

> **导语**
> 随着 AI 应用重心从模型训练转向推理应用，硬件的响应速度成为新的竞争高地。OpenAI 正积极寻找英伟达之外的算力合作伙伴，这一战略转向不仅暴露了当前 GPU 架构在特定场景下的短板，也预示着 AI 芯片市场“一超多强”格局的松动。

## 推理速度制约用户体验

知情人士透露，OpenAI 对英伟达最新一代芯片在特定推理环节的表现感到失望，尤其是响应延迟问题已开始影响终端用户体验。CEO 山姆・奥特曼多次强调，对于开发者和代码生成等专业场景，毫秒级的响应速度是产品成败的关键。

传统 GPU 架构在处理高带宽、低延迟的推理任务时，往往因频繁访问外置显存而产生瓶颈，导致芯片长时间处于“等待数据”的空转状态。随着 OpenAI 的战略重心从单纯的模型“训练”向大规模“推理”服务转移，这种硬件架构的局限性被无限放大。

![Google_AI_Studio_2026-02-03T02_08_08.625Z.png](https://static.downly.cn/images/2147e968de6f5812e6c09934ed9d37d0.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 引入新势力分担算力需求

为了突破这一瓶颈，OpenAI 计划引入新型硬件来分担未来约 10% 的推理算力需求。据悉，OpenAI 已与芯片初创公司 Cerebras 达成合作。Cerebras 采用的晶圆级芯片架构在同一块硅片上集成了海量静态存储（SRAM），能够极大地缩短数据访问路径，从而显著提升响应速度。

此外，OpenAI 也在与 Groq 等专注推理加速的厂商进行接触。这些“新势力”厂商凭借专为 Transformer 模型优化的架构，正在成为巨头眼中的有力补充。

## 巨头博弈与供应链多元化

这种技术路线的调整，让 OpenAI 与长期盟友英伟达的关系变得微妙。双方原本正在洽谈的一项涉及 1000 亿美元的“芯片换股权”投资协议，目前已陷入停滞。与此同时，OpenAI 已与 AMD 等厂商签署了新的采购协议，进一步推动供应链的多元化。

尽管双方在公开场合仍维持合作形象，但面对谷歌 TPU 和 Anthropic 等竞争对手的压力，OpenAI 必须通过硬件层面的优化来确立性能优势。随着真金白银的订单流向第三方，AI 算力市场长期由英伟达一家独大的局面正面临实质性的挑战。

算力市场格局重塑，OpenAI 寻求替代方案以摆脱英伟达依赖


> **导语**
> AI芯片领域的格局或将迎来剧震。更有消息称，算力霸主英伟达已与明星初创公司Groq达成了一项即涉及技术授权又包含人才吸纳的深度合作，交易规模据传高达200亿美元，这被视为黄仁勋巩固推理市场统治力的关键一手。

### 吞噬“速度”的技术并购

Groq之所以能被英伟达相中，源于其在LPU（语言处理单元）领域的独特造诣。这家由前谷歌TPU核心成员Jonathan Ross创立的公司，专攻大模型推理的“低延迟”痛点。在生成式AI对实时响应速度要求日益严苛的今天，Groq的技术恰好补齐了英伟达GPU在某些推理场景下的短板。

根据协议，英伟达不仅获得了Groq的核心架构授权，更将把其创新的芯片设计思路整合进未来的产品路线图中。这意味着未来的英伟达显卡，可能兼具自身的高吞吐量与Groq的超低延迟特性。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

### 人才回流与生态护城河

这笔交易的另一个亮点是“人才收购”。Jonathan Ross将率领核心技术高管加入英伟达，直接负责相关技术的落地转化。虽然Groq品牌保持独立，但在外界看来，这更像是一场精准的“掐尖”行动。

在科技巨头纷纷自研芯片试图摆脱英伟达依赖的背景下，黄仁勋通过这笔史无前例的巨额交易，不仅消除了一个潜在的竞争对手，更直接将行业内最顶尖的推理技术收入囊中，进一步加深了其AI生态的护城河。

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