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聖誕前夕，黃仁勳做出了一個“大膽”的決定：
輝達計畫花200億美元收購AI晶片公司Groq。
作為輝達歷史上最大的收購，更讓人驚訝的是，這筆收購超高的溢價率。
今年9月，Groq剛剛以69億美元估值完成7.5億美元融資。僅僅三個月後，輝達給出的價碼卻是200 億美元。
也就是說，黃仁勳為了拿下這家公司，願意在短短一個季度內支付近3倍的溢價。從時間和價格看，這更像一次帶著明確緊迫性的出手。
但如果只看基本面，這筆交易並不“合理”。
要知道，Groq今年的收入也只有1.725億美元，市佔率甚至還遠遠不到1%。
在過去幾年裡，試圖挑戰輝達的 AI 晶片公司並不少見。無論是 Graphcore 還是其他AI晶片玩家，最終都沒能對輝達構成實質性威脅。
從這個角度看，Groq 並不像一個必須被“消滅”的對手。
問題恰恰在這裡。為什麼一個市佔率不足1%的AI晶片公司，仍然值得輝達付出200億美元？在幾乎已經確立絕對統治力的前提下，輝達究竟在防禦什麼？
輝達這次，幾乎完整復刻了Meta買Scale AI、Amazon 買 Adept AI 時採用的套路，花了200億美元拿走了 Groq的核心高管、關鍵工程團隊，以及可直接使用的智慧財產權授權。
在這筆收購裡，輝達拿到了 Groq 智慧財產權的非獨家授權。未來，他們計畫將其低延遲晶片整合進產品體系中。照輝達內部的說法，Groq會“補齊”整個AI工廠架構的一部分。
同時，公司CEO Jonathan Ross和總裁Sunny Madra以及其他工程團隊成員將加入輝達，幫助推進和擴展這項技術。
Groq繼續作為獨立公司營運，由CFO Simon Edwards擔任CEO，GroqCloud業務也繼續運行。
這種交易結構，核心考量只有兩個：
第一，足夠高效，不用等完整收購的交易流程與整合周期。
第二，也是更關鍵的，合規。在監管日益嚴苛的當下，這是規避或者減輕反壟斷審查最有效的方式。
當然，比起交易結構，最值得一說的還是交易價格。
200億美元，是輝達歷史上最大的收購。上一個紀錄，是2019年輝達以69億美元收購Mellanox。
不僅金額大，而且溢價極高。
今年9月，Groq剛剛以69億美元估值完成7.5億美元融資，投資方包括BlackRock、三星、思科等。多家媒體當時都提到，Groq 並沒有主動尋求出售。
僅僅三個月後，輝達給出的價碼卻是200 億美元。這意味著，黃仁勳為了拿下這家公司，願意在短短一個季度內支付近 3 倍的溢價。
這就引出了一個看似矛盾的問題：
Groq 真的已經強到，值得輝達如此“迫切”地出手嗎？
從現實情況看，事實也並非如此。公開資料顯示，2025 年 Groq 收入約 1.725 億美元；而 Gartner 給出的 2024 年全球 AI 晶片市場規模約為 710 億美元。
換句話說，Groq 的市佔率還不到1%，距離對輝達構成現實威脅，仍然很遠。
從過去看，Groq也不是第一個試圖撼動輝達王座的挑戰者。
在Groq 之前，Graphcore、Mythic、Blaize、Habana……都試圖挑戰輝達。
其中，Graphcore 曾融資 7.1 億美元，估值 27.7 億美元，背後站著微軟、三星、戴爾、紅杉、柏基投資，一度被視為“歐洲 AI 晶片的希望”。
但結果是，這些公司無一例外，都沒能真正撼動輝達。
所以問題來了，一個市佔率不足1%的對手，為何值得輝達付出 200 億美元？
今年下半年，輝達市值一度突破5 兆美元後，股價出現了一輪明顯回呼。截至目前，NVIDIA 市值回落至約 4.58 兆美元，基本回到今年 8 月的水平。
這並不意味著市場突然看空輝達，而是一個更微妙的變化正在發生：
越來越多投資者開始問一個問題——輝達還能否在所有 AI 階段，都像過去那樣，維持壓倒性的領先？
尤其是在推理晶片上。和訓練晶片不同，推理晶片並不是“越強越好”，它更注重延遲、吞吐、成本之間的平衡。在大量即時場景中，用一顆昂貴、通用但功耗巨大的GPU，未必是最經濟的選擇。
加上技術路線多樣性，AI推理晶片競爭開始出現了更多變數。
而Groq，恰恰是這一波推理晶片浪潮裡，最激進的玩家之一，其核心產品是自研的AI 推理晶片LPU。
Groq最與眾不同的地方，在於對記憶體結構的選擇：繞開HBM（高頻寬記憶體），全面擁抱SRAM。
這一選擇，還是要從當下限制AI晶片發展的主要困境“記憶體牆”說起。
如果把晶片想像成一個餐廳，那麼記憶體就是倉庫，處理器就相當於後廚。
現在的困境是，廚師雖然炒菜很快，但去倉庫取菜花的時間太久了。也就是說，記憶體的傳輸速度遠遠慢於處理器算力，導致晶片性能遲遲上不去。
為瞭解決這個問題，包括輝達在內的廠商，都在圍繞“倉庫（記憶體）”做文章。
傳統電腦所使用的記憶體，通常有兩種：
DRAM容量較大，但傳輸速度較慢，起主存作用；而SRAM容量較小，但傳輸速度極快，作為快取發揮輔助作用。
輝達的解決思路是“修路”，引入了HBM。這就好比，在後廚旁邊建一個傳輸帶極快的小型中轉倉，讓外部記憶體儘量貼近晶片，讓搬運這件事別那麼慢。
但代價也隨之而來——HBM 本身昂貴，還必須配套矽中介層、CoWoS 等先進封裝，整個系統複雜度和成本一起抬升。
Groq則選擇了另一條更激進的路。
既然算力一直在等外部記憶體，那不如乾脆不要外部記憶體。
它徹底拋棄了外部記憶體，直接把所有資料都塞進晶片內部的SRAM 裡。
這就好比直接把食材堆在了灶台上。廚師伸手就能拿到菜，完全省去了去倉庫搬運的時間。這種架構下，資料無需在晶片內外來回奔波，徹底消滅了“記憶體牆”。
這樣做雖然省事，也會帶來新的問題。最直接的影響就是，成本太高。
大模型對記憶體大小也有著很高的要求。參數量越大的模型，執行階段所需要儲存的資料也會更多。
SRAM雖然快，但缺陷是容量小。Groq花了這麼多年，也只能將LPU的容量提升至230MB。而一塊H200的記憶體容量是141GB，兩者間差了約628倍。
這意味著，要裝下更多的東西，就需要更多的空間。因此，在運行同樣參數的模型時，需要用到的LPU數量就遠遠高於GPU。
早在去年，前阿里技術副總裁賈揚清就給Groq算了一筆帳：
以運行LLaMA 70b模型為例，需要572張LPU，售價1144萬美元；但如果換成H100，其實只需要8張，總價格在30萬美元左右——所謂的“便宜”壓根不成立。
但即使如此，也絲毫不影響投資人的信心，最終就連輝達也被迫“溢價”收購Groq。
原因是，這玩意想像力太高了。
這不僅是一種差異化的技術，更是一場供應鏈的突圍。
簡單來說，這條路線還意外繞開了當下AI 晶片最難的兩道關卡：HBM和CoWoS。
今年10月，Groq CEO Jonathan Ross 在一次分享裡提到一個觀點：
外界普遍認為輝達的護城河是CUDA 軟體生態，但這主要在訓練端成立。在推理端，真正的護城河是“買方壟斷”（Monopsony）。
所謂“買方壟斷”就是，當你作為唯一的大買家，反過來控制供給。而輝達控制了全球絕大部分的HBM 和 CoWoS 產能。
理論上，輝達的GPU die（GPU 裸晶片），本身使用的工藝並不特殊，理論上一年可以製造數千萬顆。但現實中，真正限製出貨量的，不是晶圓，而是HBM和中介層的產能。
這一點，在CoWoS 上體現得尤為明顯。根據台積電規劃，2025年CoWoS月產能大約在 6.5 萬到 8 萬片之間。而Morgan Stanley推算，其中60%以上被輝達佔用。
CoWoS 的工作，是把算力晶片和多顆 HBM 堆疊在一塊矽中介層上。這一步對對位精度、良率和產線調度的要求極高，而產能擴張速度，明顯跟不上AI晶片需求的爆發。
在“HBM + CoWoS” 路線下，一顆高端GPU的交付節奏，已經不完全由晶圓廠決定，而要同時等待記憶體廠、封裝廠和測試良率一起配合。
這反而構成了輝達最容易被忽視的一道護城河。而Groq的路線一旦走通，意味著晶片生產的速度大大加快了。
正如分析師Max Weinbach 在 X 上評價的那樣：
“當你不再依賴美光、三星、SK 海力士的 HBM，也不再被 CoWoS 產能牽著走，製造節奏和選擇空間都會明顯放大。比如英特爾在 18A、18A-PT 工藝上，本身就具備不錯的 SRAM 單元優勢。”
對輝達來說，收購Groq 的意義，並不在於“消滅一個推理晶片對手”。
從現實層面看，Groq 今天的 LPU 並不具備直接競爭力。無論是成本還是規模，它都很難在替代 GPU。所以，輝達出手並不是因為Groq已經威脅到它的銷量。
真正值得警惕的，是Groq代表的那條路線，可能動搖輝達更深層的壁壘。
在當下的AI 硬體體系裡，HBM + CoWoS 等先進封裝不僅是行業瓶頸，更是輝達的優勢來源。輝達憑藉規模和訂單確定性，事實上佔據了全球最稀缺的 HBM 與先進封裝產能，形成一種“買方壟斷”：
別人就算有晶片設計，也未必拿得到足夠的記憶體與封裝資源把產品做出來、交付出來。
換句話說，輝達的領先不只來自CUDA 和架構，更來自它對供應鏈關鍵環節的優先佔用與調度能力。這是一道隱形但極硬的護城河。
Groq 驗證了一條危險的路徑：AI晶片製造其實可以不需要 HBM，也不需要 CoWoS。
一旦這條路線跑通，意味著晶片製造的門檻被大幅降低，任何一家設計公司，通過英特爾等代工廠，也有可能大規模生產推理晶片。
這對輝達是致命的。如果算力變得像水電一樣容易製造和獲取，輝達基於“稀缺性”建立的帝國將面臨價值重估。
從這個角度上說，這次200億美元的收購，倒像是一種預防性動作：
即便未來有人找到繞開這套體系的辦法，那條新路也最好握在自己手裡。 (矽基觀察Pro)