200億美元！英偉達“收購”Groq技術(shù)許可與“TPU原班人馬”

　　當(dāng)?shù)貢r間12月24日，一則英偉達以200億美元收購AI專用芯片初創(chuàng)公司Groq資產(chǎn)的新聞爆料，沸騰了硅谷的圣誕節(jié)。

　　很快，Groq發(fā)布公告，稱英偉達與Groq達成的交易是“非排他性技術(shù)許可協(xié)議”，英偉達將獲得Groq的芯片技術(shù)授權(quán)，且Groq創(chuàng)始人兼CEOJonathanRoss（當(dāng)年谷歌TPU的創(chuàng)始成員）、總裁SunnyMadra及其他核心團隊將加入英偉達，而Groq公司將繼續(xù)獨立運營。這是英偉達有史以來最大規(guī)模的一筆交易，遠超2019年收購Mellanox的70億美元。

　　這一交易并非孤立事件，而是近年來全球AI市場競爭與格局演進的一個縮影，特別是正在全球范圍內(nèi)加速展開的、圍繞AI專用算力的布局與轉(zhuǎn)向：6月，路透社報道，作為英偉達GPU長期以來的最大采購商之一的OpenAI已開始租用谷歌TPU為其ChatGPT及其他AI產(chǎn)品提供算力支持；10月，谷歌與Anthropic官宣谷歌將向Anthropic供應(yīng)至多100萬塊專用AI芯片TPU及附加的谷歌云服務(wù)；11月，TheInformation報道稱Meta正計劃于2027年將谷歌TPU部署至自有數(shù)據(jù)中心，特斯拉也官宣已在車輛控制系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署數(shù)百萬顆自研AI芯片。

　　頂級AI科技企業(yè)們的動態(tài)無不清晰釋放出一個信號：全球AI算力基礎(chǔ)設(shè)施正逐步走出以GPU架構(gòu)為核心的單一范式，轉(zhuǎn)向以TPU和類TPU為代表的AI專用芯片的新架構(gòu)方向。

　　“非典型收購”背后：AI專用算力芯片的崛起

　　盡管交易雙方強調(diào)其“非收購”性質(zhì)，但過去兩年里，通過“技術(shù)授權(quán)”的方式實現(xiàn)“人才收購”或獲得“技術(shù)轉(zhuǎn)讓”，已經(jīng)是硅谷科技巨頭們屢用不鮮、既能規(guī)避傳統(tǒng)并購可能面臨的監(jiān)管、又能快速將目標產(chǎn)品/技術(shù)/人才納入麾下的“非典型收購”方法。

　　2025年，Meta斥資近150億美元收購AI數(shù)據(jù)標注初創(chuàng)公司ScaleAI49%股權(quán)，ScaleAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO加入Meta，ScaleAI仍保持獨立運營；AMD與加拿大AI芯片創(chuàng)企UntetherAI達成協(xié)議，吸納UntetherAI整個AI硬件與軟件工程團隊；谷歌斥資24億美元（約合人民幣168億元），引進AI代碼生成初創(chuàng)公司W(wǎng)indsurf頂尖人才與技術(shù)。蘋果、微軟和亞馬遜也都在近兩年進行過類似的交易。

　　而此次英偉達與Groq之間200億美元的巨額交易，英偉達CEO黃仁勛在內(nèi)部郵件中闡釋了其意圖：“我們計劃將Groq的低延遲處理器集成至NVIDIAAI工廠架構(gòu)，將該平臺的應(yīng)用范圍擴展至更廣泛的AI推理與實時工作負載領(lǐng)域?！?/p>

　　公開資料顯示，Groq成立于2016年，是一家專注于AI專用芯片研發(fā)的美國公司，公司估值在今年9月的最新一輪融資中達到69億美元。其芯片產(chǎn)品取名為LPU（語言處理器），專為AI推理場景設(shè)計，號稱運行大語言模型的速度可達GPU的10倍，能耗卻只有十分之一。值得注意的是，Groq創(chuàng)始人JonathanRoss曾是谷歌TPU（張量處理器）芯片項目的創(chuàng)始成員之一。

　　在Meta被報道計劃大規(guī)模部署谷歌TPU、Anthropic已簽署百萬片TPU采購協(xié)議之后，作為英偉達主要客戶的各大模型廠商，正在積極尋求并計劃實際采用以TPU為代表的新算力源。Groq團隊的TPU背景，使其成為英偉達理解以TPU為代表的AI專用算力芯片的最佳對象。AI專用芯片已展現(xiàn)出通用GPU架構(gòu)難以匹敵的能效優(yōu)勢，且這一差距無法僅通過迭代現(xiàn)有產(chǎn)品線輕易抹平。

　　TPU芯片：為AI/ML而生的架構(gòu)

　　GPU最初設(shè)計用于圖形處理，尤其是實時渲染和圖像處理，因此對其中體面結(jié)構(gòu)的矩陣和向量運算做了專門優(yōu)化，后來逐漸發(fā)展成為通用計算設(shè)備（GPGPU）。GPU具有大量結(jié)構(gòu)較為簡單的并行處理單元，適合處理高度并行的任務(wù)，如圖形渲染和科學(xué)計算，因此被廣泛應(yīng)用于計算機圖形學(xué)、游戲開發(fā)、視頻編碼/解碼、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理。

　　TPU是谷歌專為加速機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)而設(shè)計的專用芯片，特別是針對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理。TPU針對張量運算進行了高度優(yōu)化，單個的脈動陣列架構(gòu)吞吐量和處理效率相較GPU有了更大提升，特別適合于處理矩陣乘法等常見于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的操作，主要用于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理，特別是使用TensorFlow框架的任務(wù)。

　　TPU在架構(gòu)和設(shè)計上的根本性革新，使其成為比GPU更適合進行大量部署或使用的深度學(xué)習(xí)計算單元：

　　多維度的計算單元提高計算效率：相較于CPU中的標量計算單元和GPU中的矢量計算單元，TPU使用二維乃至更高維度的計算單元完成計算任務(wù)，將卷積運算循環(huán)展開的方式實現(xiàn)最大限度的數(shù)據(jù)復(fù)用，降低數(shù)據(jù)傳輸成本，提升加速效率；

　　更省時的數(shù)據(jù)傳輸和高效率的控制單元：馮諾依曼架構(gòu)帶來的存儲墻問題在深度學(xué)習(xí)任務(wù)當(dāng)中尤為突出，而TPU采用更為激進的策略設(shè)計數(shù)據(jù)傳輸，且控制單元更小，給片上存儲器和運算單元留下了更大的空間；

　　面向AI的加速，強化AI/ML計算能力：定位準確，架構(gòu)簡單，單線程控制，定制指令集，TPU架構(gòu)在深度學(xué)習(xí)運算方面效率極高，且易于擴展，更適合超大規(guī)模的AI訓(xùn)練計算。

　　隨著大模型參數(shù)規(guī)模與復(fù)雜度的提升，計算的核心日益集中于大規(guī)模、高并行度的矩陣乘法運算（MatMul）。GPU的架構(gòu)優(yōu)勢在于處理高度并行但模式多變的圖形計算，其通用性帶來了靈活性，但在執(zhí)行AI計算任務(wù)時，其復(fù)雜的控制邏輯、多層級的內(nèi)存系統(tǒng)會帶來不可避免的功耗和效率開銷。而谷歌TPU架構(gòu)，則通過脈動陣列架構(gòu)，將計算資源高度集中于矩陣運算單元，并以片上高帶寬存儲替代復(fù)雜的數(shù)據(jù)調(diào)度機制，從硬件層面重構(gòu)計算路徑。這種“以算為本”的設(shè)計理念，使其在能效比、吞吐密度和規(guī)模化部署上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

　　AI芯片產(chǎn)業(yè)共識：架構(gòu)創(chuàng)新對突破算力瓶頸的價值

　　如今，越來越多的世界頂尖科技公司在積極應(yīng)用甚至自研TPU或類TPU架構(gòu)的AI專用芯片：

　　早在2019年，英特爾就收購了來自以色列的AI芯片制造商 HabanaLabs，并在2024年4月推出了專攻深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的類TPU芯片Gaudi3；且今年11月，外媒報道稱英特爾正在與同樣由谷歌TPU早期團隊創(chuàng)立的美國AI芯片獨角獸 SambaNova 進行初步的收購談判；

　　2023年11月，微軟在其全球技術(shù)大會Ignite上宣布推出專為Azure云服務(wù)和AI工作負載設(shè)計的ASIC芯片Maia100，預(yù)計2026年正式發(fā)布；

　　2023年11月底，AWS發(fā)布了為生成式AI和機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練設(shè)計的云端AI算力芯片Trainium2；2024年底，AWS與Anthropic官宣共同打造名為ProjectRainier的EC2UltraCluster，將使用數(shù)十萬片Trainium2芯片；

　　2024年7月，蘋果公司使用谷歌TPU訓(xùn)練其人工智能系統(tǒng)“蘋果智能”（AppleIntelligence）的AI模型AFM，通過2048片TPUv5p芯片來訓(xùn)練擁有27.3億參數(shù)的設(shè)備端模型AFM-on-device，以及8192片TPUv4芯片來訓(xùn)練其為私有云計算環(huán)境量身定制的大型服務(wù)器端模型AFM-server；

　　2025年6月，據(jù)路透社報道，作為英偉達GPU長期以來的最大采購商之一的OpenAI已開始租用谷歌的TPU為其ChatGPT及其他AI產(chǎn)品提供算力支持；

　　2025年10月，谷歌與Anthropic共同發(fā)布聲明，宣布谷歌將向Anthropic供應(yīng)至多 100萬塊專用AI芯片TPU以及附加的谷歌云服務(wù)，這筆交易價值數(shù)百億美元；

　　2025年11月，TheInformation報道稱Meta正計劃于2027年將谷歌TPU部署至自有數(shù)據(jù)中心，并最早自2026年起租用谷歌云TPU算力；

　　2025年11月，特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克官宣稱特斯拉已在車輛控制系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署自研AI芯片，數(shù)量達數(shù)百萬顆，支撐起FSD自動駕駛、Dojo超級計算機等核心業(yè)務(wù)，公司計劃以“一年一代”的節(jié)奏推進芯片迭代；

　　······

　　資本與產(chǎn)業(yè)層面的密集動作，其根源在于AI計算負載結(jié)構(gòu)本身正在發(fā)生深刻變化。越來越多的頭部科技公司開始將目光投向AI專用架構(gòu)。TPU所代表的專用算力路徑，正逐步從“可選方案”演變?yōu)橹蜗乱浑A段AI發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一。

　　國內(nèi)唯一全自研、已量產(chǎn)TPU芯片的公司

　　核心創(chuàng)始團隊組建于2018年，作為國內(nèi)唯一一家掌握TPU架構(gòu)AI專用芯片核心技術(shù)并實現(xiàn)全自研TPU芯片量產(chǎn)的公司，中昊芯英的創(chuàng)始人及CEO楊龔軼凡曾作為谷歌TPU芯片核心研發(fā)者，深度參與過TPUv2/3/4的設(shè)計與研發(fā)工作。

　　TPU為AI大模型而生的天然優(yōu)勢架構(gòu)，使其在面向AI計算場景時，在同等生產(chǎn)制程下相較于GPU可以擁有 3-5倍的性能提升。以中昊芯英歷時近五年全自研的國內(nèi)首枚已量產(chǎn)TPUAI芯片“剎那?”為例，“剎那?”在處理大規(guī)模AI模型運算時與海外知名GPU芯片相比，計算性能可以超越其近1.5倍，在完成相同計算任務(wù)量時的能耗降低 30%，將價格、算力和能耗綜合測算，“剎那?”的單位算力成本僅為其42%。

　　全球AI算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢顯示，當(dāng)計算效率與成本成為AI大模型加速迭代及大規(guī)模商用落地的核心瓶頸時，對底層算力架構(gòu)進行專用化、定制化革新，已成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)前進的重要因素。對于中國AI芯片產(chǎn)業(yè)而言，這一全球性趨勢明確了專注特定賽道、深耕架構(gòu)創(chuàng)新的戰(zhàn)略價值。中昊芯英將繼續(xù)堅定TPU技術(shù)路徑，聚焦AI計算本質(zhì)，致力于為市場提供高效、可行的專用算力解決方案。

　　轉(zhuǎn)自：日照新聞網(wǎng)

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