Nvidia 斥資約 200 億美元獲得 AI 晶片初創公司 Groq 技術的非獨家授權，此舉旨在應對 Google TPU 帶來的威脅。Groq 開發的語言處理單元（LPU）專為運行大型語言模型設計，針對推論任務進行優化而非訓練。根據內部消息，Groq 執行長 Jonathan Ross 與主要團隊成員將加入 Nvidia 繼續開發技術，這筆交易顯示 Nvidia 正積極鞏固其在推論晶片市場的領先地位。
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規避監管的技術授權架構
這筆交易的結構與 Microsoft、Google 及 Amazon 近年採用的模式相似，透過技術授權與人才引進而非正式收購，以規避監管機構的審查。儘管 Groq 仍保持獨立運作並持續提供 GroqCloud 服務，但核心領導層的變動顯示這實質上是一場人才與技術的獲取。這筆交易的進展極快，200 億美元的支付價格遠高於 Groq 在 9 月份融資時的 69 億美元估值，反映出市場對推論晶片需求的激增。
對抗 Google TPU 的擴張勢頭
Nvidia 目前面臨來自 Google 張量處理單元（TPU）的激烈競爭，後者在處理 AI 訓練與推論任務方面表現出色。目前 Apple 已在其最大的 AI 模型訓練中選用 TPU 而非 Nvidia 的 GPU，Anthropic 等公司也愈發依賴 Google 的晶片解決方案。Nvidia 執行長 Jensen Huang 在內部郵件中指出，計劃將 Groq 的處理器整合至 AI 工廠架構中，以服務更廣泛的實時工作負載，並對抗 Meta 與 OpenAI 等公司自研晶片的趨勢。
晶片初創公司的市場挑戰與整合
在達成交易前，Groq 曾面臨嚴峻的財務挑戰，並大幅下調 2025 年的收入預測，主因是數據中心容量受限。儘管從 BlackRock、Samsung 與 Cisco 等投資者手中籌集了約 18 億美元，但 Groq 仍難以撼動 Nvidia 憑藉專有 CUDA 編程語言建立的市場主導地位。目前 AI 晶片領域正掀起一波整合潮，Intel 據傳正洽談收購 SambaNova，而 AMD 與 Meta 先前也已分別完成對相關初創團隊的併購，顯示大廠正加速儲備底層技術。
