2025 年 12 月 24 日，圣诞前夜，AI 芯片行业投下了一枚重磅炸弹：Nvidia 宣布与 Groq 签署了一份非排他性技术授权协议，交易金额约 200 亿美元。更令人瞩目的是，Nvidia 同时挖走了 Groq 的创始人兼 CEO Jonathan Ross、总裁 Sunny Madra 以及一批核心工程师。但 Nvidia 并没有收购这家公司。
六个月后，2026 年 6 月 22 日，Groq 宣布完成 6.5 亿美元新融资，由 Disruptive 和 Infinitum 领投。这家曾被「掏空」的 AI 芯片公司，正在以推理云服务商的新身份重新出发。
「非收购式挖角」：AI 巨头的新型狩猎
在硅谷，传统的「收购式挖角」（acqui-hire）通常意味着大公司收购一家初创企业，核心目的是获取人才而非产品或业务。但在 AI 时代，这一模式正在发生变异。
Nvidia 与 Groq 的交易堪称教科书级的「非收购式挖角」（not-acqui-hire）：Nvidia 以 200 亿美元获得 Groq 的 LPU（语言处理单元）技术授权，带走创始人、总裁和核心团队，但不出售公司本身。Groq 的早期投资者通过现金分红获得丰厚回报，而公司则被剥去了最有价值的资产——知识产权和核心人才。
这种操作并非孤例。2025 年 6 月，Meta 以 143 亿美元收购 Scale AI 49% 非投票权股份，同时将创始人 Alexandr Wang 及其约十名核心员工揽入麾下，Wang 出任 Meta 超级智能实验室负责人。Scale AI 同样没有被整体收购，而是留下了一个需要重建的公司。
Scale AI 的复苏路径为 Groq 提供了参照。在新任 CEO Jason Droege 的带领下，Scale AI 从数据标注业务转向企业级 AI 应用开发，去年营收接近 10 亿美元，较前一年的 8.7 亿美元稳步增长。Droege 曾对《福布斯》表示，公司正在走向复苏，"Scale 被做空或完蛋的说法完全不是事实"。
但 Groq 面临的挑战更为严峻：Scale AI 的 Meta 交易并未涉及核心技术 IP 的共享，而 Groq 的 LPU 架构已经以非排他性授权的方式交到了 Nvidia 手中。
Groq 2.0：从芯片制造商到推理云服务商
在 Nvidia 交易之后，Groq 做出了一个关键的战略转向：不再以 LPU 芯片制造商的身份竞争，而是全面转型为 AI 推理云（neocloud）服务商。
根据 Groq 官方公告，公司目前已在北美、欧洲、中东和亚太地区运营 13 个数据中心，服务超过 500 万开发者以及数千家 AI 原生企业，每周处理数万亿 token。新融资将用于加速现有数据中心的基础设施升级，目标是在 2027 年底前将总算力规模扩展至 200 MW。
值得注意的是，Groq 的推理云不仅使用自家 LPU 技术，还将部署 Nvidia 最新推出的 LPX 系统——这正是基于 Groq 授权技术、由 Nvidia 在今年 3 月 GTC 大会上发布的推理硬件平台。换言之，Groq 的推理云将与 Nvidia 使用同一套底层技术。
Groq 董事长、Disruptive 创始人 Alex Davis 在声明中表示："Groq 花费数年时间构建了下一阶段 AI 所需的技术、基础设施和运营能力。今天，公司拥有一个经过验证的全球平台、世界级的领导团队，以及聚焦于技术领域最重要机遇之一的清晰战略：规模化 AI 推理。"
Infinitum 创始人兼首席投资官 John Yetimoglu 则指出："推理将成技术领域最大的基础设施市场。随着 AI 从实验走向生产，对可靠、高性价比推理的需求将持续指数级增长。"
人事洗牌：谁走谁留
Nvidia 交易后，Groq 经历了一场彻底的高层换血。
离开的人：
- Jonathan Ross，创始人兼 CEO，Google TPU 联合发明人，2016 年与 Doug Wightman 共同创立 Groq。Ross 的离开是这笔交易中最具象征意义的损失——他不仅是公司的技术灵魂，也是 LPU 架构的核心设计者。
- Sunny Madra，总裁，此前创办的 AI 数据分析公司 Definitive Intelligence 于 2024 年被 Groq 收购，其团队正是 Groq 推理云业务的早期班底。
留下的人与新面孔：
- Adam Winter 出任 CEO，他是 Groq 的长期高管，多年负责技术基础设施和商业运营。
- Matt Eng 出任 CFO，同样是在 Groq 工作多年的资深管理者。
- Alan Rice 出任 COO，此前在 xAI（现 SpaceXAI）和 Meta 数据中心任职，早期职业生涯在美国海军从事核潜艇操作。
- Sinclair Schuller 将于 7 月出任 CTO，他曾创办企业云平台公司 Apprenda（后出售给 Atos），并与 Rakesh Malhotra 共同创立了软件工程公司 Nuvalence（2024 年被 EY 收购）。
- Rakesh Malhotra 将出任 CPO，曾在微软有约十年的云产品、数据中心管理和企业存储产品经验。
Groq 在公告中强调，其"近期竞争优势在于 AI 推理的运营专长，拥有全球唯一一支具备规模化 LPU 操作经验的工程团队"。但问题在于，随着核心 IP 被 Nvidia 掌握，这一优势能持续多久。
核心悬念：IP 共享后如何差异化？
Groq 面临的终极问题是：当 Nvidia 已经将 Groq 的 LPU 技术整合进自身产品线，Groq 的推理云还能找到差异化优势吗？
Nvidia 在 GTC 2026 上发布的 Groq 3 LPX 系统，被定位为 Vera Rubin 平台的配套推理加速器，专门针对低延迟、大上下文窗口的 agentic AI 场景。Jensen Huang 在主题演讲中展示了将 Rubin GPU 与 Groq 3 LPU 组合使用的异构推理架构：GPU 处理 prefill 阶段，LPU 负责 token 生成的 decode 阶段。Nvidia 甚至还推出了 Dynamo 软件层来管理这种异构推理调度。
这意味着 Nvidia 不仅在硬件层面掌握了 Groq 的技术，还在系统架构和软件生态上构建了完整的护城河。Groq 的推理云虽然可以使用同样的 LPX 硬件，但 Nvidia 掌握着从芯片设计、系统集成到软件优化的全栈控制权。
不过，推理市场的蛋糕足够大。据 Groq 官方估算，推理的算力需求将是模型训练的 15 到 20 倍。目前大多数 AI 云基础设施为训练而建，推理领域尚无明确的领导者。Groq 董事会成员 Yetimoglu 认为："还没有任何一家公司真正主导推理赛道。"
此外，Groq 的推理云拥有先发优势：它已经积累了 500 万开发者用户，建立了全球 13 个数据中心的基础设施网络，并拥有多年运营 LPU 硬件的实战经验。这些都不是 Nvidia 可以在一夜之间复制的。
投资者的第二次押注
Groq 本轮融资的结构也值得关注。领投方 Disruptive 和 Infinitum 均承诺在现有投资者不愿跟投时兜底整个 6.5 亿美元轮次。这意味着去年 12 月在 Nvidia 交易中拿到丰厚现金回报的同一批投资者，现在被要求再次押注这家公司的"第二幕"。
Alex Davis 同时担任 Groq 的董事长和 Disruptive 的 CEO，这种双重身份使得投资决策具有强烈的连续性。但正如 TNW 所评论的："这要么是信念，要么是义务。"
在更宏观的层面，Groq 的案例折射出 AI 硬件创业公司的结构性困境：在 Nvidia 主导的生态中，任何有前景的芯片创新都可能被巨头以"非收购式挖角"的方式吸收——不触发反垄断审查，不需要监管批准，但效果等同于收购。美国参议员 Elizabeth Warren 和 Richard Blumenthal 已在今年 3 月致信 Nvidia CEO Jensen Huang，质疑这笔 200 亿美元的交易是否"刻意规避反垄断审查"。
Groq 的故事远未结束。Scale AI 的复苏证明，被巨头"掏空"后的公司并非没有翻盘机会。但芯片行业不同于数据标注——它更重资产、更依赖 IP 壁垒、更难以在失去核心技术后找到新的护城河。Groq 的 6.5 亿美元赌注，本质上是在赌一个命题：运营能力本身可以成为护城河，即使技术 IP 已经与人共享。
