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一个登顶，一个起跳，4.2 万亿美元与 60 亿美元的落差，为 AI 芯片战局埋下新变量。
一边是英伟达市值冲破 4.2 万亿美元，成为历史上首家达到这一规模的科技公司——这个数字超过了英国所有上市公司的市值总和，堪称商业史上"大象级"的存在。
7 月 15 日，英伟达 CEO 黄仁勋年内第三次访华，宣布美国批准恢复向中国出口定制的 H20 芯片，重启占其总营收 13%（约 170 亿美元）的中国市场，彰显其巩固 AI 时代统治地位的雄心。
另一边，2016 年成立的加州初创公司 Groq 正洽谈新一轮融资：以 60 亿美元（约 430 亿人民币）的投后估值募集 3-5 亿美元的资金，用于履行与沙特阿拉伯的重磅合同。
当黄仁勋在东方意气风发之际，Groq 创始人乔纳森 · 罗斯正盯着沙特的数据中心屏幕——那里由 1.9 万颗自研芯片组成的 AI 推理集群，从 2024 年 12 月搭建到投入运行仅用了 8 天，成为中东加速 AI 基建的核心引擎。
60 亿对 4.2 万亿，Groq 以不足英伟达 0.2% 的体量，展开了一场"不对称"的芯片竞赛。
这家公司被视为英伟达最强的竞争对手之一。它以 LPU 芯片的 SRAM 架构和 TSP 流式计算专攻推理，靠 80TB/s 片上带宽和静态调度砍掉延迟，瞄准英伟达 H100 的推理短板；英伟达则凭 CUDA 生态和 HBM 显存垄断，一边用 H200 强化推理能效，一边通过供应链控制（如买断 HBM 产能）压制对手。
前者借沙特布局和开源模型突围，后者靠开发者绑定和全栈优势死守，在推理市场上演"精准狙击"与"生态护城河"的攻防战。
创企中的"金汤玩家"
这家 2016 年诞生于硅谷的公司，从诞生就自带"明星基因"。
创始人乔纳森 · 罗斯（Jonathan Ross）的履历本身就是块金字招牌——他是谷歌第一代张量处理单元（TPU）的核心研发成员，亲历了 AI 芯片从实验室走向产业化的关键阶段。公司的另一位创始人是谷歌 Alphabet 的 X 实验室工程师道格拉斯 · 怀特曼（Douglas Wightman）。同样值得关注的是 Groq 的硬件工程副总裁吉姆 · 米勒（Jim Miller），这位行业老兵既主导过亚马逊 AWS 云计算硬件的开发与交付，也曾在英特尔领衔 Pentium II 处理器项目，横跨消费电子与企业级硬件两大领域。
罗斯和米勒的履历吸引了前谷歌 TPU 团队 80% 的核心成员加入 Groq，这种人才聚集效应在 2024 年 Groq 的沙特投资后进一步放大—— Groq 与 Meta 合作，为其官方 Llama API 提供推理加速服务；Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 以技术顾问身份支持 Groq; 英特尔前晶圆厂负责人 Stuart Pann 则出任 Groq 首席运营官（COO）。
顶级团队自然吸引顶级资本。
2024 年 8 月，黑石集团（BlackRock）领投了 Groq 6.4 亿美元的 D 轮融资，思科、三星 Catalyst 基金等机构跟投，让 Groq 的估值一举冲到 28 亿美元。短短一年后，其估值即将翻倍至 60 亿美元，成为 AI 芯片赛道成长最快的独角兽之一。
此次 Groq 募资 3-5 亿美元，除了履行和沙特的合同，帮助其 AI 推理数据中心项目快速落地外，还包括构建北美本土供应链、扩张 GroqCloud 开发者生态，以及应对英伟达 H200 芯片量产带来的竞争压力。尽管沙特协议带来长期收入预期，但里程碑式付款条款导致 2025 年上半年需补充流动资金以应对产能爬坡前的资金缺口。
Groq 的融资带着明确的战略意图。
2024 年底，Groq 以闪电般的速度开启在沙特的战略布局。早在 2024 年 9 月，Groq 便与沙特阿美的数字与技术子公司 Aramco Digital 签署谅解备忘录，计划在沙特达曼建设全球最大规模的 AI 推理数据中心。
作为落地的第一步，Groq 于 2024 年 12 月在达曼快速部署了包含 1.9 万个 LPU（语言处理单元）的推理集群，仅用 8 天时间即完成上线，每日可处理数十亿 Tokens（词元），展现出惊人的执行效率。
为适配沙特的高温环境，Groq 对硬件设计进行了针对性优化，同时启动阿拉伯语 NLP 模型的本地化开发，以满足中东市场的特定需求。
该项目被纳入沙特" 2030 愿景"，沙特阿美为此提供了上亿美元的资金支持，目标在 2025 年将处理能力提升至每日数千亿 Tokens，并最终部署 10.8 万个 LPU 芯片，形成全球最大的 AI 推理基础设施之一。这一布局依托沙特的地缘优势、低廉的能源成本和充足的建设空间。Groq 的快速行动为其后续获得沙特 15 亿美元投资承诺奠定了基础。
2025 年 2 月，沙特主权基金通过沙特阿美旗下 Aramco Digital 向其抛出 15 亿美元投资承诺，条件是协助沙特建设本土 AI 基础设施。这笔钱不仅让 Groq 的现金流底气十足，更让其业绩预期飙升：2025 年营收有望实现跨越式增长，达到 5 亿美元，使 Groq 迈入"亿级营收俱乐部"。
不碰"训练"主战场，专啃"推理"硬骨头
Groq 从没想过与英伟达在 AI 训练芯片市场正面交锋星速优配平台。
当英伟达的 GPU 凭借 CUDA 生态在训练领域占据超 80% 市场份额时，它选了条差异化路线：专注于 AI 推理芯片。
这步棋精准踩中了行业痛点。AI 计算的"训练"与"推理"环节有着本质区别：训练像"教学生"，需要海量数据反复调整模型参数，对算力的通用性和精度要求极高；推理则像"学生答题"，需要在毫秒级时间内给出结果，更强调低延迟、高并发和低成本。
英伟达的 GPU 本是为图形渲染设计的，改造后用于 AI 训练合适，但拿来做推理却有些"大材小用"——其硬件资源中，有相当一部分是为支持训练时的复杂梯度计算而设计，在推理阶段反而成了冗余负担。
Groq 的核心产品 LPU（Language Processing Unit）就是冲着推理场景的痛点来的。它不追求"全能型"算力，而是聚焦"推理专项优化"：让 Meta 的 Llama、谷歌的 Gemma 等已训练完成的大模型，在执行文本生成、语义理解等任务时跑得更快、更省电。
根据 Groq 官方在 2024 年底发布的基准测试结果，搭载 LPU 芯片的 Llama 模型，在大模型推理任务中每秒能生成 500 个 Tokens（文本词元），对比英伟达 H100（FP16）的 150 个 Tokens 每秒的速度快了约 3 倍，对比英伟达 H200 的 200 Tokens 每秒的速度，也快了两倍多。
在商业模式上，Groq 也与英伟达走出了完全不同的路径。
英伟达靠"硬件销售 + 软件生态"的组合拳盈利——既卖 GPU 芯片和 DGX 服务器等硬件，又通过 CUDA 平台绑定开发者；
Groq 则另辟蹊径，采用"芯片即服务"模式：自己建设数据中心，将 LPU 芯片组成服务器集群，向客户提供云端推理算力租用服务。这种模式让客户无需直接采购硬件，直接通过 API 调用就能体验其芯片性能，大大降低了尝试门槛。
今年 7 月，Groq 宣布在欧洲芬兰建设新的数据中心，进一步扩大云端服务版图，显然是想通过"服务先行"策略快速占领市场。
Groq 的技术手册里藏着不少"反套路"设计。
当行业巨头们比拼 4nm、5nm、7nm 先进制程时，它反其道而行之，选择相对成熟的 14nm 工艺；当英伟达的 H100 GPU 依赖 HBM 高带宽显存提升性能时，Groq 在 LPU 芯片里塞进了 230MB SRAM 高速缓存，靠架构创新弥补制程差距。
这步险棋意外走通了。大带宽 SRAM 让 LPU 的片上内存带宽达到 80TB/s，数据可以在芯片内部高速流转，不必频繁访问板载显存，直接将推理延迟砍掉一半以上。
更关键的是，这种设计让 Groq 避开了 HBM 显存的供应链瓶颈——英伟达的 H100 之所以常年缺货，很大程度上受制于 HBM 显存的产能，而 SRAM 的供应相对稳定，让 LPU 的量产更有保障。
架构层面的差异更具颠覆性。
英伟达 GPU 采用" SIMD "架构，擅长同时处理大量相似任务，但需要动态调度线程，存在一定算力闲置；Groq 的 TSP（Tensor Streaming Processor）架构则采用"流式计算"模式，将推理任务拆解成固定流水线，通过静态调度让每个时钟周期的算力都得到充分利用。这种设计让单颗 LPU 芯片的算力达到 1000 万亿次运算每秒（1000 TOPS），在部分机器学习模型上，速度比常规 GPU 甚至谷歌 TPU 快 10 到 100 倍。
Groq 的技术路线虽在推理场景展现优势，但也存在显著短板。
LPU 芯片内置 230MB SRAM 虽能实现高带宽，但单芯片内存远低于英伟达 H100 的 80GB HBM 显存，导致运行大模型时需大规模集群拆分。
正如原阿里技术副总裁贾扬清的推算，运行 Llama-70b 模型理论上需 572 颗 LPU（单芯片 2 万美元，总成本超 1100 万美元），而 8 颗 H100（总成本约 30 万美元）即可实现相当性能，硬件成本差距达 30 倍以上。尽管实际部署中可通过模型分片优化，但大规模集群的运维复杂度和能耗（576 颗 LPU 集群功耗约 100kW，8 卡 H100 约 30kW）仍显著高于 GPU 方案。
更关键的是专用架构的场景局限性：专用硬件的静态调度优势在算法迭代频繁时反而成为劣势，难以像 GPU 通过软件更新快速适配新模型。
生态破局与市场裂缝
技术再强，没有生态支撑也难成气候。英伟达的 CUDA 平台已积累超 400 万开发者，形成"硬件 - 软件 - 开发者"的稳固三角，这是任何挑战者都绕不开的高墙。Groq 的破局策略是 " 借船出海 "：尽可能对接现有开源生态，降低开发者的迁移成本。
它首先瞄准了开源大模型社群。Groq 团队花了大量精力优化 Meta 的 Llama 系列、谷歌的 Gemma 等热门开源模型在 LPU 芯片上的运行效率，这些模型本身已积累数百万开发者，只要证明 LPU 能让模型跑得更快，自然能吸引开发者尝试。更关键的是，Groq 在 2025 年推出了开发者控制台，通过友好的编程接口和免费算力（每月 1000 万 Tokens 的额度）试用政策，目前吸引了 7.5 万名开发者注册。
价格策略同样服务于生态扩张。LPU 芯片 2 万美元出头的定价，不仅比英伟达 H100 的 2.5-3 万美元低，也比部分中端 GPU 更具吸引力。Groq CEO 乔纳森 · 罗斯曾表示，到 2025 年底，Groq 计划部署 150 万颗推理芯片，占据全球一半的 AI 推理计算能力。这番话虽有营销成分，却精准点出了行业趋势—— AI 算力投入的重心正从模型训练阶段向推理阶段倾斜。
英伟达当然不会坐视" Groq 们"蚕食市场。
面对推理芯片的崛起，它已迅速调整策略：推出基于安培架构的 A30/A10 等推理专用 GPU，优化 TensorRT 软件库的推理延迟，并通过 Triton 推理服务器提供端到端加速方案，试图将训练领域的优势延伸到推理市场。
更难撼动的是 CUDA 生态的"惯性"。开发者在 CUDA 平台上积累了大量代码和工具链，迁移到新平台需要重新学习和调试，这种"路径依赖"让很多企业宁愿忍受 GPU 的高成本，也不愿冒险尝试新方案。
有行业人士透露，部分企业在与 Groq 接触时异常谨慎，生怕消息走漏后被英伟达"穿小鞋"——比如延迟交付 GPU，这种隐形压力客观上抬高了新芯片的推广门槛。
然而，市场永远存在裂缝。
2024 年以来的" GPU 荒"让客户苦不堪言：云计算厂商为了抢购英伟达芯片，不得不提前几个月下单，否则就可能排不上产能。这种供需失衡让企业开始主动寻找"第二供应商"，降低对单一厂商的依赖，这为 Groq 创造了窗口期。
更重要的是，AI 芯片市场并非"二元对立"。除了英伟达和 Groq，英国的 Graphcore、中国的寒武纪、美国的 Cerebras 等玩家都在各自的技术路线上发力，形成"一超多强"的竞争格局。
Groq 的优势在于，它抓住了沙特等新兴市场的需求——中东国家正雄心勃勃地建设 AI 基础设施，既有钱又有场景，还乐于扶持非美国主流的技术供应商以实现技术自主，这种地缘需求为 Groq 提供了理想的"试验田"。
然而，面对新兴市场的争夺，初创公司如 Groq 需加速布局——因为巨头们也没有停下脚步。继去年 12 月 Groq 在沙特布局后，今年 5 月，英伟达与 AMD 也发现了这一新兴市场，相继宣布在沙特建设芯片制造及 AI 基础设施基地，直接切入中东 AI 算力核心市场，这无疑给后来者增添了竞争压力。
全球 AI 芯片的竞合态势，在中国市场呈现出更复杂的张力。
近期，英伟达宣布 H20 芯片将重新在中国市场销售，虽 H20 受限于算力阈值（较 H100 略有下调），但凭借成熟的 CUDA 生态和高性能，短期内仍会分流部分对高端算力有迫切需求的企业（如大模型训练机构、云端服务商），给华为昇腾、寒武纪、壁仞科技等国内芯片企业带来直接竞争压力——尤其在需要兼容国际主流框架的场景中，国产芯片的生态适配成本仍需时间抹平。
这种压力也在迫使中国 AI 芯片市场加速"场景化突围"。
不同于国际市场聚焦通用算力，中国市场的核心机会藏在垂直场景的深度绑定中：在智慧城市领域，海光芯片支撑的边缘计算节点，能高效处理交通摄像头的实时视频流（每秒解析 30 路 4K 画面），适配国内复杂的路况算法；自动驾驶赛道，地平线系列芯片已搭载于比亚迪、长城、理想等车企的多款车型，在辅助驾驶系统中负责视觉感知任务。
中国 AI 芯片市场的突围路径，正通过垂直场景的深度绑定逐步清晰——避开通用算力的正面竞争，在本土特色场景中打磨技术与生态。
结语
这场 60 亿对 4.2 万亿的较量，才刚刚开始。
它的结局大概不是"你死我活"的零和游戏，而是形成"多元共生"的生态平衡：英伟达继续主导高端 AI 训练市场，Groq 等新锐在推理细分赛道分得一杯羹。
这一格局恰似行业演进的常态：正如智能手机时代，苹果、三星锚定高端市场，小米、传音则在中低端与新兴市场开辟空间，彼此并非替代而是互补；又如 AI 领域，通用大模型与垂直场景的 AI Agent 各司其职——前者支撑基础能力，后者深耕具体需求。
对整个行业来说，这种竞争是好事。Groq 的出现至少能迫使英伟达优化推理芯片的成本和性能，让更多企业用得起 AI 算力。毕竟，AI 应用的场景丰富——从智能客服到自动驾驶，从医疗诊断到工业质检，不同场景对算力的需求千差万别，既需要英伟达这样的"全能选手"，也需要 Groq 这样的"专精玩家"。
"某种程度上，我们的存在对英伟达反而是一种利好，" Groq CEO 罗斯说。"他们可以继续生产那些高利润训练用的 GPU，而我们则接手他们不太想做、低利润但高产量的推理业务。"
当年没人能想到，一家显卡公司能成为 AI 时代的"卖铲人"；同理，今天估值 60 亿美元的 Groq，十年后或许会在 AI 芯片版图中占据重要一席。
罗斯直言："你的工作不是跟随浪潮，而是要提前站位，准备好迎接它。"
无论 Groq 最终能否撼动英伟达，它所代表的创新精神和差异化打法都为行业带来了新的思考：在巨头林立的 AI 时代，小团队依然有机会凭借卓越的洞察和执行，实现对大象的"蚂蚁撼树"——或许不能将之推倒，却足以令大象为之侧目，不得不改变方向。
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