深度訪談 | 那個推理比輝達快10倍的Groq創始人發話了：“別傻了，CUDA根本不是護城河！”

一分鐘速覽

• 輝達的命門不在CUDA，在供應鏈。 2年以上的交付周期是其“阿喀琉斯之踵”，能提供更快交付（如Groq的6個月）的公司擁有巨大優勢。
• 算力需求永不滿足，別再問泡沫。 聰明錢（科技巨頭、國家）投入AI不是為了投機，而是為了生存。如果算力翻倍，OpenAI的收入也能翻倍。
• AI的終極瓶頸是能源。 “控制算力的國家控制AI，而沒有能源就沒有算力。” 歐洲因能源政策和官僚主義，正面臨淪為“旅遊經濟體”的風險。

當所有人都在膜拜輝達的算力帝國時，一場顛覆性的變革正在悄然發生。Groq創始人Jonathan Ross的最新訪談，為我們揭示了AI浪潮下被嚴重忽視的真相。

他認為，AI的終局不是模型，而是算力；算力的終局，是能源。在這場決定未來的競賽中，輝達的王座並非牢不可破，而真正的贏家，將是那些能突破物理極限的人。

風暴之眼：那個叫板輝達的Groq究竟是什麼來頭？

在深入探討Jonathan Ross的顛覆性觀點前，我們必須先瞭解他所創立的公司——Groq，這正是他所有判斷的底氣所在。

簡單來說，Groq是一家把“速度”刻在DNA裡的AI晶片公司，被譽為AI推理領域最兇猛的“F1賽車”。

• 核心產品 LPU：為速度而生
• Groq不製造像Nvidia那樣的通用GPU，而是創造了一種全新的晶片架構——LPU（語言處理單元）。
• 它的唯一使命，就是在運行大語言模型（即“推理”）時，提供地球上最快的速度和最低的延遲。
• 與GPU的根本不同：“流水線” vs “項目經理”
• GPU像一個強大的“項目經理”，手下有數萬名員工（計算核心），但每次任務都需要動態調度和協調，這個過程本身會產生延遲。
• LPU則像一條預先設定好的“精密流水線”，每個資料的處理路徑和時間都被精確規劃，消除了所有不確定性，從而實現了驚人的、可預測的速度。
• 結果有多震撼？
• Groq的雲平台曾演示以每秒超過500個token的速度運行開源大模型，這個速度是當時行業頂尖水平的5到10倍，幾乎實現了AI對話的“零等待”，讓即時語音互動成為可能。
• 創始人背景：Google TPU之父
• Groq的創始人Jonathan Ross，是親手主導設計了Google第一代TPU（張量處理單元）的核心人物。TPU是第一款在資料中心成功挑戰Nvidia霸權的專用AI晶片。
• 因此，當Jonathan Ross評論Nvidia和AI晶片的未來時，他不是一個旁觀者，而是這個領域最頂尖的開創者之一。

忘掉泡沫論吧，巨頭們賭的是“身家性命”

訪談開場，直面“AI泡沫論”。Jonathan的觀點清晰而尖銳：與其糾結於泡沫，不如觀察“聰明錢”的實際行動。

• 聰明錢的動向：
• 瘋狂下註： Google、微軟、亞馬遜等巨頭正“像醉酒的水手一樣”花錢，而且一次比一次多。
• 自用為王： 微軟寧願犧牲Azure的租賃收入，也要將寶貴的GPU留給自己內部使用，因為這樣賺得更多。這證明了AI應用的真實價值。
• 巨頭們為何如此瘋狂？核心動機是生存，而非投機。

Jonathan分享了一個發人深省的細節：“我曾問一群管理著百億資產的頂級投資人：‘有誰100%確定，10年後AI無法取代你的工作？’ 現場沒有一個人舉手。”

對於科技巨頭來說，邏輯完全一樣。今天不惜一切代價投入，是為了確保10年後自己不會被徹底踢出牌桌。

• 早期石油鑽探的比喻：目前的AI市場就像早期的石油開採，回報極度不均。少數公司（約36家）佔據了99%的收入，但這正是早期市場高風險、高回報的典型特徵。

AI增長的唯一密碼：給我更多算力，我能讓收入翻倍

Jonathan反覆強調一個核心觀點：市場對算力的需求是“永不滿足”的 (insatiable)。

他給出了一個驚人的論斷來證明這一點：

“我敢打賭，如果OpenAI或Anthropic今天能獲得雙倍的推理算力，一個月內，他們的收入幾乎會翻倍。”

為什麼算力如此關鍵？

• 算力 = 收入：
• Anthropic 因算力不足，不得不對使用者進行速率限制（rate limits）。
• OpenAI 為了控製成本，有時會故意降低響應速度，犧牲了使用者體驗。
• 結論： 頂尖AI公司都被算力“卡著脖子”，無法滿足市場需求。
• 速度決定一切（多巴胺循環理論）：
• 他以消費品為例，利潤最高的品類（如菸草、軟飲料）都具備“快速反饋”的特點。
• AI也是如此。速度是決定使用者粘性和轉化率的關鍵。Google每提速100毫秒就能帶來8%的轉化提升，這個定律在AI時代依然有效。
• 算力是最好調的“旋鈕”：想提升AI產品的質量？有三個途徑：最佳化演算法、增加資料、提升算力。其中，演算法突破很難，高品質資料獲取不易，只有算力，是最直接、最可預測、最有效的提升手段。

兆帝國的裂痕：卡住輝達脖子的“2年之約”

談及輝達，Jonathan毫不吝嗇其價值的肯定。

• 兆市值預測： “如果5年內輝達市值沒到10兆美元，我會感到驚訝。”

但緊接著，他指出了這個帝國的致命弱點。

• 真正的命門不是CUDA：他直言：“CUDA鎖定就是胡扯（bullshit），至少在推理市場是這樣。”
• 供應鏈才是“阿喀琉斯之踵”：
• 漫長等待： 從下訂單到拿到輝達的GPU，需要等待2年以上。
• 物理瓶頸： 限制產量的不是GPU晶片本身，而是HBM（高頻寬記憶體）等關鍵元件的有限供應。

這正是Groq等挑戰者的機會所在。

• 6個月 vs. 2年——生與死的區別：

“當我對一位資料中心負責人說，我們的供應鏈能把交付時間縮短到6個月時，他立刻暫停了會議，只關心這一點。”

在模型迭代以月為單位的AI時代，2年的等待周期是不可接受的。交付速度，已經成為比晶片性能更重要的競爭力。

• 未來的市場格局預測：5年後，輝達仍將憑藉其品牌和生態，佔據市場50%以上的收入，但其售出的晶片數量將只佔少數。

AI的物理定律：沒有能源，就沒有王權

“控制算力的國家將控制AI，而沒有能源就不可能有算力。” 這是Jonathan提出的最嚴峻的警告。

• 歐洲的危機：

“如果歐洲不迅速行動，它的經濟將變成一個旅遊經濟。人們來這裡只是為了看看古色古香的老建築，僅此而已。”

• 問題與解決方案：
• 病因： 歐洲的問題不在於缺技術或資源，而在於官僚主義和對風險的恐懼。建造一座核電站，花在許可證上的錢可能是建造成本的3倍。
• 藥方：

1. 解放可再生能源： 比如挪威，其風力資源和水電潛力巨大，一個國家就能滿足驚人的能源需求。
2. 讓市場驅動： 政府應該做的不是投資，而是“鬆綁”，削減繁瑣的審批流程，讓有需求的科技巨頭自己去投資建設能源設施。

未來反轉：AI帶來的不是失業潮，而是“沒人可用”

關於AI與就業的未來，Jonathan的觀點再次顛覆傳統認知。

• AI帶來的三大社會變革：

1. 大規模通縮： AI將極大提升各行各業的效率，從農業到供應鏈，一切商品和服務的成本都會下降。
2. 人們主動“退出”工作： 由於生活成本降低，人們不再需要為了餬口而拚命工作，會選擇工作更少時間，更早退休。
3. 創造全新的產業與工作： 就像100年前沒人能想像“軟體工程師”一樣，未來會誕生我們今天無法想像的新職業。

• 結論：我們面臨的不是失業潮，而是勞動力短缺。
• “Vibe Coding”——未來的新讀寫能力：他認為，未來的程式設計將不再是少數專家的技能。通過與AI對話（Vibe Coding），任何人都能創造工具、解決問題。程式設計將成為一項人人必備的基礎素養，就像今天的閱讀和寫作。

Jonathan最後用一個美麗的比喻總結：

“幾百年前，伽利略的望遠鏡讓我們意識到宇宙的浩瀚，也讓我們感到自身的渺小。但最終，我們學會了欣賞這種壯麗。

LLM就是我們思想的望遠鏡。 它現在可能讓我們感到不安，但在未來，它會讓我們意識到，智能的世界遠比我們想像的更廣闊、更美麗。”

面對這片由算力與能源構築的新大陸，恐懼與機遇並存，而看清底層邏輯的人，才能最終勝出。 (GD梯度下降)