，在 ai 的 终极战场上，技术路线的竞争最终可能演变为资本与规模的游戏行业巨头正以惊人的潜在对手收归灰下，从而在排他性的竞争中筑起更高的护城河。