本文来自微信公众号： 小饭桌 ，作者：小饭桌，编辑：张丽娟
AI算力的终极竞赛，已从硬件性能的厮杀升级为计算范式的话语权之争。
1月15日，OpenAI与AI芯片独角兽Cerebras签下一笔价值超100亿美元的订单：OpenAI计划部署750兆瓦的Cerebras晶圆级系统，建成后或将成为全球最大规模的AI推理平台。
这份2026年开年大单传递出一个信号：追求极致推理效率与成本控制的OpenAI用真金白银公开押注英伟达之外技术路线，一场围绕底层架构的“定义权”争夺从幕后走向台前。
无独有偶，就在三周前，另一场发生在芯片架构层面的角力被一桩天价交易推至聚光灯下：2025年12月24日，英伟达以200亿美元将AI芯片独角兽Groq的核心团队与技术收入囊中。
这笔交易之所以引人瞩目，一方面是这笔交易金额巨大，相当于英伟达近三分之一的现金储备；另一方面，其形式并非传统收购，而是英伟达以“技术许可+团队吸纳”的方式完成了比收购更快速的资产转移。
这两起相隔仅数周、总价值超过300亿美元的交易共同勾勒出当前AI算力军备竞赛的图景：一边是OpenAI扶持挑战者，寻求打破供应链依赖与效率瓶颈；另一边是英伟达以攻为守，砸重金将潜在的技术路线挑战者纳入麾下。
它们看似方向相反，实则指向同一个核心，即在全球科技企业纷纷将未来战略聚焦于AI的今天，围绕底层算力的竞争已步入决定未来格局的深水区。
长期以来，英伟达凭借其GPU和成熟的CUDA软件生态构筑了AI算力领域近乎垄断的护城河，而随着AI进入大规模应用，从前期模型训练，转向海量、实时的推理任务后，极致的成本控制、更低的延迟与更高的能效成为最关键诉求。而这，恰恰暴露出通用型GPU在某些推理场景下的短板。
市场的裂缝由此产生，为替代性技术路径提供了破土而出的空间。其中，一种是以谷歌TPU为代表的ASIC（专用集成电路）路径，云厂商亲自下场自研，通过为特定算法定制芯片（Cerebras开发的芯片亦属于ASIC范畴）；同时，另一种“可重构计算”路线也开始受到瞩目，尝试在GPU的通用性与ASIC的专用性之间寻找平衡。
GPU在AI算力领域的绝对主导地位，正在动摇。
另类技术路径撬动英伟达城墙
要理解英伟达“收购”Groq背后的深意，需要先将目光聚焦于这家公司以及它所代表的另类技术路径。
Groq的故事始于2016年，其创始团队核心人物Jonathan Ross曾是谷歌TPU项目的创始成员之一。
离开谷歌后，他联合几位工程师共同创立了Groq，后来从谷歌招募了一批TPU团队成员。他们的目标是挑战以GPU为主导的AI算力格局，打造专为AI推理任务而生的新型处理器。
伴随着AI浪潮，Groq凭借独特技术路线与明星团队背景成长为硅谷备受瞩目的AI芯片独角兽之一，跻身“欧美AI芯片四小龙”之列。
而Groq之所以能引起英伟达的注意，根源在于其可重构计算架构技术路线。
与通用型的GPU和固定功能的ASIC（如谷歌TPU）芯片不同，可重构计算属于“软件定义硬件”。它通过编译器或硬件内部的可编程交换矩阵，能够动态或半静态地重构计算单元之间的连接与数据流路径，使得硬件能像“乐高”一样根据特定任务进行重组，从而在灵活性与效率之间找到最佳平衡。
Groq主打产品是名为“LPU”的专用推理芯片，其在设计芯片之前先行完成编译器架构，通过高带宽的芯片间“数据传送带”实现流水线式高效传输，在推理延时和吞吐上能够实现比传统GPU快5-18倍、能效比高10倍的表现。
更深层次，它证明了在AI算力的赛场上，存在一种能威胁到GPU统治地位的替代性架构，而这才是刺痛英伟达的关键所在。
毕竟，随着AI竞赛进入规模化应用阶段，单纯的算力峰值已不是唯一焦点，成本、延迟和能效比成为决定胜负的关键。尤其是在推理场景，GPU的通用性设计往往导致“性能过剩”与效率不足，而Groq的LPU却能提供极致且可预测的低延迟，戳中GPU在推理场景下的“软肋”。
在资本市场上，Groq的潜力早已被看见，自成立以来获得了包括贝莱德、三星、思科，以及Altimeter和1789 Capital等机构投资。公司在2025年9月完成了7.5亿美元的新一轮融资，投后估值来到69亿美元。
然而，三个月后，英伟达便以200亿美元现金通过一份非独家授权协议将Groq的核心团队和技术“打包带走”，仅留下公司空壳独立运营。这一价格较Groq前一估值翻了近三倍。
深入剖析可见，英伟达的这笔交易其实是关于未来算力格局的战略性防御布局，其支付200亿美元更像是在为未来的“确定性”购买一份巨额“保险”。
通过将可重构计算这一潜在威胁纳入自身体系，英伟达不仅消除了一个来自架构层面的挑战者，更将它的技术优势转化为自身护城河的一部分。这使英伟达能够在从训练、推理到软件生态的全链条竞争中，构筑起一道更高、更全面的城墙。
Groq先以可重构计算证明了在GPU坚固的城墙之外存在着新的破局路径，英伟达后用雷霆手段把算力竞争推升至对下一代计算范式主导权的争夺。
这笔交易如同一面棱镜，折射出全球AI芯片竞赛中正在形成的三足鼎立之势：以英伟达为代表的GPU派、以谷歌TPU为代表的ASIC专用芯片派，以及可重构计算派。
至此，格局已愈发清晰。
算力三国时代谁主沉浮？
若把目光从单笔交易投向更广阔的产业图景，便会发现英伟达对Groq的防御性收购正是AI算力底层技术路线激烈角逐的缩影。
在资本的放大镜下，GPU、ASIC与可重构计算三大流派已然形成了迥异的技术架构、商业生态与资本叙事，像一场围绕未来统治权的“三国演义”。
GPU阵营的叙事建立在坚固的生态壁垒之上，英伟达通过CUDA软件栈构建的开发者护城河，使其产品远不止于硬件，而是一整套成熟的解决方案。
这种“买芯片即买生态”的模式，让客户迁移成本高企，进而形成了很强的商业护城河。因此，投资GPU的核心逻辑更倾向于“垄断溢价”和“确定性增长”。换句话说，只要AI需求持续增长，作为基础设施的GPU就是最直接的受益者，其估值紧密锚定于算力需求的增长曲线和自身产能的扩张能力。
市场层面大家有目共睹，英伟达市值在三年间一路高涨：从2023年6月首次突破1万亿美元，到2024年3月破2万亿美元、6月破3万亿美元，再到2025年7月破4万亿美元、10月首次突破5万亿美元，也成为了史上第一家市值5万亿美元上市公司。
国内亦是一片繁荣景象，折射出在国产替代战略下的强烈预期。1月8日，“国产GPU四小龙”摩尔线程、沐曦、壁仞科技和天数智芯已经全部上市。“国产GPU第一股”摩尔线程上市高开，涨幅超468%，市值一度超3000亿元；随后沐曦上市，涨幅近700%，市值也突破3000亿元；港股“国产GPU第一股”壁仞科技上市涨幅超112.55%，市值一度超1000亿港元。
市场的热烈反应清晰表明，在自主可控的迫切需求下，国内GPU赛道有着极高的战略估值溢价。
技术架构层面，如上文所述，GPU通用性设计在某些推理场景下往往显得“性能过剩”且效率不足，这就为ASIC和可重构计算打开了替代窗口。
去年年底，摩根士丹利发布一份针对2026年半导体趋势的深度报告指出，随着巨头自研ASIC大规模放量，英伟达在AI芯片市场的份额可能从80%降至60%。
ASIC路线的崛起，本质上是大型云厂商和科技巨头对算力主权和成本控制的迫切需求，这条路径舍弃了灵活性，追求为特定算法深度定制的性能与能效巅峰，实现“专芯专用”。
随着AI成为业务核心，每年数百亿美元的芯片采购费用促使科技巨头纷纷走上自研ASIC之路。比如，谷歌自研的TPU，亚马逊的Trainium、Inferentia，微软的Maia，以及Meta的MTIA芯片等等。
它们的商业逻辑在于，通过硬件与自身软件栈的深度垂直整合，在规模化部署中持续压低“每Token成本”，构建长期竞争优势。
值得注意的是，这不仅催生了巨头自身的芯片业务，更引爆了一个庞大的定制芯片设计服务市场，包括博通、联发科、美满电子等公司也因此成为幕后赢家。以博通为例，去年年中其股价在两个月内涨幅超70%，市值一度突破1万亿美元，跻身美股市值前列，其涨势主要是博通为科技巨头定制AI芯片业务的爆发式增长。
在国内市场，ASIC公司的估值逻辑与国家战略、国产化率提升深度绑定，享受“战略资产溢价”。以寒武纪为例，已于2020年7月在上海证券交易所科创板上市，上市初期市值突破1000亿元，2024年底以387%涨幅获得“2024年股王”称号，总市值近2800亿。
截止今年1月，寒武纪市值约6367亿元。寒武纪背后的投资方包括元禾原点、国投创业、阿里创投、联想创投、科大讯飞、国风投、招银国际、中金资本、国科投资、越秀产业基金在内的多家上市公司和知名投资机构。
再比如，昆仑芯的前身是百度智能芯片架构部，于2021年拆分，其首轮融资领投方为CPE源峰，投资方包括IDG资本、君联资本、元禾璞华等，估值达130亿元。
在昆仑芯后续轮次的融资中，包括中信证券、中关村科学城公司、中国互联网投资基金、北京市人工智能产业投资基金、北京政府引导基金、国海创新资本、中金资本等陆续加入。同时，昆仑芯也在加快上市进程。据悉，今年年初昆仑芯已透过联席保荐人以保密形式向港交所递表，申请在主板上市。
可重构计算，是三大流派中更具颠覆性想象空间的一支，其本质可看作在GPU的通用性与ASIC的高效性之间探索出的一种折中方案。
英伟达以近乎三倍溢价“收购”Groq，相当于为这条技术路线进行了一次全球“定价”，这一举动也拉升了该赛道的关注度。
除了Groq，从事可重构计算芯片开发的公司还有SambaNova、清微智能等。据了解，2025年10月，英特尔有意收购SambaNova，被媒体解读为“英特尔调整AI战略的重要一步”；2个月后，外媒报道双方已经进入收购谈判阶段，并签定了一份收购意向书。
值得一提的是，SambaNova也是“欧美AI芯片四小龙”之一，成立于2017年，次年完成5600万美元的首轮融资，由谷歌风投领投，2019年获英特尔投资。2020年C轮融资2.5亿美元，由贝莱德牵头。2021年，SambaNova完成软银领投的6.76亿美元融资，当时估值50亿美元。
就国内市场而言，可重构计算的资本叙事与“换道超车”的期待紧密结合。代表厂商比如清微智能，去年12月初完成了超20亿元C轮融资，并宣布已启动IPO筹备工作。
其投资方中除了建投投资、华泰紫金、智路资本、武岳峰科创、成都科创投等机构，还得到北京“市级+区级”双重国资的联合支持，包括京能集团、京国瑞、北创投、中关村科学城公司。此外，这家公司还是国家大基金二期投资的唯一新型架构算力芯片企业。
可见，可重构计算的技术特质高度契合了国内供应链自主与技术超车的现实需求，从而在资本市场形成了独特的叙事引力。
总结来说，在GPU主导的既定格局下，ASIC与可重构计算的独特价值源于为市场提供除英伟达之外的“第二种选择”，以及技术自身的颠覆性潜力，本质上是一种更具长期弹性和系统级优势的架构范式，而这，在国内尤其具有迫切需求和现实意义，被视为打破GPU垄断、实现算力架构换道超车和国产替代的有效路径。
眼下，AI芯片的“三国时代”已然来临，GPU坐拥生态王座，正遭受ASIC与可重构计算的“攻城”，ASIC凭借极致专用性固守城池，而可重构计算作为新兴势力正试图开辟一条新的王者之路。
三大技术流派之间的竞合与消长将共同决定万亿美元AI算力产业的最终走向。