本文来自微信公众号：面对AI，作者：肖金亚，题图来源：AI生成的“NVIDIA史上最大收购”终于是你的了。然而，这个“自己的目标”不能完全归因于任意的外部决定。毕竟，Nvidia 花费了高达 200 亿美元，不仅用于授权 Groq 的技术，还聘请其骨干，包括其创始人。当然，Groq 仍然存在，但 Nvidia 拥有您需要的一切。 NVIDIA强调这不是一次“收购”，但外界只是笑而不语。谁不知道这个说法的主要受众是监管部门？这些类型的交易不是收购而是收购，是目前硅谷人工智能领域巨头和初创公司之间的“核心业务”。而黄仁勋这个“奢侈品收购之王”，自然会很快学会使用。如果我们看看英伟达过去30年的收购记录，我们会发现，公司一直将并购作为一种非常温和的战略工具，而不是依靠高频并购来扩大影响力。从2000年收购3dfx资产，到2019年与Mellanox的合并（NVIDIA历史上最大的实际收购），以及最近在软件、编程和AI基础设施领域的较小规模收购，NVIDIA的每一步举动几乎都发生在行业格局即将发生变化的关键节点。 NVIDIA不太关心通过并购“规模化”，更关心自己对技术演进关键环节的掌控能力，比如算力、互联、软件栈、环境切入点等。并购逻辑，注重能力互补和节点锁定，减少收购数量，但不断放大技术和平台的长期效益。近两年来，NVIDIA明显加快了收购/准收购的步伐，但它也完成了身份的转变。作为一个新的巨头，我们必须开始谨慎行事。 Nvidia 对 Groq 的非正式收购比收购更好。这一切都始于一场误会。前段时间，多家媒体发布消息称，英伟达同意斥资200亿美元收购AI推理芯片初创公司Groq。这是一个大问题。就价值而言，如果交易成功，这将是英伟达历史上最大的一笔收购。这笔交易远远超过了 Nvidia 在 2019 年以 69 亿美元收购 Mellanox 的纪录。此外，此次收购立即引起了广泛关注，因为 Groq 创始人 Jonathan Ross 是 Google 自家 TPU 芯片团队的成员，今年 Google 的 TPU 很可能会成为 Nvidia GPU 的蛋糕。看来黄仁勋看到这张脸后就无法保持沉默了。它处于谷歌攻势的中心，并希望通过重大收购来对抗它。但英伟达很快就澄清了这一点。其核心思想是强调：“我们并没有收购 Groq。在技术方面，我们只是达成了一份非独家许可协议。在人事方面，我们聘请了几位 Groq 工程师加入我们。不过，这个问题值得反思。NVIDIA 只是否认了‘收购’的定性，并没有进一步否认金额、谁聘请了 Groq，或者其他细节。现在，根据之前的广泛报道，Groq 创始人兼首席执行官 Jonathan Ross、总裁 Sunny Madra 和其他核心高管和团队极有可能加入英伟达，虽然从定义上来说这并不是严格意义上的“收购”，而且技术授权是“非排他性”的，但Groq这家初创公司已经失去了创始人、高管和其他关键人员，其技术被其行业老大哥收购，他的命运也很清楚，即使不很快消失，也无法继续以i的方式快速扩张。行业挑战。经历了一段时间的快速增长。确实如此。今年9月，该公司完成了7.2亿美元的融资，估值达69亿美元。换句话说，英伟达实际上并没有进行此次收购，但它实现了纳入Groq的目标。当然，这样做的好处在于，既可以通过“隐蔽收购”（不比较所有资产和负债）降低成本，又可以规避反垄断监管压力。这种做法是当今硅谷最大的公司之间不言而喻的策略。去年 3 月，微软采用了非常类似的策略“掏空”人工智能初创公司 Inflection AI，支付 6.5 亿美元获得技术许可，并将创始人 Mustafa Suleiman 和 Karen Simonian 以及该公司的大部分员工吸纳到微软。其中，苏莱曼在加入微软后立即被任命为AI首席执行官，成为直接向微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉汇报的AI领导者。去年8月，谷歌收购了Character.AI的技术以约25亿美元的价格获得了许可，并吸纳了包括创始人在内的公司核心团队，完成了一次“隐形收购”。 Character.AI 作为 eAI 领域最受欢迎的独角兽之一的地位已经结束。今年6月，Meta向数据标注公司Scale AI投资149亿美元，购买49%的股份，并聘请联合创始人Alexandr Wang。他还成为公司的人工智能主管，直接向马克·扎克伯格汇报。这三个例子正是 Nvidia 对 Groq 所做的事情。 Groq 并不是 Nvidia 唯一这样做的产品。仅在 9 月份，Nvidia 就斥资 9 亿美元从初创公司 Enfabrica 获得技术许可，并聘请了该公司的首席执行官和其他几名员工。 NVIDIA取得了“技术许可+团队参与”的“半认证”。过去两年，NVIDIA的投资步伐明显加快，包括整体投资以及收购和准收购。英国《金融时报》此前报道称，总投资2024 年将达到 10 亿美元，融资轮数为 50 轮。融资和倍数我们算作参与企业收购，明显高于 2023 年 8.72 轮融资的 39 亿美元。根据 Crunchbase 的数据，截至 2025 年 12 月 15 日，英伟达（包括直接投资 + Nventures）已与 76 家参与公司共做出了 83 项举措。包括与英特尔、Anthropic、OpenAI、xAI、CoreWeave等公司的多笔“循环交易”，英伟达共有近 90 笔公开交易，大约是 2024 年的 1.6 倍。从收购速度来看，英伟达自成立以来，历史上大约有 30 笔收购/收购类型。在大多数年份，这个数字不到 3 个，而在某些年份，比如 2020 年，这个数字高达 4 个。不过，在2024年，英伟达总共进行了7次收购/收购，在2025年也做出了数次动作。如果你仔细观察英伟达投资和收到的内容，就会发现黄仁勋在没有得到任何回报的情况下做出了很多动作。太脏了。据Facing AI不完全统计，英伟达在2025年将进行至少6次收购/类型收购。3月份，英伟达以3.2亿美元收购了Gretel Technologies，这是一家专注于生成AI数据以提高数据隐私和合成数据能力的初创公司。 4月，该公司收购了AI初创公司Lepton，但具体细节并未透露，目的是扩大AI模型优化。 6 月，它收购了加拿大人工智能软件开发商 CentML，收购金额未公开，专注于加速人工智能工作流程的机器学习服务。 9月，斥资9亿美元通过技术许可和承包的方式整合Enfabrica的AI网络芯片技术和设备。 12月，它收购了Slurm的开发商SchedMD，Slurm是一种流量负载管理系统。down开源，可优化高性能计算和人工智能训练。 12 月，将花费约 200 亿美元通过整合 Groq许可和技术采用，以增强人工智能推理芯片的竞争力。陆军预备役。 2025年，英伟达的投资和收购将明确聚焦人工智能。我们从硬件优势开始，不断向软件、编程和开发切入点拓展，将GPU竞赛提升为平台生态竞赛。无论是收购开发Slurm编程系统的SchedMD，还是将其整合到像CentML这样的效率优化团队中，NVIDIA的目标都不是扩大产品线，而是控制算力系统中的关键节点。同时，得益于NVentures的频繁投资，NVIDIA之前已经对其模型、互连和开发工具进行了定位。另一方面，在敏感监管领域，我们采用Groq式的“技术授权+团队参与”保守地完成功能整合。我们继续使用 Groq 和 Enfabrica 作为示例。 Enfabrica 成立于 2019 年。本质上是一家专门从事“人工智能数据中心内的高速互连”的芯片公司。事实上，这在公司名称中体现得非常清楚，其中“fabric”的意思是“织物”。如果 Nvidia GPU 就像绳索，那么 Enfabrica 则专注于将绳索变成“布”。 Enfabrica 想要做的问题是，如果你有大量的 GPU 不仅连接在同一块主板上，而且分布在机架、机柜甚至几个机房中，如何才能让它们“像在同一块板上一样协同工作”呢？如今，单个数据中心的GPU数量已从数百、数千增加到数万甚至数十万。对于Nvidia来说，如何顺利协调如此庞大的GPU数量极其重要。相比Enfabrica，Groq的立场更为敏感。 Groq本身并不是一家GPU公司，而是一家专注于确定性推理的AI芯片公司。其主要卖点是追求极低的延迟和稳定的性能通过高度专业化的架构。这条路径在技术上得到了NVIDIA的全力支持。它与 NVIDIA 并不重叠，但一旦扩展，理论上可以在某些推理场景中绕过 GPU 系统，成为 NVIDIA 的替代品。如果说 Enfabrica 是 NVIDIA 关于如何将 GPU 集成到更大网络中的先进设计，那么 Groq 则更多的是一种防御性集成。在新架构或新范式成熟之前，它们首先被吸收到现有的内部权力格式化秩序中，确保未来的竞争发生在它们建立的规则之内。英伟达今年的收购/准收购，体现了黄仁勋对于失去哪些环节而导致整个算力体系松动的担忧。 Enfabrica 解决了这个问题：“随着 GPU 数量的增加并且它们变得更加分散，我们如何使它们像一台机器一样运行？” Groq 还有其他风险。如果有人可以绕过 GPU 并重做推理，则规则将是 r写的。 NVIDIA的做法不同，但逻辑是一样的。关闭需要收集的内容，保留需要主动保留的内容，并在威胁出现之前采取控制措施。 3. 缩小范围来看，自成立以来的 32 年里，大约发生了 30 起收购/准收购（注意，英伟达并没有公布所有这些案例，所以这个数字只是根据 terceros 的报告估计的），所以这个数字并没有那么“大”。与其将英伟达与谷歌和微软等平台巨头进行比较，不如将英伟达重新纳入半导体同行的坐标系中。作为 Nvidia 的直接竞争对手，AMD 和英特尔过去分别进行了大约 15 次和 100 次收购。他们都已经50多岁了。可以说，单纯从数量上来看，这三家公司并没有什么区别。有趣的是，尽管英特尔收购数量众多，但其“保留率”却很低。最典型的考试ple是英特尔在2010年斥资77亿美元收购McAfee。但策略如此不一致，以至于外界对一家CPU公司收购纯杀毒软件感到困惑。英特尔苦苦挣扎了十年，最终在2021年以40亿美元的价格出售了迈克菲。多年来，英特尔已经做了很多这样的事情。当时，许多并购案都因一些原因而被出售、处置，甚至彻底放弃。对于英特尔来说，并购更多的是一种“试路”的方式。如果你想走向新的方向，就先购买并尝试一下。如果不起作用，请尝试其他方法。纵观英伟达近30年的发展轨迹，不难看出黄仁勋不断的收购理念。就是不执着于数量，不执着于形式上的“彻底收购”，只收购正确的东西。对他来说，并购既不是金融工程，也不是规模竞争，而是一场竞争。l、唯一的标准是能否获得关键能力和人才。黄仁勋一直很清楚自己想要什么。 2000年3DFX的“秘密收购”就是一个典型案例。上世纪90年代，3dfx一度处于整个3D图形行业的顶端，而Voodoo显卡几乎就是“高端显卡”的代名词。 3dfx甚至有机会收购Nvidia，但高管们认为Nvidia已经“失去动力”并没有采取任何行动。但最终Nvidia做出了让步，删除了3dfx。当3dfx业务崩溃并陷入财务危机时，英伟达并没有接管整个公司。作为交换，他以约 1 亿美元的价格收购了公司的核心资产、专利和 100 多名工程师。一年后，3dfx正式宣布破产，债权人立即起诉英伟达不公平的低价。庭审期间，黄仁勋出庭作证，他真正看重的不是品牌，也不是品牌。库存，但工程团队。在他看来，这些顶尖人才的价值接近“每人1000万美元”。最终，法院做出了有利于英伟达的裁决。这件事几乎是黄仁勋收购逻辑的一个注脚。公司的门面是否有价值并不重要。重要的是能力和关键人物。在公司的早期阶段，这种温和的收购主要集中在3D图形和核心GPU能力上。从2000年到2010年左右，Nvidia的收购目标主要与图形渲染、图形软件堆栈和底层技术有关。我们的目标不是横向扩张，而是加强我们在3D图形领域的领导地位。当然，NVIDIA也没有偏离。最典型的是在移动芯片领域的长期努力，大约7000万美元。在接下来的十年里，公司持续投资并进行了一系列收购和技术整合，重点关注在移动 SoC 上。但直到2015年，NVIDIA才正式宣布退出手机芯片战场，承认这条路不适合自己。不过，值得注意的是，与国米“不行就扔掉”不同，黄仁勋非常擅长“败北”。移动时代在芯片设计、低功耗计算和系统集成方面获得的经验后来被转移到汽车和机器人领域。虽然Tegra芯片在移动市场失败了，但它最终在Nintendo Switch上获得了中心地位，甚至在某种意义上“甩掉”了曾经的竞争对手AMD。真正的战略转变发生在2013年左右。随着深度学习浪潮逐渐兴起，黄仁勋第一个意识到了GPU在该领域的潜力。 2016年，Nvidia开始系统性地向数据转型。 AI中心和芯片正在投入资源，收购和准收购的方式是也发生显着变化。他们不再关注图形本身。相反，我们关注计算能力、软件堆栈、效率和绿色切入点。这条干线至今仍在继续。 NVIDIA收购过程的另一个显着特点是，黄仁勋特别懂得“见好就收”和“适时转轮”。这要从英伟达历史上最大规模的收购说起。如果说 Nvidia 的首次收购重点是围绕其核心渠道整合患者，那么 2019 年以 69 亿美元收购 Mellanoxdollars 就是一个无耻的大胆举动。这是英伟达历史上规模最大的收购案，市场曾问：“一家以GPU闻名的公司为何要花如此高的价格收购一家制造高速网络的公司？”答案并不复杂。随着计算从独立计算机转移到数据中心，GPU 性能不再是唯一的瓶颈。真正决定上限的是如何数据在数千个芯片之间流动。如果没有快速、可扩展、低延迟的网络，GPU 就只是“计算能力的孤岛”。 Mellanox 在 InfiniBand 和快速以太网领域的地位补充了 Nvidia 专有难题中最重要和最困难的部分。回想起来，如果没有这次收购，英伟达很难在后续的AI浪潮中真正将GPU作为数据中心基础设施来推广，而不是作为限制获得性能优越的电脑卡。第二年，当英伟达试图收购 ARM 时，这种“大交易”的想法得到了进一步延续。当时，软银正寻求退出，而英伟达则迅速行动，希望收购这家控制世界CPU架构灵魂的公司。如果成功，英伟达将同时拥有进入 GPU、网络和 CPU 生态的关键切入点，其野心显而易见。但这一次现实已经很清楚了，他回来了。该交易遭遇了强烈的反垄断阻力世界各地许多司法管辖区，最终被迫取消。 ARM交易的失败也让英伟达成为全球监管机构的正式攻击目标，成为反垄断审查的主要目标。此后，英伟达的收购步伐发生了显着变化。不再有Mellanox或ARM规模的大型并购。相反，有许多更小、更具体的措施，重点关注软件、编程、效率工具和开发水平。无论是通过直接收购还是资产收购、团队合并、许可和人才安置等“准收购”技术，NVIDIA 都有意降低其交易的可见性和监管风险。黄仁勋不需要通过并购来“证明自己的存在”。相反，它非常耐心地寻找能够在监管压力下及时改变想法的新公司，简单地完成英伟达的拼图。钍这些公司通常规模较小，但位于重要地点，知名度较低，但处于未来发展的重要节点。黄仁勋感兴趣的是将功能、路线和人员精确地整合到他的系统中，而不是一次性将它们全部吞入公司。 Mellanox 是必胜的赌注，ARM 的尝试过于激进。从那时起，英伟达显然已经更好地掌握了如何在限制内行动并在适当的时候停止。至此第五局，回顾当前的Groq案，就不难看出为什么英伟达很快就否认了“收购”的说法，并反复强调这只是一项非独家技术许可。在当前的监管环境下，涉及潜在竞争对手的合并传闻将迅速放大。对于英伟达来说，即使是“收购的表象”也可能会带来不必要的审查风险。因此，在像 Groq 这样的情况下，大幅降价和降级几乎是不可避免的选择。大局是Nvidia的地位发生了根本性的变化。 2020年试图收购ARM时，英伟达的市值仍为3.00Fueron 0亿美元。如今，它已迅速成为一家市值超过4万亿美元的巨型公司。如此规模，英伟达几乎不可能轻易完成“史上最大的收购”。现实生活中的决定也证实了这一点。自2025年以来，英伟达仅正式宣布了几笔收购，而且都是初创公司，而且大部分交易金额尚未披露。在媒体曝光的少数案例中，最典型的是收购数据隐私初创公司Gretel，交易价值约为3.2亿美元。无论其规模或影响力如何，英伟达都刻意回避“重大并购”这一微妙领域。但这并不意味着英伟达的监管压力将会减轻。该公司市值令人印象深刻，其近乎垄断其对人工智能芯片的依赖以及其收购步伐并未真正放缓，这让反垄断法的阴影笼罩在其头上。尽管英伟达明显转向规模更小、更离散的收购和准收购，但监管机构不再仅仅关注交易本身的价值，而是关注这些行动是否继续加强公司的环境管理。上述微软对 Inflection AI“壳”的“秘密收购”正在接受美国监管机构的调查，监管机构已开始收集和评估有关此类 AI 合作伙伴关系的总体信息。英国监管机构直接受理此案，并根据合并审查框架对其进行评估。虽然最终还是发布了，但可以说是给巨头们敲响了警钟。监管机构正在明确立场，不再仅仅关注一家公司是否会被收购。在某种程度上，所有人才都被淘汰，核心能力被转移，并且潜在竞争力被削弱，可以被视为收购，即使不是名义上的收购。英伟达已经不再是原来的样子了。短短几年时间，就成为了世界级的巨头。黄仁勋面临着一个现实的问题。这就是现在应该纳入的内容。我们怎样才能优雅地做到这一点呢？英伟达是第一个与监管机构展开猫捉老鼠游戏的公司。我们可以相信黄仁勋对200亿美元“未购买”金额的价值的判断，但监管机构却并非如此。目前尚不清楚他们是否会受到监控。参考文献： 1. 硅基研究实验室：“NVIDIA 疯了，花了很多钱” 2. IT House：“NVIDIA 撼动 AI 版图：2024 年参与 50 笔融资，总投资 10 亿美元，收购也多” 金额比前四年加起来还多。 ” 3、快科技：“被英特尔40亿美元出售的杀毒软件公司迈克菲再次挂牌出售，估值为140 亿美元。” 4. 量子位：“黄是Switch的救世主吗？” 5.【美】Tae Kim：《The NVIDIA Way》本文来自微信公众号“面对AI”，作者：肖金亚。此内容已获得作者许可发布。这些观点仅代表作者本人观点，不代表虎秀立场。如果您对本文稿件有任何异议或投诉，请联系tougao@huxiu.com 本文来自虎秀，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4821378.html?f=wyxwapp。
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Groq 1400亿美元收购、英伟达收购史、黄仁勋并购逻辑
