創始人親自揭秘：英偉達與Groq價值1300億的合作始末

芯東西（公眾號：aichip001）
編譯 劉煜
編輯 陳駿達

芯東西3月23日消息，據《福布斯》近日報道，Groq聯合創始人、英偉達首席軟件架構師喬納森·羅斯（Jonathan Ross）分享了英偉達投資200億美金（約合人民幣1381.5億元）與Groq達成技術合作的細節，稱最初構想的英偉達與Groq的“GPU與LPU深度整合方案”差點被放棄。

▲喬納森·羅斯（Jonathan Ross）（圖源：20VC播客）

同時，羅斯稱Groq芯片已經開始全面生產，預計2026年下半年出貨，其規模達到“英偉達量級”，并不是小規模試點。

繼Groq與英偉達達成合作之后，這筆交易進一步提升了市場對其他自主研發AI推理芯片初創公司的關注度，逐漸引發了連鎖反應。

半導體行業公認的傳奇芯片架構師、AI芯片研發公司Tenstorrent的CEO吉姆?凱勒（Jim Keller）說道：“Groq為異構計算打開了大門…… 我相信有人已經算過這筆賬。”

可是誰能想到，2026年的新晉億萬富翁人選羅斯，在最初經營Groq時，卻屢屢面對收入無法覆蓋虧損的局面。從2023年的虧損多出收入近28倍，再到2024年僅能得到微不足道的投資收入，這家公司幾次面臨死亡的風險。

即使Groq公司的運營幾經波折，但羅斯并沒有就此放棄Groq的創辦理念。他想把英偉達的GPU和Groq自己的LPU芯片搭配使用，構建一個“GPU做訓練、LPU做推理”的混合算力集群。

僅因為這個想為Groq爭取一筆高達數十億美元的芯片合同的“求生”念頭，最后卻給Groq帶來了超出所有人預期的高達200億美元的合同。

Groq開始了兩條并行的發展路線：Groq的技術將成為英偉達AI計算平臺的一部分，同時也作為獨立的公司繼續運營。

談及加入英偉達的感受，羅斯稱：“我們就像進了糖果店的孩子。突然間，我們能接觸到所有資源。”

一、差點被放棄的合作方案，促進了200億美金合同的簽訂

去年冬天，羅斯與黃仁勛進行會談，提議兩家公司進行技術合作。會談時羅斯對黃仁勛說道：“如果你要為全美國搭建物流網絡，我告訴你只有兩個選擇：全用18輪大卡車，或者只用配送廂車，你會選哪個？最佳答案是：兩者都要。”

簡單來說，英偉達的通用GPU是重型卡車，Groq專為極速運行模型設計的語言處理單元LPU芯片，則是小型廂式貨車。

羅斯不只是在兜售一套理念。他希望獲得英偉達許可，采購約10萬顆Blackwell芯片，價值可能高達數十億美元。會談時黃仁勛就技術細節對他進行了更深入的追問，之后會談結束。

三天后黃仁勛回電，羅斯本以為要討論GPU采購訂單，結果等來了更深一步的合作。

于是，三周后，英偉達在平安夜宣布了一筆200億美元的交易：英偉達獲得了Groq的芯片技術授權，并聘用Groq的大部分員工。其中，羅斯擔任英偉達首席軟件架構師。

據《福布斯》報道，按羅斯在Groq公司持股約9%估算，他將獲得9.5億美元（約合人民幣65.62億元）稅后現金。不僅如此，在英偉達為入職員工預留的約30億美元（約合人民幣207.23億元）激勵中，他很可能拿到極高比例，待他在英偉達的股票薪酬全部歸屬后，他將新晉為一位億萬富翁。

而硅谷風險投資家、企業家查馬斯?帕里哈皮蒂亞旗下的Social Capital持股比例與羅斯相近。

這筆交易的結構意味著美國政府可能獲得超過60億美元（約合人民幣414.46億元）稅收，而英偉達也可享受約30億美元的稅務抵扣。

羅斯拒絕對個人凈資產置評，但如果這筆交易是以股票或資產出售形式完成，而非雙重征稅、以現金為主的授權協議，他的身家會高得更多。

羅斯稱，Groq的業務部門LPU云服務商仍在運營，其業務也在持續增長。上個月，Groq前員工稱，該部門預計會被出售，但目前尚未完成。

用硅谷的話說，這像是一份沒有正式并購文件的合并：拿下團隊、鎖定技術、獲得戰略利益，同時不用承接公司里所有遺留問題，也不會觸發反壟斷審查。

英偉達與Groq的合作雖然現已達成，但談及去年年底向黃仁勛提出的想法時，羅斯稱：“我們差點就沒做GPU與LPU深度整合這件事。”是現已是英偉達副總裁的桑尼?馬德拉（Sunny Madra）說服了他，最終促成了合作。這次合作無論從商業還是文化上看，這都像是一場天作之合。

二、AI推理理念超前，Groq公司的求索路稍顯曲折

2016年，Groq成立。當時，Groq提出超高速推理概念，而這個概念卻是大多數公司還沒有意識到的市場需求。

在與英偉達合作達成前的幾個月里，羅斯公開宣傳其與沙特國有石油公司旗下科技子公司Aramco Digital相關的合作，并稱這次合作將為Groq帶來巨額收入。

2025年2月，Groq與Aramco Digital簽署了15億美元（約合人民幣103.61億元）長期合作承諾。羅斯在風險投資和科技創業領域全球最具影響力的播客之一20VC播客中稱：“我們沒有融資15億美元，那是收入。這個收入大約相當于OpenAI收入的30%。”

一名Groq前員工向《福布斯》澄清道，15億美元指的是Groq計劃建設的服務的累計價值。這一數字很可能包括部署Groq芯片的數據中心建設總成本、芯片本身價值，以及芯片在未指定期限內所能產生的算力價值。

據三名Groq前員工透露，Groq與Aramco Digital的協議采用收入分成模式：Groq以相對較低的價格向Aramco出售AI芯片，Aramco則出資建設搭載芯片的數據中心，而后雙方再分享芯片產生的算力收入。

不過，并非所有合作都是清晰的現金換產品交易。

在Groq與澳大利亞數據中心REIT商數字基礎設施公司Equinix的合作中，Groq作為客戶向Equinix支付最高3億美元用于部署LPU，再轉售給云客戶。

Groq成立7年時，Groq收入300萬美元（約合人民幣2072.3萬元），虧損8800萬美元（約合人民幣6.07億元）。

到2024年年中，即使Groq以28億美元（約合人民幣193.41億元）估值融資了6.4億美元（約合人民幣44.21億元），但曾在2021年首次投資Groq的美國的風險投資公司Alumni Ventures的首席投資官馬克?愛德華茲稱，Groq的這些收入依然微不足道。

2024年，羅斯接受《福布斯》采訪時稱：“Groq多次瀕臨死亡。我們可能起步得太早了一點。”

目前尚不清楚在Groq與英偉達達成新的合作之后，Groq之前的合作會怎么安排，同時也不清楚在Groq與英偉達商談合作時這些Groq之前簽訂的合作是否有被當成談判的籌碼。羅斯稱，Groq仍作為獨立公司繼續履行與沙特客戶簽訂的合同。

三、英偉達的附加板塊：推理芯片的戰略生態

黃仁勛將2026年定為AI推理之年，即使用AI而非訓練AI的階段。

今年早些時候，黃仁勛稱：“Groq很難打入AI工廠的主流市場。但與我們結合后，他們就不用再為此發愁。”

黃仁勛在英偉達GTC 2026年度開發者大會上用大量篇幅介紹Groq，并且清晰亮出了自己的計劃。黃仁勛稱，Groq自身業務可能翻倍，因此，對于一個1吉瓦規模的數據中心，Groq可將英偉達的整體收益提升約25%。

羅斯稱，Groq推遲發布的第二代芯片尚未量產，而Groq的第二代芯片與英偉達系統整合的時間，幾乎和設計制作Groq第三代芯片并將其整合到英偉達系統的時間一樣長。

于是，在英偉達GTC 2026大會上，黃仁勛推出全新的NVIDIA Groq 3 LPU芯片，并宣布將其與英偉達最新一代Vera Rubin平臺深度整合。

▲Groq 3 LPU圖（圖源：英偉達發布會）

Groq 3 LPU由三星代工，已進入量產，大約在今年第三季度能夠交付。英偉達拒絕透露計劃生產的Groq芯片數量，但稱其規模極大。

羅斯稱他已參加了大量客戶會議，但目前尚未公布任何買家。

英偉達高性能計算與AI基礎設施高級總監迪翁?哈里斯（Dion Harris）稱：“我現在還不能確認任何訂單。現在尚處早期，但市場興趣非常濃厚。”

盡管其他推理芯片廠商認為，Groq與英偉達的合作在渠道上占據明顯優勢。但無論如何，這筆交易進一步鞏固了市場對AI推理芯片的信心。

邊緣AI推理芯片公司femtoAI的聯合創始人兼CEO薩姆?福克稱：“英偉達的新產品NVIDIA Groq 3 LPX承認了一個事實：僅靠GPU無法很好地服務于增速更快的推理市場”。他認為，更便宜、更易獲取的推理方案將滿足市場的更高需求。

d-Matrix聯合創始人兼CEO西德?謝思稱：“黃仁勛為我們長期推動的這個市場提供了背書。英偉達下一階段的增長將來自推理。”

盡管面臨諸多不利因素，羅斯堅稱自己始終信心滿滿、志向遠大。他回憶道：“我原本以為自己會在Groq干到最后。我一直跟別人說，我們想要承載全球一半的推理算力。”

盡管一名Groq前員工稱，Groq的目標一直是與英偉達合作，但羅斯最初并不確定Groq芯片與英偉達GPU能否良好整合。而現在，這場押注正從交易理論走向產品現實。

結語：英偉達官方背書，推理芯片進入發展新階段

英偉達與Groq的“平安夜協議”達成時Groq公司處境微妙，而如今，英偉達正押注Groq的極速推理技術，將其融入全新發布的芯片平臺。

除此之外，Groq的競爭對手美國AI芯片獨角獸AI研發企業Cerebras已與OpenAI達成合作，將為OpenAI的平臺新增750兆瓦的超低延遲AI算力，并在2028年之前分批次陸續上線。Cerebras聯合創始人兼首席執行官安德魯?費爾德曼（Andrew Feldman）稱：“正如寬帶技術變革了互聯網，實時推理也將變革AI，催生構建AI模型及與之交互的全新方式。”

或許，當前的時代，正在從GPU“獨大”的刻板印象里，逐漸向另一個不再那么看重訓練性能，而是更關心成本、延遲與規模化吞吐能力的市場慢慢交匯靠近。