英伟达,筑起新高墙
英伟达英伟达(US:NVDA) 36氪·2026-01-13 10:39

英伟达与Groq的交易本质与战略意图 - 英伟达与推理芯片初创公司Groq达成一项“非独家许可协议”,Groq创始人兼CEO、总裁及多名核心成员将加入英伟达,参与授权技术的推进与规模化 [1] - 该交易虽非形式上的收购,但实现了技术被许可、团队被吸纳的关键结果,是一种典型的“收购式招聘”,旨在将潜在威胁纳入自身体系 [1] - 交易发生在AI芯片竞争从“训练为王”转向“推理决胜”的敏感时间点,英伟达GPU统治训练市场,但在推理端面临AMD、定制ASIC及云厂商自研芯片的竞争 [2] - Groq的LPU专为推理设计,主打极致低延迟和性能确定性,其创始人被视为谷歌TPU背后的关键推手,英伟达此举意在竞争白热化前提前消除潜在威胁 [2] Groq的技术价值与市场定位 - Groq的核心技术是自研的LPU架构,采用静态调度、数据路径固定的“确定性设计”,芯片内部使用SRAM技术,而非片外HBM显存,实现了某些场景下的极致低延迟 [4] - 公司创始人Jonathan Ross是Google第一代TPU的首席架构师,其目标是打造比TPU更快、更可控的“通用AI处理器” [4] - Groq最初尝试进入训练市场但受阻,因其架构对主流AI框架兼容性有限且缺乏成熟编译工具链,迁移成本高 [4] - 从2023年下半年开始,Groq明确转向推理即服务方向,2024年展示其系统运行Llama 2-70B模型时,实现每秒超过300个Token的生成速度,远超主流GPU系统 [5] - 其低延迟优势吸引了金融交易、军事信息处理、语音/视频同步字幕生成等垂直行业用户,并通过GroqCloud平台提供API访问,与LangChain、LlamaIndex等生态集成 [5] 英伟达在集群与系统控制层的战略布局 - 英伟达于2022年1月收购了集群管理软件公司Bright Computing,其工具Bright Cluster Manager在全球拥有超过700家用户,收购金额未公开,但该公司此前共筹集1650万美元 [7] - 该工具被纳入英伟达AI Enterprise软件堆栈并更名为Base Command Manager,成为AI系统的“底层控制平面”,英伟达通过许可证模式按每个GPU每年4500美元的费用出售“系统能力” [8] - 英伟达设定了商业策略:对每个节点包含8个GPU以内的集群提供免费的BCM许可证但不提供技术支持,促使企业为稳定生产环境购买AI Enterprise许可证 [9] - 在Base Command Manager之上,英伟达叠加了Mission Control,用于自动部署集成了框架、工具、模型、容器、健康检查和功耗优化的“AI工厂” [9] - 2024年,英伟达收购了Run.ai,其核心价值在于实现GPU资源的抽象化管理,如多租户、弹性调度、优先级控制和GPU虚拟化,防止调度权被云厂商掌控而稀释CUDA生态优势 [10] - 2025年12月,英伟达收购了SchedMD,获得了超级计算领域事实标准的工作负载管理器Slurm背后的核心团队和技术支持权,Slurm在过去十年中用于约60%的Top500超级计算机 [12][13] - 通过收购SchedMD,英伟达旨在掌控Slurm的演进方向、支持能力和企业级整合权,避免其Base Command Manager和Mission Control体系存在无法掌控的“底座” [14] - 英伟达在2024年10月停止单独销售Bright Cluster Manager,仅将其作为AI Enterprise Stack的一部分提供,正在将所有系统组件打包成不可分割的整体 [17] 英伟达构建的“生态城墙”三层体系 - 第一层是对集群资源的调度权:通过Mellanox的网络互联技术、Bright Computing的集群管理、SchedMD的工作负载调度,控制了算力连接、分配、排队执行的完整链条 [18] - 第二层是对工作负载执行路径的定义权:通过Run.ai的GPU虚拟化、Mission Control的自动化部署与健康检查、Slurm的作业调度,共同定义了任务如何运行及资源分配 [18] - 第三层是对企业级支持与系统复杂度的掌控权:通过AI Enterprise许可证模式,将工具打包成商业服务,客户购买的是整套“系统集成能力”,开源代码可fork但企业级支持与优化经验掌握在英伟达手中 [19] - 这三层体系叠加后,使得客户即使理论上可选择其他硬件,实践中的迁移成本也高得难以承受,英伟达的商业模式已从卖芯片转变为卖生态,GPU成为生态入口 [19] - 英伟达通过近年对Groq、Bright Computing、Run.ai和SchedMD的布局,系统性地收回了AI计算体系中的“非硬件控制权”,构建了一座用迁移成本、学习曲线和生态粘性定义高度的“生态城墙” [20]