Groq完成7.5亿美元融资估值飙升，AI推理芯片赛道挑战英伟达

在英伟达公布与OpenAI达成价值高达1000亿美元合作之际，其竞争对手AI芯片初创企业Groq也宣布完成了7.5亿美元（约合50亿元人民币）的最新一轮融资，投后估值达到69亿美元（约490亿元人民币）。这一数字超越了此前七月份的市场传闻，当时有报道称Groq的融资规模约为6亿美元，估值接近60亿美元。

资本正高度聚焦于AI推理芯片领域——Groq曾于2024年8月以28亿美元估值融资6.4亿美元，这意味着在短短一年多时间内，其估值增长了一倍以上。本轮融资由Disruptive领投，同时获得了贝莱德、Neuberger Berman集团以及德国电信资本的重要投资，现有投资者包括三星电子、思科、D1 Capital和Altimeter等也继续参与出资。

根据半导体行业研究数据，全球AI芯片市场正处于快速增长阶段，2023年市场规模为231.9亿美元，预计到2029年将以31.05%的年复合增长率攀升至1175亿美元。随着大语言模型从研发走向实际应用，AI产业重心正从训练阶段转向推理环节。英伟达财报显示，2024财年第四季度数据中心GPU收入的40%来源于推理处理。

如果仅在原有市场格局中竞争，新进入者往往难以突破。然而，时代不断催生新需求与新机遇，正是行业的结构性调整为Groq这类专注于推理优化的芯片厂商提供了战略窗口。“推理正在定义人工智能时代，我们正在构建能够高速、低成本地提供推理的美国基础设施。”Groq创始人兼首席执行官乔纳森·罗斯强调。

前谷歌工程师创立Groq，直面英伟达挑战

Groq由一群前谷歌工程师于2016年创立，由AI加速器ASIC张量处理单元（TPU）的设计者之一乔纳森·罗斯和前Google X工程师道格拉斯·怀特曼领导。乔纳森·罗斯在谷歌工作期间主导了TPU芯片的开发，这种专为机器学习任务定制的处理器至今仍在谷歌云的AI服务中发挥核心作用。

TPU于2016年发布，同年Groq正式亮相。Groq以生产优化预训练模型的AI推理芯片而闻名，其开发的芯片被称为语言处理单元（LPU），与通常用于AI系统的图形处理单元（GPU）存在显著区别。

在人工智能发展早期，芯片设计以训练为中心，如今业界正逐步将重点转向为推理优化的硬件。无论是英伟达，还是规模较小的竞争对手AMD，都在积极推出更多专注于推理的芯片，强调即使在推理时代，其技术优势依然明显。例如在GTC2025大会上，英伟达推出了分布式推理服务库Dynamo，基于这一全新服务库，新一代Blackwell GPU相比Hopper GPU实现了40倍的性能提升。

Groq之所以获得投资者青睐，正是因为它致力于打破英伟达的垄断。其产品面向开发者和企业，提供云服务或本地硬件集群两种形式。云和本地硬件均可运行热门模型的开放版本，例如Meta、DeepSeek、Qwen、Mistral、Google和OpenAI的模型。Groq表示，其产品能够以比其他同类产品低得多的成本维持AI性能。

Groq也销售数据中心计算能力。2024年2月，Groq推出了开发者平台GroqCloud，吸引开发者使用Groq API并租用其芯片的访问权限。Groq在一个月后收购了Definitive Intelligence，这家以提供企业级AI解决方案闻名的初创公司有助于完善Groq的云平台。9月，Groq又宣布与中东石油巨头阿美公司的数字和技术子公司签署谅解备忘录，计划“在沙特阿拉伯王国建立世界上最大的推理数据中心”。

在商业模式上，Groq与英伟达略有不同。英伟达采用软硬结合策略，既销售GPU芯片和服务器等硬件，又通过CUDA平台绑定开发者生态。Groq则自建数据中心，将LPU组成服务器集群，提供云端推理算力租用服务，使客户无需采购硬件即可体验服务。

融资超30亿美元，Groq能否成为新时代的英伟达？

曾有自称Groq员工的网友在Reddit上称，公司的目标是在三年内超越英伟达。面对英伟达的庞大市值，这一雄心吸引了众多愿意押注的投资人。据PitchBook估计，Groq迄今已融资超过30亿美元。

2017年，Groq从Social Capital的Chamath Palihapitiya获得了1000万美元的种子资金。此后几年，Groq尚未成为投资焦点，仅完成了三轮小规模融资，累计约6000万美元。

2021年4月，Groq在由Tiger Global Management和D1 Capital Partners领投的C轮融资中筹集了3亿美元。其他投资者包括：The Spruce House Partnership、Addition、GCM Grosvenor、Xⁿ、Firebolt Ventures、General Global Capital和Tru Arrow Partners，以及来自TDK Ventures、XTX Ventures、Boardman Bay Capital Management 和 Infinitum Partners 的后续投资。在C轮融资之后，其估值突破10亿美元，正式跻身独角兽行列。

2024年8月，在由贝莱德私募股权合伙人领投的D轮融资中，Groq再次筹集了6.4亿美元，公司估值达到28亿美元。

除了挑战英伟达的叙事，当前投资者更关注实际数据。此次融资披露的信息显示，Groq为超过200万名开发人员的AI应用程序提供支持，而一年前接受TechCrunch采访时，这一数字仅为35万，用户增长的迅猛速度令人瞩目。

那么，Groq要想超越英伟达，究竟有多少可能性呢？

首先，必须明确Groq并非通用GPU，而是专为transformer类推理计算设计的芯片。其优势在于极高的吞吐量和极快的推理速度，Groq宣称LPU能实现每秒数百token的生成速度，远超常规GPU的推理性能。但天下没有免费的午餐，LPU卡的成本也相对较高（尽管Groq声称已实现成本平衡）。此外，Groq的芯片更强调低延迟和稳定响应，适合对话、搜索、Agent等交互式AI应用，能效比高。

纵然Groq具备自身优势，也需认识到英伟达的优势在于整体生态。CUDA生态是英伟达的坚固护城河，而Groq需要从零开始构建工具链和开发者社区。同时，Groq当前优势主要体现在中小规模模型推理，大规模模型支持能力仍有待验证。SemiAnalysis的分析指出，Groq的性能数据部分来源于在较旧工艺节点（如14nm）实现的高效设计，但这意味着其能效优势建立在有限规模之上。若想在大规模商业化中与英伟达竞争，Groq必须采用更先进的制程（如4nm），这需要更大的资本投入和代工厂资源。此外，企业对英伟达软硬一体化方案的依赖度较高，迁移成本不菲。

因此，综合来看，Groq可能在细分市场取得优势，但短期内仍难以撼动英伟达的主导地位。

意图挑战英伟达的创业公司不止Groq一家。专注于大模型训练的Cerebras已提交IPO申请，计划融资10亿美元，估值达80亿美元。Cerebras于2016年在硅谷成立，主要面向AI大模型训练，强调超大算力和超高内存带宽。其策略也是先切入细分市场，典型应用场景包括科研机构、云服务商和医药公司用于训练超大规模神经网络。

类似的竞争者共同构成了对英伟达的差异化包围，但尚未形成系统性威胁——英伟达仍占据全球AI云端训练市场80%的份额。

但从另一角度来看，我们仍乐见更多新公司借助新技术路线崛起，打破现有格局。回到开头英伟达与OpenAI的合作，英伟达投资OpenAI，OpenAI向甲骨文付费购买算力，甲骨文从英伟达采购芯片补充算力。无论AI是否存在泡沫，三家科技巨头相互抬轿，至少眼下在二级市场的股价都居高不下。若此时突然出现一个新面孔搅局，无论是否会重构秩序，故事无疑会更加精彩。