收购事件概述 - 英伟达计划进行一项价值200亿美元的收购，目标是芯片制造商Groq，这可能是英伟达史上最大收购案 [1] - 该交易在科技圈引发广泛讨论，包括对垄断的担忧以及对Groq技术优势的分析 [3] - 英伟达并未公开承认收购，而是与Groq签署了一份非独家许可协议，授权使用其推理技术，但实质上通过“剥壳式收购”获得了其核心技术与关键人才 [22][23] 被收购方Groq公司背景 - Groq是一家成立于2016年的芯片公司，2024年估值已超过70亿美元 [3] - 公司创始人是Jonathan Ross，他是谷歌第一代TPU（张量处理单元）的设计师 [3] - 公司的核心产品是LPU（语言处理单元），这是一种专为加速AI计算、特别是语言模型推理而设计的新型专用芯片 [5][7] LPU技术路线与特点 - LPU技术路线独特，完全放弃了GPU的通用性，专门针对AI计算，特别是语言模型推理进行优化 [5][7] - LPU的一个显著特点是其架构中没有使用HBM（高带宽内存，即常说的“显存”）[7] - 为解决无显存带来的参数存储问题，LPU采用了SRAM（静态随机存取存储器）作为离计算核心更近的存储单元，但单卡SRAM容量极小，仅几十到几百MB [12] - Groq通过暴力组装成千上万张LPU卡组成集群，每张卡只存储和计算模型的一小部分参数，最后汇总输出，以此实现高速推理 [12] - 凭借此架构，LPU的数据存取速度据称能达到GPU的20倍以上，推理速度极快 [12] 市场表现与竞争对比 - 在模型推理业务的市场统计中，Groq已超过亚马逊，仅次于微软 [12] - 在英伟达GPU占据主导地位时，Groq的LPU曾展现出比行业龙头推理速度快10倍的潜力 [14] - 然而，也有看衰观点，如前阿里副总裁贾扬清的测算指出，使用LPU运营三年的采购成本是英伟达H100的38倍，运营成本是其10倍，认为LPU替代GPU为时尚早 [17] 行业趋势与战略意义 - 此次收购行为预示了AI行业的一大趋势：模型推理部署的需求将逐渐超过模型训练 [24] - 目前，训练成本占大型云计算公司数据中心支出的60%，但分析师预计到2032年，这一比例将降至20%左右 [25] - 行业需求正从不计成本训练模型，转向追求“又快又省”的推理芯片 [25] - 对英伟达而言，此次行动被视为补齐了其在非HBM架构上的短板，是对谷歌TPU技术路线的一种认可，也表明其意图通吃AI模型训练与推理整个算力市场 [25]