據華爾街見聞此前文章，英偉達近日與Groq達成了一項非獨家的技術許可協議。

按照披露，英偉達將把Groq的AI推理技術整合進未來產品體系中，而Groq創始人兼首席執行官Jonathan Ross、總裁Sunny Madra以及部分核心工程人員將加入英偉達。Groq公司本身仍保持獨立運營，其云業務Groq Cloud也將繼續對外提供服務。

然而，如果只把它理解為普通的技術合作，顯然過于表面。技術可以授權，但一家芯片公司的創始人和核心架構團隊，很少作為“附帶條款”整體遷移。

英偉達真正看中的，從來不是Groq的收入規模，而是它背后的架構思想。而這套思想，與谷歌TPU高度同源。

業內普遍認為，隨著AI競爭重心從訓練轉向推理，GPU長期建立的統治優勢開始出現松動，TPU在效率與成本結構上的優勢正逐步顯現，并有望成為谷歌云未來十年的關鍵護城河，這一背景下，黃仁勛第一次顯露出被逼到墻角的焦慮。

可以肯定的是，一旦英偉達借助這次技術引入在推理架構上追近甚至抹平與谷歌TPU的差距，原本在谷歌與OpenAI／英偉達陣營之間不斷擴大的技術與生態裂口，很可能會迅速收斂，競爭格局也將重新回到拉鋸狀態。

接下來的問題是：谷歌是否會啟動自己的“紅色警報（code red）”，動用一切資源試圖阻止這筆交易，還是會以更強硬的方式正面回應？

推理時代提速，TPU正在撼動GPU的長期統治

過去一年，谷歌在AI基礎設施上的存在感發生了明顯變化。

Ironwood TPU與Gemini模型體系的推進，使谷歌與英偉達之間的競爭，不再只是“誰買了更多GPU”的問題，而是逐漸演變為兩種計算路線的對峙。GPU依然統治著訓練，但在推理這一決定長期成本與利潤率的環節，TPU正在快速逼近甚至反超。

這背后并非簡單的性能參數對比，而是架構差異的集中體現。

GPU的優勢來自通用并行計算能力，而TPU從誕生之初就是為神經網絡推理高度定制的ASIC。在單位能耗、延遲可控性以及規模化推理成本上，TPU更貼合當下大模型商業化階段的真實需求。隨著模型能力趨于穩定，推理開始吞噬越來越多算力資源，“算得起”比“算得快”更重要。

這正是英偉達焦慮的根源。

AI敘事正在從訓練時代，邁入推理時代。訓練是一次性投入，而推理是持續性支出；訓練決定能力上限，推理決定商業下限。當客戶開始認真計算長期推理賬單時，GPU的高溢價模式第一次遭遇結構性挑戰，而谷歌恰恰通過TPU，把這種挑戰內化成了自身云業務的護城河。

從這個角度看，TPU不只是一顆芯片，而是一種成本結構武器。它讓谷歌在云端推理上逐步擺脫對英偉達的依賴，也讓谷歌云在未來十年的競爭中擁有了獨特的底層優勢。

Groq的價值，就藏在這里。

收編Groq的兩大考量：人才+時間

Groq成立于2016年，其創始人Jonathan Ross曾是谷歌芯片高管，也是TPU的早期核心參與者之一。

Groq所堅持的，并不是GPU式的通用并行路線，而是一套強調低延遲、確定性執行和極致推理效率的架構理念。這種理念，與TPU的設計哲學高度同源，卻與英偉達傳統GPU體系存在明顯張力。

這也解釋了為什么英偉達選擇“引入”而不是“自研”。相比從零構建一套全新的張量架構，直接吸納已經驗證過的TPU思維方式，顯然更快，也更現實。

此前市場一度傳出英偉達將以高達200億美元的價格全資收購Groq的消息，盡管隨后被否認，但這一傳聞本身已經暴露出英偉達的緊迫感。

Groq今年的目標收入約為5億美元，即便完全兌現，也難以支撐極端的估值倍數。英偉達愿意付出的，從來不是為財務，而是為時間。

最終落地的結構，是一筆技術許可加核心人才轉移的“非收購”。這既降低了監管風險，也避免在輿論上坐實“被TPU逼著買路”的敘事，但在實質上，英偉達已經把最關鍵的能力握在了手中。

這是一場防御性的反擊。

AI基礎設施的戰爭，已經變了

它并不意味著英偉達已經輸掉了推理之戰，但清楚地表明，GPU的統治不再是理所當然。

當推理成為主戰場，當云廠商開始用自研芯片重塑成本曲線，英偉達第一次不得不正視一個現實：未來的AI基礎設施競爭，不再只靠更大的GPU。

而真正的懸念，仍然在谷歌一側。

如果TPU繼續深度綁定Gemini，并成為谷歌云最核心的差異化能力，那么這場對抗才剛剛開始。英偉達“收編”Groq，或許正是一個信號——推理時代的大門已經打開，連霸主也不得不提前換位。