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老黄稳准狠，谷歌的TPU威胁刚至，就钞能力回应了。
200亿美元说砸就砸，只为拉拢一家炙手可热的「铲子新工厂」——Groq。
这无疑也标志这家芯片巨头，面向AI新时代的一次重大布局。但在某种程度上，也的确反映出老黄对包括TPU在内等一众新芯片范式的担忧。
所以，Groq究竟能为英伟达带来什么？
针对这个问题，知名科技投资人Gavin Baker发表了自己的观点。
而他的这一连串技术剖析，纷纷指向了英伟达帝国防守最薄弱的那块领土——推理。
推理方面，Groq LPU的速度远超GPU、TPU，以及目前所见的任何ASIC。
这一观点得到大量网友点赞：
GPU架构根本无法满足推理市场对低延迟的需求，片外HBM显存速度实在太慢了。
但也有网友指出，LPU所采用的SRAM，或许并不能胜任长下文decode。
对此，Gavin认为英伟达可以通过产品「混搭」的方式解决。
下面具体来看——
Gavin认为，GPU在新时代水土不服的根本原因在于——推理过程的两个阶段，prefill和decode，对芯片能力有截然不同的要求。
先看prefill：
这一步，简单来说就是让模型「读题」，把用户提供的关键信息在脑子里记好，用于后续调用。
读题过程中，模型会一次性吃下用户所给的上下文，所有输入token都可以同时计算。
这正是GPU最擅长的舞台，其为图形处理而生，可以一次性计算数千个像素，天生适合处理并行任务。
在这个准备阶段，模型不用急着响应用户问题。即便有延迟，模型也完全可以通过显示「思考中」来掩盖等待时间。
因此，相比「速度」，prefiil需要芯片有更大的上下文容量。
但到了decode，这套逻辑不再适用。
decode是串行任务，必须得一个一个token挨着算。更重要的是，用户还会亲眼看到token被一个个「打」出来的过程。这种情况下，延迟对用户体验来说是致命的。
然而，GPU的数据主要存放在HBM，而不是紧贴算力核心的片上存储。这意味着，每生成一个token，GPU都需要重新从内存中读取数据。
这时候，GPU的问题就暴露出来了——大部分算力都处于闲置，FLOPs根本用不满，常常在等内存把数据搬过来，实际计算量远小于prefill。
相比之下，Groq有更好的解决方案——LPU。
比起HBM，LPU使用直接集成在芯片硅片中的SRAM。这种片上存储的模式不需要读取数据，这让其速度比GPU快100倍。即使只处理单个用户，它也能跑出每秒300–500个token的速度，并能始终保持满负荷运转。
事实证明，在速度这一块，LPU几乎打遍天下无敌手——不仅是GPU，就连TPU，以及市面上绝大多数ASIC都难以望其项背。
但这并非没有代价的。
相比GPU，LPU的内存容量小的多。单颗Groq的LPU芯片，片上SRAM只有230MB。
作为对比，即便是英伟达的H200 GPU，也配备了高达141GB的HBM3e显存。
结果就是：你必须把成百上千颗LPU芯片连在一起，才能跑起一个模型。
以Llama-3 70B为例，用英伟达GPU的话，只需要两到四张卡，塞进一个小型服务器盒子里就能搞定。而同样的模型，需要数百颗LPU，占地面积也将远大于使用GPU的数据中心。
这意味着，即便单颗LPU价格更低，整体硬件投资依然会非常巨大。
因此，AI公司在考虑LPU时，最重要的问题是——
用户是否愿意为「速度」付费？
对于这个问题，一年前的市场还不无法给出答案。但从Groq如今的业绩情况来看已经非常明确：「速度」是个真实存在的巨大需求，并且仍在高速成长。
而对英伟达而言，这不仅是一个新的业务盘，更是一个颠覆者暗流涌动的高风险地带。倘若错失这个风口，英伟达在AI时代的机会可能会被新玩家颠覆，就像英伟达当年通过游戏业务颠覆其他竞争对手一样。
为了抵抗这些竞争者蚕食自己的护城河，英伟达选择注射名为Groq的疫苗。希望通过人才收购引入新血液，补齐这块低延迟场景的推理短板，帮助英伟达这艘巨舰摆脱创新者窘境。
TPU的崛起，给英伟达的金钟罩撕开了一道裂缝。
通过自研芯片，谷歌成功摆脱了对英伟达天价GPU的依赖，这在很大程度上帮助谷歌削薄了训练和推理成本，这让谷歌在服务大量免费用户的情况下，依然能维持相当健康的财务账面。
谷歌通过Gemini 3 Pro的绝地翻盘，证明了GPU并非AI时代的唯一解。在技术周期高速迭代的背景下，作为AI「心脏」的芯片，也需要根据不同的发展阶段做出相应的调整。
随着基础模型的进展放缓，AI竞争的重点开始从训练层转向应用层。而在AI应用市场，「速度」对用户体验而言至关重要。
而这次人才收购Groq，虽然也是变相承认了公司在推理赛道的不足，但同样标志着英伟达帝国的又一次扩张。
称霸预训练的英伟达，这次要借Groq的东风，入局竞争对手喷涌而出的「推理大陆」。
而在这个新市场，英伟达或许不再能像如今这样风光。
正如Groq CEO所言，推理芯片是项高销量、低利润的苦活。这与即便炒到天价也有客户抢着要，毛利率高达70-80%的GPU截然不同。
参考链接：
[1]https://x.com/gavinsbaker/status/2004562536918598000
[2]https://www.uncoveralpha.com/p/the-20-billion-admission-why-nvidia
文章来自于“量子位”，作者 “Jay”。
