據 The Information 報道，AI 芯片初創公司 Groq 正在與投資者洽談融資事宜，計劃以 60 億美元的投后估值籌集 3 至 5 億美元資金。如果這輪融資得以完成，將使這家英偉達挑戰者的估值較 2024 年同期的 28 億美元翻番。

推動這輪融資的是 Groq 近期展現出的強勁增長勢頭。公司向投資者表示，今年收入預計將從去年的 9,000 萬美元大幅增長至約 5 億美元，增幅超過五倍。

這一增長主要源于 Groq 與沙特阿拉伯達成的重要商業合作。今年 2 月，Groq 宣布獲得沙特方面 15 億美元的“承諾”，用于擴大向該國的芯片銷售規模。盡管公司未明確說明這一承諾的具體約束力，但這項合作顯然為 Groq 的業務增長提供了重要支撐。此外，公司本周還宣布將在芬蘭建設數據中心，進一步擴大其基礎設施布局。

Groq 總部位于美國加州圣何塞，是當前數十家試圖從英偉達手中奪取 AI 芯片市場份額的初創公司之一。Groq 的 CEO Jonathan Ross 是谷歌張量處理單元（TPU，Tensor Processing Unit）的聯合發明者之一，這款芯片至今仍為谷歌的 AI 系統提供核心算力。離開谷歌后，Ross 的目標是開發出比英偉達芯片更具成本效益、速度更快且能耗更低的替代方案，而他選擇的技術路徑即為 Groq 代表性的語言處理單元（LPU，Language Processing Unit）這一全新處理器類別。

據 Groq 介紹，與英偉達的通用 GPU 架構不同，Groq 的 LPU 專門為 AI 推理而生，在設計理念上有著較大差異。GPU 采用的是“輻射式”架構，需要在計算單元和內存之間頻繁傳輸數據，而 Groq 的 LPU 則采用了“可編程流水線”架構，數據像在工廠流水線上一樣有序流動，每個處理單元都知道何時接收數據、執行什么操作、將結果傳遞到哪里。

這種設計差異帶來了顯著的性能優勢，LPU 的片上 SRAM 內存帶寬高達 80TB/秒，相比之下 GPU 的外置高帶寬內存僅為 8TB/秒，這一項就帶來了 10 倍的速度優勢。更重要的是，LPU 的所有操作都是確定性的，軟件可以精確預測每個計算步驟的執行時間，而這在 GPU 上幾乎是不可能實現的。

Groq 在技術路線上的另一個重要創新是“軟件優先”的設計理念。傳統的 GPU 設計是硬件主導，軟件必須適應硬件的復雜性，每個新的 AI 模型都需要編寫專門的軟件內核，而 Groq 則反其道而行之，先設計編譯器架構，再據此開發硬件。

這種設計哲學使得 LPU 能夠使用通用的、與模型無關的編譯器，大大簡化了軟件開發過程，開發者不再需要為每個 AI 模型編寫復雜的優化代碼，這對于快速部署和迭代 AI 應用具有重要意義。

且 Groq 將其技術重點放在模型推理服務上（而非傳統芯片所面向的模型訓練場景），即為已經訓練完成的 AI 模型提供運行支持。這一市場對硬件配置的要求相對靈活，且隨著 AI 應用的普及，市場需求正在快速增長。

圖丨 Jonathan Ross（Groq）

在商業模式上，Groq 主要通過提供云服務獲得收入，企業可以通過其平臺運行各種 AI 應用程序，這種模式類似于企業購買 OpenAI 的 API 服務或使用亞馬遜云的 AI 工具。除云服務外，Groq 還向其他公司直接銷售芯片系統和數據中心運營服務，加拿大電信公司貝爾等大型企業都是其客戶。據統計，目前已有近 200 萬開發者和團隊使用 Groq 的服務，形成了相當規模的用戶基礎。

圖丨 Groq 的 LPU（Groq）

當然，快速擴張過程中也面臨一些挑戰。據了解，Groq 目前約有 7 萬塊芯片在線運行，但這一數字比公司去年設定的第一季度目標低了至少 30%。此外，在性能表現上，Groq 的芯片相比英偉達的 Hopper 或最新的 Blackwell 系列仍有明顯差距。

盡管如此，投資界對 Groq 的前景保持樂觀態度。該公司此前已從多家知名機構籌集了超過 10 億美元的投資，投資方包括資產管理巨頭貝萊德、思科和三星的風險投資部門，以及 D1 Capital、Lee Fixel 的 Addition 基金、老虎環球管理等知名投資機構。

半導體業務向來資本密集，因此同類公司都在積極尋求多元化的融資渠道，不僅包括股權投資，債務融資也成為重要選擇。根據 The Information 的統計數據，目前 24 家 AI 芯片初創公司已累計籌集超過 70 億美元資金，這一數字還在持續增長。

行業內其他參與者也各有發展軌跡。專注于 AI 訓練芯片的 Cerebras 去年曾計劃上市，但因監管部門對其與阿聯酋科技公司 G42 關系的審查而暫時擱置——G42 貢獻了 Cerebras 約 90% 的收入，這種高度依賴關系引起了監管關注。今年 5 月，Cerebras 的 CEO 在公開場合表示，公司仍希望在年內完成上市計劃。

另一家值得關注的公司 D-Matrix 專門開發用于高效運行大型語言模型的 AI 芯片。據知情人士透露，D-Matrix 去年開始尋求籌集 2.5 億美元資金，目前已完成約 1.2 億美元的融資，正在努力籌集剩余的 1.8 億美元，目標總融資規模為 3 億美元。

另外，越來越多的芯片初創公司開始將目光投向中東市場，主要原因是該地區英偉達芯片供應相對有限，為其他廠商創造了機會。例如，同樣來自加州的 SambaNova Systems 就在為沙特阿美石油公司提供芯片系統和軟件服務，協助后者開發名為 metabrain 的大型語言模型項目。

對于這些英偉達的挑戰者而言，當前的市場環境既充滿機遇也存在挑戰。一方面，AI 技術的快速發展確實創造了巨大的專用芯片需求；另一方面，要說服已經適應英偉達生態系統的開發者轉換平臺，仍然是一個相當復雜的過程。

隨著 AI 應用場景的不斷擴展，專用推理芯片的市場需求預計將持續增長。這些英偉達的挑戰者們，何時能撼動這個 4 萬億美元估值的“巨無霸”，讓我們拭目以待。

參考資料：

1.https://www.theinformation.com/articles/nvidia-challenger-groq-discusses-6-billion-valuation?rc=5ypkcx

2.https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained

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