AI戰線大轉移！NVIDIA豪擲200億美元收購Groq核心資產，開啟AI推論稱霸新時代！

　　2025年平安夜，當大部分人沉浸在聖誕氛圍之際，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳突然為AI市場投下了一枚震撼彈：以200億美元的代價，取得AI推論晶片初創公司Groq的核心技術授權與關鍵人才。這起收購案不但刷新NVIDIA自身的併購金額紀錄，更標誌著AI產業的戰線從「訓練為王」轉向「推論稱霸」。

 

黃仁勳提出「推論需求將成長十億倍」的主張，實際上是在指向一個正在成形、但仍未被完全開發的新市場區隔；當訓練市場趨向成熟之際，推論市場才剛進入高速成長的起跑階段。（圖片來源：輝達官方YouTube影片）

 

非獨家技術授權的策略考量

 

　　今次交易最耐人尋味之處，在於NVIDIA刻意採用「非獨家技術授權」的模式，而不是整家公司併購。表面上，Groq將繼續以獨立公司形式存在，由原財務長Simon Edwards接任執行長，其雲端推論服務GroqCloud也將持續運作。但實際上，Groq創辦人喬納森·羅斯（Jonathan Ross）、總裁Sunny Madra、以及核心工程團隊已全數轉投輝達麾下；同時，NVIDIA也獲得Groq的所有技術授權。

 

Groq本身仍會保持獨立營運，其雲端推論平台GroqCloud也會繼續提供服務，務求在名義上保留市場競爭空間，避免引發反壟斷審查風險。（圖片來源：Groq官網）

　　這種看似古怪的安排，實則暗藏精密計算。透過技術授權而非直接收購，NVIDIA巧妙規避了反壟斷法的監管範疇，無需經歷美國聯邦貿易委員會（FTC）長達數月的監管調查，讓交易得以在數日內完成。

 

　　近年，矽谷科技巨頭紛紛採用這種「人才收購」（Acqui-hire）模式。2025年6月，Meta向Scale AI投入143億美元（約1,115億港元），取得其49%股權，並延攬執行長汪滔；同年9月，輝達亦以9億美元（約70.2億港元）從Enfabrica吸納人才和取得技術授權。這些案例顯示，在反壟斷審查日益嚴格的大環境下，科技巨頭已發展出一套新的擴張策略。

 

　　不過，今次輝達以200億美元（約1,560億港元）收購Groq核心資產，卻被市場質疑是否溢價過高？Seaport Research分析師傑伊‧戈德堡（Jay Goldberg）直言，不清楚是甚麼因素促使Groq估值大幅暴漲。從估值角度來看，200億美元的價碼相當於Groq在2025年9月估值（69億美元）的近３倍溢價。這種闊氣遠遠超過NVIDIA過去的收購紀錄：之前最大手筆是2019年以69億美元（約538.2億港元）買下以色列晶片設計公司Mellanox。

 

收購Groq補推論算力短板

 

　　要理解輝達為何願意付出天價，必須先看清AI產業正在發生的結構性變化。NVIDIA執行長黃仁勳於2025年初公開表示：「AI推理需求，未來將成長高達十億倍」。自OpenAI在2024 年 9月發表o1推理模型預覽版後，各大AI巨頭爭相推出推理模型。這類模型會在回答前進行長時間「思考」，令推論算力需求呈現指數級增長。

 

　　目前市場對AI晶片的需求可分類為兩類：訓練（Training）與推論（Inference）。前者聚焦AI模型學習，就像是把學生送進圖書館讀萬卷書，追求極致的數據吞吐量與規模擴展；後者是AI的商業化階段，也就是用戶在AI工具輸入問題，系統給出回覆的過程，強調低延遲、低成本。

 

　　在模型訓練領域，NVIDIA GPU幾乎完全壟斷；但在推論市場，GPU卻面臨Google TPU、AMD Instinct、以及Groq LPU等圍攻。究其原委，模型訓練需要餵入數以兆計的文字或圖像數據，進行高精度運算，GPU具有明顯優勢；AI推論則講求即時性、低耗電，這些正是GPU較弱之處。

 

　　更嚴峻的是，NVIDIA大客戶如Amazon、Meta、Microsoft、甚至OpenAI，無不積極研發自家的推論晶片，意在降低對輝達的依賴，並削弱其議價能力。這種「客戶變對手」的趨勢，讓輝達意識到必需在推論市場補齊短板，以鞏固其護城河。

 

LPU：專為推論而設的晶片

 

　　Groq之所以值得輝達付出3倍溢價，關鍵在於其革命性的Language Processing Unit （LPU）。Groq創辦人羅斯是Google自研晶片TPU的核心發明者，深諳專用晶片設計之道。2016年離開Google後，他帶領團隊從根本重新思考AI推論晶片的設計哲學。

 

Groq創辦人羅斯在Google任職期間發起TPU研發項目，並設計出第一代TPU晶片的核心架構。（圖片來源：Groq官網）

 

　　NVIDIA GPU設計旨在兼顧多種運算任務，包括圖形渲染、高效能計算、以及AI模型訓練與推理，因此在架構上具備高度的通用性與龐大的處理能力。這種設計在需要大量並行運算的情境下表現出色，但因為GPU需要在不同運算階段之間分配資源，但在處理單一即時推論時，會出現較高的延遲

 

　　Groq LPU是專為AI推理而設計的專用晶片。其架構從設計上就聚焦於減少等待與記憶體延遲，把大量的SRAM記憶體與運算邏輯緊密整合，在不必頻繁存取外部記憶體的情況下大幅提升數據流動效率。這樣的設計讓LPU在處理單次推理請求時，可以顯著降低延遲，對AI即時互動尤為重要。

 

Groq LPU透過單核心架構與專用編譯器，事先排定運算流程，令推理效能更加穩定。在一般推論情境下，LPU可較NVIDIA GPU回應速度更快、能耗更低。（圖片來源：Groq官網）

 

長遠策略價值遠超財務數字

 

　　從長遠策略角度審視，這筆交易的價值遠超短期財務數字。首先，NVIDIA取得的不止是技術，更是稀缺的頂尖人才；羅斯與其團隊擁有從零開始設計並量產AI晶片的完整經驗，這在AI業界極為罕見。其次，Groq本來可能成為AI推論的明日之星，足以挑戰輝達在AI晶片市場的主導地位，但藉著收購手段，NVIDIA消除了一個潛在的強勁對手。

 

　　更重要的是，吸收Groq技術有助於NVIDIA強化未來AI晶片運算版圖。黃仁勳在致員工的內部信件中指出，輝達打算將 Groq LPU納入其「AI 工廠」架構，以擴展現有平台在AI推理和實時處理工作負載上的能力。因此，NVIDIA可能會推出一條專門針對推論加速的產品線，在產品布局上與現有GPU形成互補關係。在GPU、LPU雙軌並行下，輝達能夠滿足不同層面的AI需求，為客戶提供更完整的解決方案。

 

　　再者，輝達也可能選擇將LPU核心技術，逐步融入GPU架構中，例如在下一代GPU中導入更有利於推論的硬件機制。此舉既可提升GPU推論能力與擴展應用場景，又能保持在模型訓練與通用AI運算領域的既有優勢。如此一來，競爭對手如要收窄與NVIDIA的技術差距，必需同時在訓練運算與推論加速兩方面取得突破，研發難度勢必進一步提高，使輝達AI晶片霸權變得更牢不可破！