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@AliceSam：2025学习笔记之206 - NVDA和Groq这个200亿的阳谋

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- NVDA和Groq这个200亿的阳谋","html":"<html><head></head><body><p>周末啦，又是一个抓紧时间学习的好日子。外面下着小玉，清早起来，难得没有马上出去运动。随便在家做了一个简单的早餐，打开一点点窗户，听着淅淅沥沥的小雨声，喝着超市买的拿白开水直接冲泡的三合一的咖啡，看着新闻，孩子们还在熟睡，上有老，下有小，平时还有上班的牛马，真的有点难得这么安安静静又惬意的一个周末早上。<span class=\"teditor-emoji\">[开心]</span></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1aa194366891f7595e22978f3fc580f9\" tg-width=\"711\" tg-height=\"718\"></p>\n<p>然后就看到了这条来自“圣诞夜”新闻，虽然早就火爆整个股市，我在好几个频道都看到，但是没有特别去研究，因为我的 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 上一波就清空了，这不是闲下来了吗，就细细的来八卦一下。<span class=\"teditor-emoji\">[暗中观察]</span></p>\n<p>2025年12月24日，当多数交易员已关机挂圣诞袜子，Nvidia的一则8-K补充文件悄然上传SEC ：“公司与Groq Inc签署非独家知识产权许可协议，Groq创始人兼CEO Jonathan Ross等核心技术人员将加入Nvidia，共同推动下一代低延迟推理平台。“</p>\n<p>也就是说，英伟达以200亿美元（大约270亿新元）收购Groq，以一种非独家许可交易的结构，类似 一种 “人才并购 acquihire”， 即科技巨头向小型公司支付巨额资金，以换取技术和核心人才，但并非收购目标公司。这交易总价约200亿美元现金，资产范围不含GroqCloud运营实体。这是近期一些科技巨头规避监管审查的常用策略。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df02e3750a1f7e5f2915564455b51bf8\" tg-width=\"985\" tg-height=\"727\"></p>\n<p>从GPU霸权到LPU要塞，这是一次改写AI算力价值链的“推论闪电战”，阳谋，这就是一个经典的阳谋。我合理的怀疑，黄先生的孙子兵法，肯定是学的炉火纯青。这步棋，真的是高手，这是兵法高手 👍 这不是一场简单的“并购”狂欢，而是一场精心设计的“阳谋”，用“许可+人才”绕开反垄断审查，用200亿美元买一张“AI推理门票”，把GPU霸权从“训练高地”顺势推向“推理要塞”。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fbb651519d691c08d767dc049265f3ab\" tg-width=\"463\" tg-height=\"367\"></p>\n<p>这个200亿的阳谋，对我们想要看懂逻辑的小韭菜来说，有三个投资终极问题需要搞懂。因为搞懂这3个问题，就基本上看懂了这个阳谋了。这可能就是顶级兵法玩家和我们普通小白的区别吧，他们玩个阳谋跟喝水一样，我们小白单单是想要看懂这个阳谋，就费了老鼻子劲。<span class=\"teditor-emoji\">[捂脸]</span></p>\n<p>第一个问题，这笔交易的真实结构，英伟达到底买了什么？</p>\n<p>第二个问题，从技术维度上，LPU会不会把TPU/GPU推下神坛？</p>\n<p>最后一个问题是关于产业链与资本策略，谁来买单？谁被颠覆？</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9fb2b333b838d739ec1146c0f6460c36\" tg-width=\"710\" tg-height=\"330\"></p>\n<p>先回答第一个问题，这笔交易的真实结构，英伟达到底买了什么？</p>\n<p>我们做一个简单的交易结构解剖，就可以看懂英伟达这200 亿是买“人”还是买“芯”了。官方口径里，Groq官网说的是 ”非独家许可（non-exclusive IP license）＋部分高管加入“。Groq仍以独立公司运营，他们的CFO Simon Edwards将会接任 CEO，带着GroqCloud 继续服务客户。</p>\n<p>还有看到CNBC/Bloomberg说的是，现金对价200亿美元，资产范围限于IP与部分团队，并不构成“merger”。</p>\n<p>Nvidia的发言人也说过 “We are not acquiring Groq.”</p>\n<p>从这些各种发言里，我总结出来的3个关键词就是 -非独家、资产边界、人才转移。</p>\n<p>再看看这200亿美元到底贵不贵。Groq最后一轮（2024Q4）估值110亿美元，收入大概在3亿多美元，主要来源GroqCloud tokens销售。若按200亿Enterprise Value计算，市销率（PS）≈ 67×，远高于Nvidia自身 25×，但低于 2020 年 Mellanox 的100×（战略并购溢价）。当然Mellanox是一个100%股权收购，此次交易则仅买“IP+人”，Groq股东仍握有云业务资产，可继续融资或独立上市。因此，这个200亿更像 “一次性许可费+人才对价”，而非传统估值倍数可比。</p>\n<p>也就是说，Nvidia这是用200亿美元买到 “Jonathan Ross 这颗大脑 + LPU 编译器 + SRAM 确定性流水线专利簇”，而不是 Groq这家公司的收入或客户。一句话总结，就是买技术、买时间、买人才，没有买下来这个公司。</p>\n<p>接着回答第2个问题，从技术维度上，LPU会不会把TPU/GPU推下神坛？这个问题对我一个 把大部分闲暇时间用在厨房和厅堂的小妇人来说，实在有点超标了。<span class=\"teditor-emoji\">[笑哭]</span> 不过，怕什么呢，有TigerAI可以问啊。看看这个答案，我这个技术小白也能看个七七八八。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c5b521bfc419fd449b4a82801acbba5\" tg-width=\"425\" tg-height=\"791\"></p>\n<p>从这个答案里，我明白了LPU更适合低延迟、高并发的推理场景（如实时对话AI），而GPU/TPU仍是训练和通用计算的首选。英伟达此次收购LPU技术，可能是为了填补其在推理市场的技术空白，而非取代自身GPU。虽然LPU不太可能完全颠覆TPU/GPU，但会在AI推理领域形成差异化竞争。打个比喻就是LPU像是“狙击枪”，极致单点性能，但弹匣容量有限、无法扫射。未来市场可能呈现“训练用GPU/TPU，推理用LPU/GPU”的格局。</p>\n<p>最后那个问题，谁来买单，谁被颠覆？说白了就是谁受益，谁出血。Nvidia的终局意图非常明显，从“卖铲子”到“承包矿场”，同一机架训练完直接切换推理，无需迁移模型，锁定客户全生命周期价值，从卖芯片（一次性）升级为“算力订阅+SLA 溢价”。一旦开发者习惯“GPU训练→LPU推理”一键切换，第三方加速器Cerebras、d-Matrix必须同时击败硬件性能、软件栈、网络/存储整体TCO，这三重门槛，资本开支门槛抬升至10亿美元级，后进者更难破局。</p>\n<p>而且英伟达通过收购LPU技术，巩固在AI算力全链条（训练+推理）的霸主地位，避免被新兴玩家（例如Groq这样的）颠覆。云计算厂商可能为LPU的部署买单，因其需要低延迟的推理解决方案来优化成本。</p>\n<p>最容易被颠覆的肯定是那些中小AI芯片公司，若LPU技术被英伟达垄断，其他玩家在推理市场的生存空间可能被挤压。传统CPU厂商也可能会受影响，在AI推理场景中，CPU的份额可能进一步被LPU/GPU取代。</p>\n<p>现在英伟达涨了不少，这个收购事件已Price-In部分溢价，但产品落地，二次财报、Guidance 仍有催化，加上训练需求刚性，2026HBM产能仍紧，下行空间有限。</p>\n<p>训练侧的HBM仍是现金奶牛，推理侧的SRAM与确定性编译器是下一个溢价引擎，而所有“既要训练又要推理”的旧架构，都可能在这场闪电战中沦为“通用但不够极致”的过渡品。算力格局不会被一夜颠覆，却会在每一次毫秒级响应中，悄悄完成价值再分配。</p>\n<p>圣诞夜没有圣诞老人，只有庄家。而这一次，庄家把礼物藏在了SRAM的每一个纳秒里。<span class=\"teditor-emoji\">[财迷]</span></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8425d3e156c12151dd7ad61c298ce264\" tg-width=\"608\" tg-height=\"762\"></p>\n<p><span class=\"teditor-emoji\">[比心]</span>愿大家2025顺顺利利，积极向上，赚多多钱 ！好好生活，一路生花！<span class=\"teditor-emoji\">[比心]</span></p>\n<p><span class=\"teditor-emoji\">[爱心]</span>祝我如意，祝我们都如意！<span class=\"teditor-emoji\">[爱心]</span></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/U/36984908995200\">@小虎活动</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=\"https://laohu8.com/U/3514329116425907\">@小虎AV</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=\"https://laohu8.com/U/20722186463466?_gl=1*19aj7qx*_gcl_au*NDU2MjY3ODQ4LjE3MzAzMzM1NTM.\">@爱发红包的虎妞</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a 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即科技巨头向小型公司支付巨额资金，以换取技术和核心人才，但并非收购目标公司。这交易总价约200亿美元现金，资产范围不含GroqCloud运营实体。这是近期一些科技巨头规避监管审查的常用策略。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df02e3750a1f7e5f2915564455b51bf8\" tg-width=\"985\" tg-height=\"727\"></p>\n<p>从GPU霸权到LPU要塞，这是一次改写AI算力价值链的“推论闪电战”，阳谋，这就是一个经典的阳谋。我合理的怀疑，黄先生的孙子兵法，肯定是学的炉火纯青。这步棋，真的是高手，这是兵法高手 👍 这不是一场简单的“并购”狂欢，而是一场精心设计的“阳谋”，用“许可+人才”绕开反垄断审查，用200亿美元买一张“AI推理门票”，把GPU霸权从“训练高地”顺势推向“推理要塞”。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fbb651519d691c08d767dc049265f3ab\" tg-width=\"463\" tg-height=\"367\"></p>\n<p>这个200亿的阳谋，对我们想要看懂逻辑的小韭菜来说，有三个投资终极问题需要搞懂。因为搞懂这3个问题，就基本上看懂了这个阳谋了。这可能就是顶级兵法玩家和我们普通小白的区别吧，他们玩个阳谋跟喝水一样，我们小白单单是想要看懂这个阳谋，就费了老鼻子劲。<span class=\"teditor-emoji\">[捂脸]</span></p>\n<p>第一个问题，这笔交易的真实结构，英伟达到底买了什么？</p>\n<p>第二个问题，从技术维度上，LPU会不会把TPU/GPU推下神坛？</p>\n<p>最后一个问题是关于产业链与资本策略，谁来买单？谁被颠覆？</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9fb2b333b838d739ec1146c0f6460c36\" tg-width=\"710\" 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仍有催化，加上训练需求刚性，2026HBM产能仍紧，下行空间有限。</p>\n<p>训练侧的HBM仍是现金奶牛，推理侧的SRAM与确定性编译器是下一个溢价引擎，而所有“既要训练又要推理”的旧架构，都可能在这场闪电战中沦为“通用但不够极致”的过渡品。算力格局不会被一夜颠覆，却会在每一次毫秒级响应中，悄悄完成价值再分配。</p>\n<p>圣诞夜没有圣诞老人，只有庄家。而这一次，庄家把礼物藏在了SRAM的每一个纳秒里。<span class=\"teditor-emoji\">[财迷]</span></p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8425d3e156c12151dd7ad61c298ce264\" tg-width=\"608\" tg-height=\"762\"></p>\n<p><span class=\"teditor-emoji\">[比心]</span>愿大家2025顺顺利利，积极向上，赚多多钱 ！好好生活，一路生花！<span class=\"teditor-emoji\">[比心]</span></p>\n<p><span class=\"teditor-emoji\">[爱心]</span>祝我如意，祝我们都如意！<span class=\"teditor-emoji\">[爱心]</span></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/U/36984908995200\">@小虎活动</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a 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即科技巨头向小型公司支付巨额资金，以换取技术和核心人才，但并非收购目标公司。这交易总价约200亿美元现金，资产范围不含GroqCloud运营实体。这是近期一些科技巨头规避监管审查的常用策略。 从GPU霸权到LPU要塞，这是一次改写AI算力价值链的“推论闪电战”，阳谋，这就是一个经典的阳谋。我合理的怀疑，黄先生的孙子兵法，肯定是学的炉火纯青。这步棋，真的是高手，这是兵法高手 👍 这不是一场简单的“并购”狂欢，而是一场精心设计的“阳谋”，用“许可+人才”绕开反垄断审查，用200亿美元买一张“AI推理门票”，把GPU霸权从“训练高地”顺势推向“推理要塞”。 这个200亿的阳谋，对我们想要看懂逻辑的小韭菜来说，有三个投资终极问题需要搞懂。因为搞懂这3个问题，就基本上看懂了这个阳谋了。这可能就是顶级兵法玩家和我们普通小白的区别吧，他们玩个阳谋跟喝水一样，我们小白单单是想要看懂这个阳谋，就费了老鼻子劲。[捂脸] 第一个问题，这笔交易的真实结构，英伟达到底买了什么？ 第二个问题，从技术维度上，LPU会不会把TPU/GPU推下神坛？ 最后一个问题是关于产业链与资本策略，谁来买单？谁被颠覆？ 先回答第一个问题，这笔交易的真实结构，英伟达到底买了什么？ 我们做一个简单的交易结构解剖，就可以看懂英伟达这200 亿是买“人”还是买“芯”了。官方口径里，Groq官网说的是 ”非独家许可（non-exclusive IP license）＋部分高管加入“。Groq仍以独立公司运营，他们的CFO Simon Edwards将会接任 CEO，带着GroqCloud 继续服务客户。 还有看到CNBC/Bloomberg说的是，现金对价200亿美元，资产范围限于IP与部分团队，并不构成“merger”。 Nvidia的发言人也说过 “We are not acquiring Groq.” 从这些各种发言里，我总结出来的3个关键词就是 -非独家、资产边界、人才转移。 再看看这200亿美元到底贵不贵。Groq最后一轮（2024Q4）估值110亿美元，收入大概在3亿多美元，主要来源GroqCloud tokens销售。若按200亿Enterprise Value计算，市销率（PS）≈ 67×，远高于Nvidia自身 25×，但低于 2020 年 Mellanox 的100×（战略并购溢价）。当然Mellanox是一个100%股权收购，此次交易则仅买“IP+人”，Groq股东仍握有云业务资产，可继续融资或独立上市。因此，这个200亿更像 “一次性许可费+人才对价”，而非传统估值倍数可比。 也就是说，Nvidia这是用200亿美元买到 “Jonathan Ross 这颗大脑 + LPU 编译器 + SRAM 确定性流水线专利簇”，而不是 Groq这家公司的收入或客户。一句话总结，就是买技术、买时间、买人才，没有买下来这个公司。 接着回答第2个问题，从技术维度上，LPU会不会把TPU/GPU推下神坛？这个问题对我一个 把大部分闲暇时间用在厨房和厅堂的小妇人来说，实在有点超标了。[笑哭] 不过，怕什么呢，有TigerAI可以问啊。看看这个答案，我这个技术小白也能看个七七八八。 从这个答案里，我明白了LPU更适合低延迟、高并发的推理场景（如实时对话AI），而GPU/TPU仍是训练和通用计算的首选。英伟达此次收购LPU技术，可能是为了填补其在推理市场的技术空白，而非取代自身GPU。虽然LPU不太可能完全颠覆TPU/GPU，但会在AI推理领域形成差异化竞争。打个比喻就是LPU像是“狙击枪”，极致单点性能，但弹匣容量有限、无法扫射。未来市场可能呈现“训练用GPU/TPU，推理用LPU/GPU”的格局。 最后那个问题，谁来买单，谁被颠覆？说白了就是谁受益，谁出血。Nvidia的终局意图非常明显，从“卖铲子”到“承包矿场”，同一机架训练完直接切换推理，无需迁移模型，锁定客户全生命周期价值，从卖芯片（一次性）升级为“算力订阅+SLA 溢价”。一旦开发者习惯“GPU训练→LPU推理”一键切换，第三方加速器Cerebras、d-Matrix必须同时击败硬件性能、软件栈、网络/存储整体TCO，这三重门槛，资本开支门槛抬升至10亿美元级，后进者更难破局。 而且英伟达通过收购LPU技术，巩固在AI算力全链条（训练+推理）的霸主地位，避免被新兴玩家（例如Groq这样的）颠覆。云计算厂商可能为LPU的部署买单，因其需要低延迟的推理解决方案来优化成本。 最容易被颠覆的肯定是那些中小AI芯片公司，若LPU技术被英伟达垄断，其他玩家在推理市场的生存空间可能被挤压。传统CPU厂商也可能会受影响，在AI推理场景中，CPU的份额可能进一步被LPU/GPU取代。 现在英伟达涨了不少，这个收购事件已Price-In部分溢价，但产品落地，二次财报、Guidance 仍有催化，加上训练需求刚性，2026HBM产能仍紧，下行空间有限。 训练侧的HBM仍是现金奶牛，推理侧的SRAM与确定性编译器是下一个溢价引擎，而所有“既要训练又要推理”的旧架构，都可能在这场闪电战中沦为“通用但不够极致”的过渡品。算力格局不会被一夜颠覆，却会在每一次毫秒级响应中，悄悄完成价值再分配。 圣诞夜没有圣诞老人，只有庄家。而这一次，庄家把礼物藏在了SRAM的每一个纳秒里。[财迷] [比心]愿大家2025顺顺利利，积极向上，赚多多钱 ！好好生活，一路生花！[比心] [爱心]祝我如意，祝我们都如意！[爱心] $老虎证券(TIGR)$ @小虎活动 @小虎AV @爱发红包的虎妞 @33_Tiger @话题虎","highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/515483921159080","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["NVDA","TIGR"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":4574,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/515502501413392"}