200亿美元的人才收购值了！英伟达 Groq 芯片下半年问世

早在去年 12 月底，英伟达就以200 亿美元的价格对 Groq 开展了一次 “人才收购”，拿下了该公司大部分开发团队，并获得了其用于 AI 推理的 LPU 数据流引擎底层技术授权。外界原本预计，英伟达会迅速部署由乔纳森・罗斯打造的张量流处理器。这位前谷歌工程师在离开这家搜索巨头后，设计出了一款全调度、可编程的张量处理器。随着生成式 AI 热潮兴起，这款处理器被更名为语言处理单元（LPU），但架构并未改变。如今，英伟达正与三星合作，将第三代LP30 芯片推向市场。英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋在 2026 年 GTC 大会开幕主题演讲中表示，这款芯片将在今年下半年上市，极有可能是第三季度。

英伟达一刻也没有耽误，因为它根本耗不起。Groq 原本已经开始在低延迟推理领域崭露头角，就像 Cerebras Systems 以及 SambaNova Systems 一样 —— 这两家公司主打超高带宽 SRAM，搭配相对精简的算力，在大量计算引擎上实现极速推理。在对速度要求极高的场景下，这些系统厂商以及数十家试图规模化做推理的初创公司，就像一群食人鱼扑向站在亚马逊河里的一头肥牛。所以英伟达必须火速行动……

于是就有了这笔轰动业界的 200 亿美元 Groq 人才收购。之所以没有直接全资收购，是因为那样可能需要一两年时间，还未必能通过全球反垄断机构的审查。也正因如此，Groq 的技术被立刻整合进了Vera-Rubin 平台。鉴于黄仁勋在主题演讲中提到，低延迟、高定价的 Token 生成算力，大约会占到 AI 集群总算力的 25%，这个平台其实更应该被称作Vera-Rubin - Groq 平台。

还记得英伟达在 2025 年 9 月曝光的Rubin CPX 大上下文计算引擎吗？那款基于Rubin架构变体、搭配更便宜、供应更充足的 GDDR7 显存的产品？

“我们想到了一个绝佳的思路，” 英伟达 AI 与高性能计算副总裁伊恩・巴克在 GTC 2026 会前的系统发布沟通会上表示，“将 LPU 和 LPX 整合进我们的Rubin平台，对解码环节进行优化。这是我们当前的重点，我们也很期待将它推向市场。”

换句话说，Rubin CPX 项目直接被砍掉了。

黄仁勋在台上对比了两款芯片：一边是我们推测的“Rubin” R200 GPU 加速器，另一边是 Groq 的 “Alan-3” LP30 推理加速器。前者是通用型、动态调度的计算引擎，非常擅长批量处理大量推理任务，通过 HBM 堆叠内存做流水线处理，延迟适中，能支持大量并发用户。（这就是 GPU。）后者则是以机柜为单位、算力相对精简、专为推理设计、静态调度、确定性运行的计算引擎，多芯片协同工作，通常只为少量用户服务 —— 大多数时候甚至只服务一个用户。它会把模型权重（而非数据）分布在整体 SRAM 中，机器加得越多，Token 生成的响应速度就越快。

如果把 GPU 比作脱粒机，那 LPU 就是速度狂魔。二者可以通过 Dynamo 推理软件栈协同工作，在吞吐量和延迟区间内形成一条更均衡的推理性能帕累托曲线。

以下是 R200 和 LP30 芯片的规格与性能：

更完整的对比还需要考虑整套系统的内存层级，包括主机处理器中的闪存和主存，但大致意思已经很明显。另外，如果统一按 FP8 浮点算力计算，相同精度下二者性能差距为21 倍；如果 AI 工作负载的解码部分能用上 FP4—— 这个前提条件并不容易满足 —— 那么 R200 的理论峰值性能将达到 LP30 的42 倍。

但再看看 GPU 的复杂程度，这直接和成本挂钩。R200 的物料成本里，绝大部分都会花在 HBM4 堆叠内存以及连接内存与 GPU 所需的中介层上。所以必须认清一点：这位 “速度狂魔” 不仅延迟比 “脱粒机” 低得多，在达到合理交互体验的前提下，单 Token 成本也可能更低。

当下，AI 正从人类和聊天机器人交互，转向智能体 AI 之间高速对话、自主完成任务的时代。这类场景速度更快、推理更强，Token 生成量呈指数级增长。在这种趋势下，一个关键点显而易见：像 Groq、Cerebras、SambaNova 这样的架构将会变得越来越重要。谷歌 TPU、亚马逊 Trainium 也必然会推出专门面向智能体 AI 推理的版本，在内存带宽和算力之间取得更好平衡，同时不牺牲内存容量。

后续我们会对硬件做更深入的拆解，敬请期待。目前我们先梳理黄仁勋与巴克披露的战略思路。你只需要看懂两条帕累托性能曲线：一条是传统、当前和未来连贯 GPU 内存域系统的曲线，另一条是加入 Groq 设计的 LP30 之后的曲线。按照黄仁勋对推理市场的构想，目标是用推理硬件覆盖从免费到高端的全层级服务，这个思路是合理的。

下面是Hopper NVL8、Grace-Blackwell NVL72 和Vera-Rubin NVL72 系统在吞吐量（每兆瓦每秒 Token 数）和交互性（每用户每秒 Token 数）上的对比：

显而易见，借助 NVSwitch 实现的更大 GPU 共享内存域，让性能曲线从Hopper延伸到了布莱克威尔；但升级到Rubin GPU 后，内存、带宽和算力的提升只能让曲线向上抬升，却无法向右延展。英伟达未来会扩大这个内存域，但 2026 这一代硬件不会实现。

下面是系统中加入 Groq LP30 之后的效果：LP30 主攻中高端市场，随着部署数量增加，还能拓展到利润极高的顶级市场：

这条惊人的曲线说明了什么？我用大白话给你总结一下：

如果你只做低成本推理，对响应时间无所谓，比如人类慢悠悠地跟聊天机器人对话，或是几个智能体辅助做一些自动化工作，那Vera-Rubin完全够用。而且训练大概率也离不开它。但在智能体 AI 时代，需要生成的 Token 数量极其庞大，Token 生成延迟必须极低，才能让海量智能体完成任务 —— 任何延迟都是真金白银的损失，就像在数据中心地板上、或是在纽约证券交易所里直接烧钱。在这种场景下，没有人，我是说绝对没有人，会选择 CPU-GPU 混合系统来做解码工作。

这就是英伟达花 200 亿美元把 Groq 精华收入囊中的原因。

我目前只能透露一句：AMD 和 Cerebras 的联合创始人关系非常不一般。

Vera-Rubin架构由 88 核 “维拉” CV100 Arm 服务器处理器（搭载定制 “奥林匹斯” 核心）搭配 “Rubin” R200 GPU 加速器组成。整套方案包含七款不同芯片，可构成五种机架级系统，在Vera-Rubin AI 超算中自由组合搭配。

黄仁勋还展示了一组对比：1 吉瓦算力的 “Hopper” H100 GPU 搭配 X86 处理器，组成 HGX NVL8 系统（8 张 GPU 在纵向扩展网络中共享内存，通过 InfiniBand 横向扩展），对阵我们推测的 VR200 NVL72 机架级系统集群（GPU 实现 72 路内存共享）。

对比结果是：GPU 数量减半，AI 处理性能提升 13.3 倍。公平地说，H100 最低只支持到 FP8 精度，而 R200 支持 FP4 格式（和上一代布莱克威尔 GPU 一样）。所以 13.3 倍的提升里，有 2 倍来自精度压缩。而且 FP4 也不只是跑分噱头 —— 模型正在被持续优化，在把数据和运算精度减半的同时，让答案精度只比 FP8 低一两个点。业内已经在实际生产负载中做这种取舍。

但问题在于：即便 GPU 数量减半，可单颗价格却是原来的三四倍。英伟达通过卖出至少两倍数量的芯片，实现营收大幅增长；而你的 IT 预算并不会下降，如果 AI 负载继续扩张 —— 未来肯定会 —— 你的 IT 预算只会上涨。其他所有部署 AI 的机构也是如此。最终需求再次远超供应，推动价格进一步上涨，让英伟达的营收和利润比在供应不受限的环境下还要高。

当上“推理之王” 的滋味，确实不错。

但这一宝座本几乎属于乔纳森・罗斯—— 谷歌 TPU 的缔造者，也是设计出 Groq 这种堪称更优秀架构的人。罗斯收到了一份无法拒绝的邀约，而我认为，Cerebras 也极有可能收到类似的邀约。英特尔错过了与 SambaNova Systems 合作的机会，不过或许现在还有时间和资金促成一笔交易。

原文：

https://www.nextplatform.com/ai/2026/03/17/nvidia-finally-admits-why-it-shelled-out-20-billion-for-groq/5209495