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　　员工这边，直接给Groq挖空，90%的团队全给打包带走，人均到手500万美元。

　　但Groq并不会消失，公司将继续以独立实体运营，由原CFOSimon Edwards出任CEO，云服务平台GroqCloud也照常对外提供服务。

　　首先，老黄这次本来就是奔着「挖空」Groq来的。这波收购式招聘，不止要带走创始人和高管，90%的Groq员工也都将跟着加入英伟达。

　　这90%的员工，已归属的股份，直接折现发现金；尚未归属的股份，按200亿美元估值折算，换成英伟达股票，并按时间表分期归属。

　　这批人中还有约50名「幸运儿」，其全部股权激励将被触发加速归属，一次性用现金结清。

　　剩下那10%留在Groq的员工，同样可以兑现已归属股份，并获得一揽子方案，继续参与公司后续的经济收益。

　　按照惯例，初创公司的股权激励通常设有1年cliff（悬崖期，只有工作一定时间才能解锁股票期权），防止员工刚来没多久就套现走人。

　　放在这次大规模变现的「天降横财」里，如果严格执行cliff，工作不满一年的员工理论上将一无所获。

　　直接把cliff砍了——即便是在Groq工作不满一年的员工，即便离开了Groq，归属门槛也会被提前放行，保证他们能拿到一部分流动资金。

　　据悉，包括Disruptive、黑石、三星在内的大多数Groq股东，都将获得与200亿美元估值挂钩的每股分红：

　　约85%先行支付，10%于2026年年中发放，剩余部分在2026年底结清。

　　值得注意的是，英伟达给Groq的所有对价，基本都是按200亿美元估值结算。

　　这意味着，老黄这次开给Groq员工和股东的筹码，相比正常流程直接翻了近三倍

　　在如此高溢价之下，股东与员工的权益还能几乎被兑成现金，同于老黄给所有人都送上了一张「大彩票」。

　　目前，Groq员工规模大约接近600人。如果按初创公司较为常见的结构、员工期权池占总股本约15%来粗略估算，这张彩票人均能刮出接近500万美元

　　随着AI竞争愈发白热化，技术周期加速迭代，各家公司其实都希望吸纳初创公司，但无力承受大型并购所触发的反垄断审查成本。

　　在这一背景下，收购式招聘成为心照不宣的最优解：既能拿到关键技术，又能顺势吸纳核心工程师。

　　以Windsurf为例，谷歌支付的24亿美元技术授权费，其中一半直接被两位联合创始人独吞；剩下的一半，也只分给了仅占员工总数16%的40人。

　　然而，这部分被带走的员工入职谷歌后发现，原有股票奖励被撤销，归属期重新计算——意味着还要再等整整四年，才能拿到全部谷歌股票。

　　而留给Windsurf剩下那200多名员工，只有一家技术和理想都被榨干的空壳。

　　Windsurf以及其他创始人抛弃团队的行为，是彻头彻尾的。下次我绝不会再与这些人合作。

　　相比之下，这次英伟达与Groq的交易中，无论是老黄，还是Groq创始人，确实称得上体面。至少目前，员工普遍将其视为一次双赢，几乎没什么抱怨声。

　　meta收购ScaleAI后，其两大客户谷歌与OpenAI随即终止合作，ScaleAI也因此裁员200人，占员工总数14%。

　　微软与谷歌分别收购InflectionAI与CharacterAI后，这两家初创公司同样不可避免地沦为「空壳」。

　　Groq最终会走向何方，目前仍未可知。但至少在这个时间节点上，这笔交易称得上是一个相对圆满的结局。

　　光买技术授权还不够，还帮人家照顾员工和股东，除了感慨老黄还是蛮地道，也不得不感叹如今的英伟达的确是财大气粗。

　　截至2025年10月底，英伟达账上躺着606亿美元的现金和短期投资，相比2023年初的133亿美元翻了近5倍。这为其接连大手笔收购提供了充足的弹药。

　　此前不久，英伟达已经投资了AI与能源基础设施公司Crusoe、AI模型开发商Cohere，并进一步加码云服务商「亲儿子」CoreWeave。

　　今年9月，英伟达还宣布计划向OpenAI投资最高1000亿美元，同时向英特尔投资50亿美元。

　　但即便放在这一连串交易中来看，花这么大手笔，只为拿下一家体量和地位都只能算「小弟」的芯片公司，实属罕见。

　　面对愈发云谲波诡的AI浪潮，英伟达这艘老牌巨舰，终于不可避免地显露出一丝疲态。

　　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，依然能维持相对健康的财务账面。

　　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，也必须随发展阶段不断调整形态。

　　当基础模型的进展开始放缓，AI竞争的重心逐渐从训练层转向应用层。而在AI应用市场，「推理时间」对用户体验而言至关重要。

　　GPU的数据主要存放在HBM中，而不是紧贴算力核心的片上存储。这意味着，每生成一个token，都需要从外部内存读取。

　　对于预训练来说，这不成问题。GPU擅长并行计算，本就不追求单token的极致速度。

　　但一进入推理阶段，短板立刻暴露：大量算力处于闲置状态，FLOPs根本跑不满，系统往往在等待内存搬数据，decode阶段的实际计算量远小于prefill。

　　与HBM不同，LPU使用的是直接集成在硅片中的SRAM，数据就贴在算力核心旁边，理论速度可比GPU快100倍

　　当长期垄断AI铲子市场的老大哥，开始掏钱向潜在颠覆者Groq求援，这或许也是英伟达变相承认了自身在推理赛道上的「失速」。

　　知名投资人Gavin Baker指出，借助Groq这张ASIC入场券，英伟达得以将GPU与LPU的优势进行组合，通过架构混搭，打造一套既覆盖训练、又能兼顾推理效率的全栈方案

　　而当英伟达的「无限手套」成功嵌入LPU这颗宝石，Cerebras等新玩家若想在这波联手攻势下活下来，恐怕也只能寻求其他巨头的庇护。