黄仁勋 600 亿美元怎么花?从 Groq 到英特尔扫货全纪录

黃仁勳600億美元怎麼花

輝達(NVIDIA)市值逼近 5 萬億美元,黃仁勳手握 606 億美元現金狂掃 AI 生態。12 月與 Groq 達成 200 億美元協議收編團隊,承諾向 OpenAI 投資 1000 億美元,向英特爾注資 50 億美元,將敵為友,向新思科技投 20 億、諾基亞 10 億,構築技術帝國。

輝達 606 億美元現金的戰略性武器化

截至 2025 年 10 月底,輝達現金及短期投資儲備高達 606 億美元,是 2023 年初(133 億美元)的 4.5 倍。分析師預計,僅在 2025 年其自由現金流就將達 968.5 億美元,未來三年總計可能超過 5,760 億美元。這種「現金太多」的「煩惱」,黃仁勳給出了清晰答案:大規模戰略投資就是最好的資本配置。

儘管該公司今年前三季度花費 370 億美元回購股票,但黃仁勳明確將策略投資置於更高優先順序。他認為,強大的資產負債表給了客戶和供應商信心,而投資生態則是「非常重要的工作」,能直接驅動對 AI 和輝達晶片的額外消費。這筆龐大的現金,正被轉化為難以跨越的競爭障礙。

輝達的資本策略已遠非單純的財務投資,而是以「預付款」或「投資換承諾」的方式,鎖定核心客戶、綁定關鍵夥伴、並提前「招安」潛在對手。在 AI 競爭進入白熱化的今天,黃仁勳的「現金煩惱」,恰恰是其最強大的武器。這場以資本為技術帝國建構「能量護盾」的戰略行動,正在重塑整個 AI 產業格局。

消滅威脅:200 億美元「掏空式」收購 Groq

12 月 24 日,輝達與 Groq 達成約 200 億美元的技術授權協議。表面上 Groq 保持公司層面的獨立運營,但實質上,Groq 的聯合創始人、CEO 以及核心技術高管團隊將整體併入輝達,其關鍵技術能力也隨之被納入輝達體系。這更像是一句來自黃仁勳的「直白邀請」:「你們技術很不錯,200 億美元,帶著你的團隊和架構,一起過來為輝達工作吧。」

這並非普通收購,而是精準的策略防禦與能力補全。Groq 的殺手鐧在於其 LPU(語言處理單元)架構,透過將模型權重儲存在 SRAM 而非傳統 HBM 中,實現了極致的推理速度,有時甚至比 GPU 快 10 倍。這直接威脅到輝達在 AI 推理市場的「延遲控制優勢」。暢銷書作家馬克貝克曼分析認為,推理是下一個十年規模發展的關鍵。

透過此交易,黃仁勳不僅消除了一個擁有「真正架構替代方案」的挑戰者,更將對手的顛覆性創新轉化為自身加速的燃料。那麼,被「掏空」的 Groq 將走向何方?交易顯示,其雲端服務業務 GroqCloud 被剝離在外。網友悲觀預測,失去核心團隊和晶片路線圖支持的 GroqCloud,猶如「待宰的羔羊」,可能面臨被低價收購或逐漸邊緣化的命運。

這種「掏空式收購」或「人才併購」模式,在規避嚴格反壟斷審查的同時,實現了對關鍵技術與人才的鎖定。這項授權協議類似於 Meta 與 Scale AI、Google 與 Windsurf 達成的交易。這些案例共同指向一個清晰趨勢:當某項能力被證明不可取代,合作便不再是終點,內化才是最終選擇。

構築生態長城:從晶片設計到 6G 網路

黃仁勳的投資邏輯清晰:將過剩資本轉化為對 AI 計算價值鏈每一個關鍵節點的「柔性控制」。向半導體設計軟體龍頭新思科技(Synopsys)投入 20 億美元,將輝達的加速運算能力直接植入未來所有晶片的設計工具。這意味著,從智慧型手機到自動駕駛汽車,各類晶片的設計週期將因輝達技術而縮短。

更高明的是「化敵為友」藝術。黃仁勳向傳統處理器領域的宿敵英特爾拋出 50 億美元橄欖枝。這筆投資換來的,不僅是財務回報,更是深刻的策略和解與技術聯盟。英特爾將為輝達資料中心開發客製化的 x86 CPU,而英特爾也將把輝達的 GPU 核心整合到下一代個人電腦晶片中,為輝達打開龐大的消費級市場通道。

黃仁勳 2025 投資版圖關鍵交易

模型層綁定:承諾向 OpenAI 投資 1000 億美元,對 Anthropic 投資 100 億美元並換取 300 億美元採購承諾

推理層消滅威脅:200 億美元收編 Groq 核心團隊與 LPU 技術,內化推理架構創新

基礎設施層控制:20 億投新思科技、50 億綁英特爾、10 億投諾基亞佈局 5G/6G 網路

應用層提前佈局:投資自動駕駛 Wayve、人形機器人 Figure AI、核融合 Commonwealth Fusion

黃仁勳的視野並未侷限於資料中心。隨著 AI 對低延遲、高頻寬網路需求爆發,通訊基礎設施成為新兵家必爭之地。向諾基亞投資 10 億美元,共同瞄準 AI 原生的 5G 與未來的 6G 網路。這些交易彼此呼應,共同指向一個目標:讓輝達的技術,成為驅動從晶片設計、個人電腦、通訊網路到終極人工智慧的、無所不在的底層脈搏。

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