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剛剛,高中輟學(xué)生創(chuàng)辦的 AI 公司,被英偉達花 1400 億「收購」了

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英偉達史上最大的一筆「收購」,正式落地。

就在剛剛,英偉達已經(jīng)和 AI 芯片初創(chuàng)公司 Groq 達成了一筆重磅交易,涉及金額高達 200 億美元(折合人民幣 1405 億元)。

根據(jù) Groq 官方聲明,這次交易的核心內(nèi)容是英偉達獲得了 Groq 推理技術(shù)的授權(quán),Groq 創(chuàng)始人兼 CEO Jonathan Ross、總裁 Sunny Madra 以及其他高管將加入英偉達,協(xié)助推動授權(quán)技術(shù)的落地。


與此同時,Groq 還將繼續(xù)作為「獨立公司」運營,新 CEO 由現(xiàn)任 CFO Simon Edwards 擔(dān)任。

聽起來像是技術(shù)合作加人才引進,但 Groq 的投資方、Disruptive 公司 CEO Alex Davis 卻向外媒 CNBC 表示,英偉達獲得了 Groq 的全部資產(chǎn),只是初具規(guī)模的 GroqCloud 云業(yè)務(wù)不包括在交易中。

黃仁勛本人也在給員工的郵件里玩了個太極,他說「雖然我們正在吸納 Groq 的優(yōu)秀員工并獲得其知識產(chǎn)權(quán)授權(quán),但我們并沒有收購 Groq 整家公司」。


所以這到底算收購還是授權(quán)?

答案可能是:英偉達花 200 億美元把 Groq 的核心技術(shù)、專利和關(guān)鍵人才都拿走了,但留了個空殼公司繼續(xù)運營云業(yè)務(wù)。

要理解英偉達為啥愿意砸這么多錢,得先搞清楚 Groq 到底是個什么來頭。

Groq 成立于 2016 年,創(chuàng)始人 Jonathan Ross 的履歷相當(dāng)傳奇。他高中輟學(xué),沒正經(jīng)讀完大學(xué),卻在 Google 設(shè)計出了第一代 TPU 芯片的核心架構(gòu)。


TPU 就是 Google 用來跑 AI 模型的定制芯片,現(xiàn)在被不少公司當(dāng)作英偉達 GPU 的替代方案。

2016 年,Ross 帶著 Google TPU 團隊 10 個核心成員中的 7 個人集體出走,創(chuàng)立了 Groq。

Groq 的名字來源于「Grain of Quantum」(量子之粒),既暗指要搞定「量子級別」的海量數(shù)據(jù),也在宣告:芯片領(lǐng)域,小體量也能有大殺器。

它的核心殺器,是專為 AI 推理設(shè)計的 ASIC 芯片 LPU(語言處理單元)。和英偉達的 GPU 相比,LPU 在處理大語言模型推理時有個殺手锏:延遲超低、吞吐量超高。

說得更通俗點:同樣跑一個 AI 模型,Groq 的芯片能比 GPU 更快給出響應(yīng),而且更省電。在某些測試場景下,Groq 芯片的推理速度能甩開 GPU 好幾條街。


今年 9 月,Groq 剛完成 7.5 億美元融資,估值 69 億美元,投資方包括貝萊德、三星、思科這些大佬,Groq 今年的營收目標(biāo)是 5 億美元,發(fā)展勢頭相當(dāng)猛。

過去幾年,AI 行業(yè)的重心主要在訓(xùn)練側(cè),大家比拼的是誰能訓(xùn)練出更強的模型。但現(xiàn)在風(fēng)向變了,推理市場的需求正在爆發(fā)式增長。

插個小科普,簡單來說,訓(xùn)練就是喂大量數(shù)據(jù)讓模型學(xué)習(xí),推理則是訓(xùn)練好的模型在實際應(yīng)用中產(chǎn)生響應(yīng),比如你問 ChatGPT 一個問題,它生成回答的過程就是推理。

此外,推理和訓(xùn)練對硬件的需求不太一樣。

訓(xùn)練需要超強算力,一次性跑很久都正常。但推理講究的是低延遲和持續(xù)響應(yīng)效率,用戶可不想問個問題等半天才出結(jié)果。

Groq 的 LPU 恰好就是針對推理場景優(yōu)化的,這正是英偉達想要補齊的短板。


與此同時,以 Groq 為代表的 AI 初創(chuàng)公司可能都面臨類似的困境:技術(shù)雖然有亮點,發(fā)展勢頭也很猛,但在英偉達龐大的生態(tài)壁壘面前,想真正打開市場太難了。

在這種情況下,被英偉達收購或許反而是最好的歸宿。至少技術(shù)能得到應(yīng)用,團隊能拿到豐厚回報,總好過在市場上苦苦掙扎。

有意思的是,這種「技術(shù)授權(quán)+挖團隊」的玩法,英偉達已經(jīng)越來越熟練了。


就在今年 9 月,英偉達剛用差不多 9 億美元的代價,雇傭了 AI 硬件初創(chuàng)公司 Enfabrica 的 CEO Rochan Sankar 及其團隊,同樣是獲得技術(shù)授權(quán)而非直接收購公司。

這種操作模式其實挺聰明。

相比直接收購整家公司,技術(shù)授權(quán)加挖團隊的方式能更快速地整合核心能力,避免收購后冗長的整合期。而且留個空殼公司繼續(xù)運營,還能維持市場多樣性的表象,不至于被指控壟斷。

Meta、Google、微軟這些科技巨頭最近也都在用類似套路搶 AI 人才。

比如,我們熟知的 Meta 今年就花大價錢從數(shù)據(jù)標(biāo)注公司 Scale AI 挖走了 CEO Alexandr Wang 并拿下技術(shù)授權(quán)。


黃仁勛顯然把這套玩法研究透了。

他在郵件里直接說,要把 Groq 的低延遲處理器整合進 NVIDIA AI 工廠架構(gòu),讓平臺能支持更廣泛的 AI 推理和實時工作負(fù)載。翻譯過來就是:我要把你們的技術(shù)裝進我的生態(tài)里,繼續(xù)賣我的整體解決方案。

且由于 AI 熱潮讓英偉達的 GPU 賣到供不應(yīng)求,錢多到花不完,黃仁勛的投資動作也越來越激進。

今年 9 月,英偉達表示要向 OpenAI 投資最多 1000 億美元,條件是 OpenAI 承諾部署至少 10 吉瓦的英偉達硬件。雖然這筆投資還沒正式落地,但談判仍在進行中。

同月,英偉達還宣布向老對手英特爾投資 50 億美元。

除了這些大手筆,英偉達還投資了一堆 AI 基礎(chǔ)設(shè)施公司,比如能源公司 Crusoe、AI 模型開發(fā)商 Cohere、云服務(wù)商 CoreWeave 等等。整個 AI 生態(tài)鏈,英偉達恨不得每個環(huán)節(jié)都插一腳。

Groq 的結(jié)局已經(jīng)給后來者上了一課。

在這個賽道上,你最好的歸宿可能不是上市敲鐘,而是被巨頭看上,拿一筆豐厚的收購款體面退場。

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