文｜融中財經(jīng)

一個登頂，一個起跳，4.2萬億美元與60億美元的落差，為AI芯片戰(zhàn)局埋下新變量。

一邊是英偉達市值沖破4.2萬億美元，成為歷史上首家達到這一規(guī)模的科技公司——這個數(shù)字超過了英國所有上市公司的市值總和，堪稱商業(yè)史上“大象級”的存在。

另一邊，2016年成立的加州初創(chuàng)公司Groq正洽談新一輪融資：以60億美元（約430億人民幣）的投后估值募集3-5億美元的資金，用于履行與沙特阿拉伯的重磅合同。

當黃仁勛在東方意氣風發(fā)之際，Groq創(chuàng)始人喬納森·羅斯正盯著沙特的數(shù)據(jù)中心屏幕——那里由1.9萬顆自研芯片組成的AI推理集群，從2024年12月搭建到投入運行僅用了8天，成為中東加速AI基建的核心引擎。

60億對4.2萬億，Groq以不足英偉達0.2%的體量，展開了一場“不對稱”的芯片競賽。

這家公司被視為英偉達最強的競爭對手之一。它以LPU芯片的SRAM架構(gòu)和TSP流式計算專攻推理，靠80TB/s片上帶寬和靜態(tài)調(diào)度砍掉延遲，瞄準英偉達H100的推理短板；英偉達則憑CUDA生態(tài)和HBM顯存壟斷，一邊用H200強化推理能效，一邊通過供應(yīng)鏈控制（如買斷HBM產(chǎn)能）壓制對手。

前者借沙特布局和開源模型突圍，后者靠開發(fā)者綁定和全棧優(yōu)勢死守，在推理市場上演“精準狙擊”與“生態(tài)護城河”的攻防戰(zhàn)。

創(chuàng)企中的“金湯匙玩家”

這家2016年誕生于硅谷的公司，從誕生就自帶“明星基因”。

創(chuàng)始人喬納森·羅斯（Jonathan Ross）的履歷本身就是塊金字招牌——他是谷歌第一代張量處理單元（TPU）的核心研發(fā)成員，親歷了AI芯片從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵階段。公司的另一位創(chuàng)始人是谷歌Alphabet的X實驗室工程師道格拉斯·懷特曼（Douglas Wightman）。同樣值得關(guān)注的是Groq的硬件工程副總裁吉姆·米勒（Jim Miller），這位行業(yè)老兵既主導(dǎo)過亞馬遜AWS云計算硬件的開發(fā)與交付，也曾在英特爾領(lǐng)銜Pentium II處理器項目，橫跨消費電子與企業(yè)級硬件兩大領(lǐng)域。

羅斯和米勒的履歷吸引了前谷歌TPU團隊80%的核心成員加入Groq，這種人才聚集效應(yīng)在2024年Groq的沙特投資后進一步放大——Groq與Meta合作，為其官方Llama API提供推理加速服務(wù)；Meta首席AI科學家Yann LeCun以技術(shù)顧問身份支持Groq; 英特爾前晶圓廠負責人Stuart Pann則出任Groq首席運營官（COO）。

頂級團隊自然吸引頂級資本。

2024年8月，黑石集團（BlackRock）領(lǐng)投了Groq 6.4億美元的D輪融資，思科、三星Catalyst基金等機構(gòu)跟投，讓Groq的估值一舉沖到28億美元。短短一年后，其估值即將翻倍至60億美元，成為AI芯片賽道成長最快的獨角獸之一。

此次Groq募資3-5億美元，除了履行和沙特的合同，幫助其AI推理數(shù)據(jù)中心項目快速落地外，還包括構(gòu)建北美本土供應(yīng)鏈、擴張GroqCloud開發(fā)者生態(tài)，以及應(yīng)對英偉達H200芯片量產(chǎn)帶來的競爭壓力。盡管沙特協(xié)議帶來長期收入預(yù)期，但里程碑式付款條款導(dǎo)致2025年上半年需補充流動資金以應(yīng)對產(chǎn)能爬坡前的資金缺口。

Groq的融資帶著明確的戰(zhàn)略意圖。

2024年底，Groq以閃電般的速度開啟在沙特的戰(zhàn)略布局。早在2024年9月，Groq便與沙特阿美的數(shù)字與技術(shù)子公司Aramco Digital簽署諒解備忘錄，計劃在沙特達曼建設(shè)全球最大規(guī)模的AI推理數(shù)據(jù)中心。

作為落地的第一步，Groq于2024年12月在達曼快速部署了包含1.9萬個LPU（語言處理單元）的推理集群，僅用8天時間即完成上線，每日可處理數(shù)十億Tokens（詞元），展現(xiàn)出驚人的執(zhí)行效率。

為適配沙特的高溫環(huán)境，Groq對硬件設(shè)計進行了針對性優(yōu)化，同時啟動阿拉伯語NLP模型的本地化開發(fā)，以滿足中東市場的特定需求。

該項目被納入沙特“2030愿景”，沙特阿美為此提供了上億美元的資金支持，目標在2025年將處理能力提升至每日數(shù)千億Tokens，并最終部署10.8萬個LPU芯片，形成全球最大的AI推理基礎(chǔ)設(shè)施之一。這一布局依托沙特的地緣優(yōu)勢、低廉的能源成本和充足的建設(shè)空間。Groq的快速行動為其后續(xù)獲得沙特15億美元投資承諾奠定了基礎(chǔ)。

2025年2月，沙特主權(quán)基金通過沙特阿美旗下Aramco Digital向其拋出15億美元投資承諾，條件是協(xié)助沙特建設(shè)本土AI基礎(chǔ)設(shè)施。這筆錢不僅讓Groq的現(xiàn)金流底氣十足，更讓其業(yè)績預(yù)期飆升：2025年營收有望實現(xiàn)跨越式增長，達到5億美元，使Groq邁入“億級營收俱樂部”。

不碰“訓練”主戰(zhàn)場，?？小巴评怼庇补穷^

Groq從沒想過與英偉達在AI訓練芯片市場正面交鋒。

當英偉達的GPU憑借CUDA生態(tài)在訓練領(lǐng)域占據(jù)超80%市場份額時，它選了條差異化路線：專注于AI推理芯片。

這步棋精準踩中了行業(yè)痛點。AI計算的“訓練”與“推理”環(huán)節(jié)有著本質(zhì)區(qū)別：訓練像“教學生”，需要海量數(shù)據(jù)反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)，對算力的通用性和精度要求極高；推理則像“學生答題”，需要在毫秒級時間內(nèi)給出結(jié)果，更強調(diào)低延遲、高并發(fā)和低成本。

英偉達的GPU本是為圖形渲染設(shè)計的，改造后用于AI訓練合適，但拿來做推理卻有些“大材小用”——其硬件資源中，有相當一部分是為支持訓練時的復(fù)雜梯度計算而設(shè)計，在推理階段反而成了冗余負擔。

Groq的核心產(chǎn)品LPU（Language Processing Unit）就是沖著推理場景的痛點來的。它不追求“全能型”算力，而是聚焦“推理專項優(yōu)化”：讓Meta的Llama、谷歌的Gemma等已訓練完成的大模型，在執(zhí)行文本生成、語義理解等任務(wù)時跑得更快、更省電。

根據(jù)Groq官方在2024年底發(fā)布的基準測試結(jié)果，搭載LPU芯片的Llama模型，在大模型推理任務(wù)中每秒能生成500個Tokens（文本詞元），對比英偉達H100（FP16）的150個Tokens每秒的速度快了約3倍，對比英偉達H200的200 Tokens每秒的速度，也快了兩倍多。

在商業(yè)模式上，Groq也與英偉達走出了完全不同的路徑。

英偉達靠“硬件銷售+軟件生態(tài)”的組合拳盈利——既賣GPU芯片和DGX服務(wù)器等硬件，又通過CUDA平臺綁定開發(fā)者；

Groq則另辟蹊徑，采用“芯片即服務(wù)”模式：自己建設(shè)數(shù)據(jù)中心，將LPU芯片組成服務(wù)器集群，向客戶提供云端推理算力租用服務(wù)。這種模式讓客戶無需直接采購硬件，直接通過API調(diào)用就能體驗其芯片性能，大大降低了嘗試門檻。

今年7月，Groq宣布在歐洲芬蘭建設(shè)新的數(shù)據(jù)中心，進一步擴大云端服務(wù)版圖，顯然是想通過“服務(wù)先行”策略快速占領(lǐng)市場。

Groq的技術(shù)手冊里藏著不少“反套路”設(shè)計。

當行業(yè)巨頭們比拼4nm、5nm、7nm先進制程時，它反其道而行之，選擇相對成熟的14nm工藝；當英偉達的H100 GPU依賴HBM高帶寬顯存提升性能時，Groq在LPU芯片里塞進了230MB SRAM高速緩存，靠架構(gòu)創(chuàng)新彌補制程差距。

這步險棋意外走通了。大帶寬SRAM讓LPU的片上內(nèi)存帶寬達到80TB/s，數(shù)據(jù)可以在芯片內(nèi)部高速流轉(zhuǎn)，不必頻繁訪問板載顯存，直接將推理延遲砍掉一半以上。

更關(guān)鍵的是，這種設(shè)計讓Groq避開了HBM顯存的供應(yīng)鏈瓶頸——英偉達的H100之所以常年缺貨，很大程度上受制于HBM顯存的產(chǎn)能，而SRAM的供應(yīng)相對穩(wěn)定，讓LPU的量產(chǎn)更有保障。

架構(gòu)層面的差異更具顛覆性。

英偉達GPU采用“SIMD”架構(gòu)，擅長同時處理大量相似任務(wù)，但需要動態(tài)調(diào)度線程，存在一定算力閑置；Groq的TSP（Tensor Streaming Processor）架構(gòu)則采用“流式計算”模式，將推理任務(wù)拆解成固定流水線，通過靜態(tài)調(diào)度讓每個時鐘周期的算力都得到充分利用。這種設(shè)計讓單顆LPU芯片的算力達到1000萬億次運算每秒（1000 TOPS），在部分機器學習模型上，速度比常規(guī)GPU甚至谷歌TPU快10到100倍。

Groq的技術(shù)路線雖在推理場景展現(xiàn)優(yōu)勢，但也存在顯著短板。

LPU芯片內(nèi)置230MB SRAM雖能實現(xiàn)高帶寬，但單芯片內(nèi)存遠低于英偉達H100的80GB HBM顯存，導(dǎo)致運行大模型時需大規(guī)模集群拆分。

正如原阿里技術(shù)副總裁賈揚清的推算，運行Llama-70b模型理論上需572顆LPU（單芯片2萬美元，總成本超1100萬美元），而8顆H100（總成本約30萬美元）即可實現(xiàn)相當性能，硬件成本差距達30倍以上。盡管實際部署中可通過模型分片優(yōu)化，但大規(guī)模集群的運維復(fù)雜度和能耗（576顆LPU集群功耗約100kW，8卡H100約30kW）仍顯著高于GPU方案。

更關(guān)鍵的是專用架構(gòu)的場景局限性：專用硬件的靜態(tài)調(diào)度優(yōu)勢在算法迭代頻繁時反而成為劣勢，難以像GPU通過軟件更新快速適配新模型。

生態(tài)破局與市場裂縫

技術(shù)再強，沒有生態(tài)支撐也難成氣候。英偉達的CUDA平臺已積累超400萬開發(fā)者，形成“硬件-軟件-開發(fā)者”的穩(wěn)固三角，這是任何挑戰(zhàn)者都繞不開的高墻。Groq的破局策略是"借船出海"：盡可能對接現(xiàn)有開源生態(tài)，降低開發(fā)者的遷移成本。

它首先瞄準了開源大模型社群。Groq團隊花了大量精力優(yōu)化Meta的Llama系列、谷歌的Gemma等熱門開源模型在LPU芯片上的運行效率，這些模型本身已積累數(shù)百萬開發(fā)者，只要證明LPU能讓模型跑得更快，自然能吸引開發(fā)者嘗試。更關(guān)鍵的是，Groq在2025年推出了開發(fā)者控制臺，通過友好的編程接口和免費算力（每月1000萬Tokens的額度）試用政策，目前吸引了7.5萬名開發(fā)者注冊。

價格策略同樣服務(wù)于生態(tài)擴張。LPU芯片2萬美元出頭的定價，不僅比英偉達H100的2.5-3萬美元低，也比部分中端GPU更具吸引力。Groq CEO喬納森·羅斯曾表示，到2025年底，Groq計劃部署150萬顆推理芯片，占據(jù)全球一半的AI推理計算能力。這番話雖有營銷成分，卻精準點出了行業(yè)趨勢——AI算力投入的重心正從模型訓練階段向推理階段傾斜。

英偉達當然不會坐視“Groq們”蠶食市場。

面對推理芯片的崛起，它已迅速調(diào)整策略：推出基于安培架構(gòu)的A30/A10等推理專用GPU，優(yōu)化TensorRT軟件庫的推理延遲，并通過Triton推理服務(wù)器提供端到端加速方案，試圖將訓練領(lǐng)域的優(yōu)勢延伸到推理市場。

更難撼動的是CUDA生態(tài)的“慣性”。開發(fā)者在CUDA平臺上積累了大量代碼和工具鏈，遷移到新平臺需要重新學習和調(diào)試，這種“路徑依賴”讓很多企業(yè)寧愿忍受GPU的高成本，也不愿冒險嘗試新方案。

有行業(yè)人士透露，部分企業(yè)在與Groq接觸時異常謹慎，生怕消息走漏后被英偉達“穿小鞋”——比如延遲交付GPU，這種隱形壓力客觀上抬高了新芯片的推廣門檻。

然而，市場永遠存在裂縫。

2024年以來的“GPU荒”讓客戶苦不堪言：云計算廠商為了搶購英偉達芯片，不得不提前幾個月下單，否則就可能排不上產(chǎn)能。這種供需失衡讓企業(yè)開始主動尋找“第二供應(yīng)商”，降低對單一廠商的依賴，這為Groq創(chuàng)造了窗口期。

更重要的是，AI芯片市場并非“二元對立”。除了英偉達和Groq，英國的Graphcore、中國的寒武紀、美國的Cerebras等玩家都在各自的技術(shù)路線上發(fā)力，形成“一超多強”的競爭格局。

Groq的優(yōu)勢在于，它抓住了沙特等新興市場的需求——中東國家正雄心勃勃地建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施，既有錢又有場景，還樂于扶持非美國主流的技術(shù)供應(yīng)商以實現(xiàn)技術(shù)自主，這種地緣需求為Groq提供了理想的“試驗田”。

然而，面對新興市場的爭奪，初創(chuàng)公司如Groq需加速布局——因為巨頭們也沒有停下腳步。繼去年12月Groq在沙特布局后，今年5月，英偉達與AMD也發(fā)現(xiàn)了這一新興市場，相繼宣布在沙特建設(shè)芯片制造及AI基礎(chǔ)設(shè)施基地，直接切入中東AI算力核心市場，這無疑給后來者增添了競爭壓力。

全球AI芯片的競合態(tài)勢，在中國市場呈現(xiàn)出更復(fù)雜的張力。這種壓力也在迫使中國AI芯片市場加速“場景化突圍”。中國AI芯片市場的突圍路徑，正通過垂直場景的深度綁定逐步清晰——避開通用算力的正面競爭，在本土特色場景中打磨技術(shù)與生態(tài)。

結(jié)語

這場60億對4.2萬億的較量，才剛剛開始。

它的結(jié)局大概不是“你死我活”的零和游戲，而是形成“多元共生”的生態(tài)平衡：英偉達繼續(xù)主導(dǎo)高端AI訓練市場，Groq等新銳在推理細分賽道分得一杯羹。

這一格局恰似行業(yè)演進的常態(tài)：正如智能手機時代，蘋果、三星錨定高端市場，小米、傳音則在中低端與新興市場開辟空間，彼此并非替代而是互補；又如AI領(lǐng)域，通用大模型與垂直場景的AI Agent各司其職——前者支撐基礎(chǔ)能力，后者深耕具體需求。

對整個行業(yè)來說，這種競爭是好事。Groq的出現(xiàn)至少能迫使英偉達優(yōu)化推理芯片的成本和性能，讓更多企業(yè)用得起AI算力。畢竟，AI應(yīng)用的場景豐富——從智能客服到自動駕駛，從醫(yī)療診斷到工業(yè)質(zhì)檢，不同場景對算力的需求千差萬別，既需要英偉達這樣的“全能選手”，也需要Groq這樣的“專精玩家”。

“某種程度上，我們的存在對英偉達反而是一種利好，”Groq CEO羅斯說?！八麄兛梢岳^續(xù)生產(chǎn)那些高利潤訓練用的GPU，而我們則接手他們不太想做、低利潤但高產(chǎn)量的推理業(yè)務(wù)?！?/p>

當年沒人能想到，一家顯卡公司能成為AI時代的“賣鏟人”；同理，今天估值60億美元的Groq，十年后或許會在AI芯片版圖中占據(jù)重要一席。

羅斯直言：“你的工作不是跟隨浪潮，而是要提前站位，準備好迎接它?！?/p>

無論Groq最終能否撼動英偉達，它所代表的創(chuàng)新精神和差異化打法都為行業(yè)帶來了新的思考：在巨頭林立的AI時代，小團隊依然有機會憑借卓越的洞察和執(zhí)行，實現(xiàn)對大象的“螞蟻撼樹”——或許不能將之推倒，卻足以令大象為之側(cè)目，不得不改變方向。

這正是技術(shù)進步最迷人的地方，也是市場競爭的價值所在。