1.英伟达200亿美元投资Groq，抢跑AI推论赛场
2.英伟达等企业加速自动驾驶合作，行业仍存挑战
3.软银携手辉达Arm开发AITRAS，2026年部署新基站
1.英伟达200亿美元投资Groq，抢跑AI推论赛场
2024年底，辉达（Nvidia）宣布以200亿美元投资美国AI芯片新创企业Groq，创下其自身投资金额纪录。此次交易金额远超辉达2020年以70亿美元收购以色列高速通讯技术公司Mellanox的纪录，成为其史上最大规模投资。
Groq虽非成熟大厂或主流供应商，但其技术聚焦AI“推论”领域，即让AI在完成训练后快速执行特定任务。例如，AI识别新照片中的物体时，Groq的技术可实现秒级响应，而传统训练过程需消耗大量算力与时间。辉达执行长黄仁勋此举被视为“防御性战法”，旨在提前遏制潜在竞争对手崛起。
AI领域长期存在“训练”与“推论”的分工。过去十年，辉达等企业将资源集中于“训练”环节，因该领域依赖云端数据中心与大客户，利润丰厚。然而，随着AI应用场景扩展，市场对低成本、高效率的“推论”需求激增。Groq创始人罗斯（Jonathan Ross）曾主导谷歌AI芯片研发，其团队技术专精于推论优化，被视为辉达在该领域的潜在威胁。
辉达若自行开发推论技术，需投入时间与资源，而直接整合Groq可加速其AI解决方案落地。例如，辉达GTC大会提及的“首个词生成时间”（TTFT）指标，Groq技术可将响应时间缩短至1秒以内，显著提升用户体验。研调机构预测，AI推论市场将于2032年成长至3500亿美元，年复合增长率达19%。
除技术整合外，辉达此举亦为防止Groq落入竞争对手之手。近期，谷歌自研AI芯片TPU在推论领域被广泛采用，英特尔、超微等企业也加紧布局。若Groq被对手收购，可能削弱辉达在AI市场的统治力。以辉达当前约4.6万亿美元市值计算，若因竞争对手崛起导致市值蒸发5%，损失将达2300亿美元，远超200亿美元投资成本。
值得注意的是，辉达此次交易通过技术授权与人才吸纳完成，而非直接购并，以此规避反垄断审查。类似策略在2025年硅谷频现，例如Meta收购AI新创Scale AI、谷歌收购AI独角兽Windsurf均采用相同模式。
这一趋势引发对AI权力集中的担忧。原本，Groq代表低成本、去中心化的AI发展路径，可降低企业与用户使用AI的门槛。然而，随着其技术被纳入辉达体系，市场选项减少，AI应用的未来方向可能被少数巨头主导。技术革命的转折点往往不在于技术本身，而在于控制权的归属——这或许是黄仁勋真正意图所在。
2.英伟达等企业加速自动驾驶合作，行业仍存挑战
自动驾驶汽车行业虽发展时间不长，却历经诸多高成本失败与持续延误。不过，科技供应商、芯片制造商及部分汽车制造商正借助人工智能与合作关系推动新进展。
本周在拉斯维加斯举行的CES展会上，行业动态频出。AWS和德国供应商Aumovio宣布达成支持自动驾驶汽车商业推广的协议；自动驾驶卡车公司Kodiak AI与博世表示，已和英伟达合作，加快自动驾驶卡车硬件和传感器生产，并推出下一代平台用于Lucid Group宣布的机器人出租车联盟，Nuro和Uber也参与其中。由英伟达芯片驱动的梅赛德斯 - 奔驰本周称，今年晚些时候将在美国推出新的先进驾驶辅助系统，该系统可在驾驶员监督下让车辆在城市街道自主行驶。
自动驾驶技术发展并非一帆风顺。此前，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在2019年承诺，2020年这家电动汽车制造商将有100万辆自动驾驶汽车上路，但直到去年特斯拉才推出小规模无人驾驶出租车试用服务，距离承诺已过去六年。第一波自动驾驶泡沫破灭后，福特和通用汽车等主要汽车制造商纷纷放弃亏损的自动驾驶汽车部门，通用汽车旗下Cruise自动驾驶汽车因撞倒并拖行行人6米（20英尺）的事故而加速失败。
当前，自动驾驶技术发展面临诸多挑战。汽车会面临数十亿种潜在意外情况，即“极端情况”，这易让自动驾驶汽车应对不及。例如，人类驾驶员看到球滚到街上会自动减速，因可能被孩子追赶，而自动驾驶汽车只有看到孩子才会反应。扩大无人驾驶出租车覆盖范围也面临难题，Aumovio自动驾驶出行部门的系统和软件主管杰里米·麦克莱恩表示，这需要更多数据、车队和物流，既昂贵又耗时。
在市场需求和成本方面，许多汽车制造商存在重大疑问，除担忧高成本和可扩展性外，还质疑是否有足够市场需求支撑高成本投资。德国芯片制造商英飞凌首席执行官约亨·哈内贝克警告，不要对完全自动驾驶汽车市场抱有幻想，认为其几年内不会普及。主要汽车制造商更倾向于能产生收入的L2级驾驶辅助技术，该技术虽已可用，但需驾驶员时刻保持注意力集中。
不过，行业也有积极进展。人工智能正成为自动驾驶技术开发的“巨大加速器”，亚马逊汽车和制造总经理Ozgur Tohumcu称，人工智能和生成式人工智能允许用更少资源进行大量开发和验证。西方汽车制造商还面临跟上中国自动驾驶技术研发和应用领先步伐的压力，上个月中国政府批准了两款具备L3级自动驾驶能力的汽车，这意味着驾驶员可完全脱离手部操作。汽车行业将自动驾驶技术分为五个等级，从L1级巡航控制到L5级完全自动驾驶（无需人工干预）。
英伟达汽车团队总经理阿里·卡尼表示，人工智能已推动自动驾驶技术关键缺陷得到解决。摩根士丹利分析师在CES展会期间报告中指出，英伟达用于自动驾驶的全新Alpamayo平台将为传统汽车制造商带来优势，助其向特斯拉施压，尽管特斯拉已领先数年，但英伟达开源平台为特斯拉竞争对手提供了理想聚集地。自动驾驶汽车制造商Zoox前产品负责人Russell Ong将特斯拉专有系统与英伟达开源模型对比，称类似苹果公司与安卓系统的情况。
3.软银携手辉达Arm开发AITRAS，2026年部署新基站
软银集团宣布，将于今年正式启动新一代高速通讯网络建设，通过将行动电话基站与人工智能平台深度融合，构建全球首个同时处理通讯与AI数据的系统。这一技术革新由软银联合芯片巨头辉达（NVIDIA）及半导体设计公司Arm共同开发，核心系统名为AITRAS，运行于图形处理器（GPU）架构之上，计划于2026年起在日本国内多个基站部署。
该系统的核心突破在于引入"边缘AI"技术，使数据可在网络边缘直接处理，减少对云端及外部数据中心的依赖。据测算，此举可降低约30%的智能手机数据上传延迟，并显著提升自动驾驶系统的精准度——尤其在工厂、办公室等高需求场景中，本地化数据处理使系统响应速度提升数倍。对于高阶自动驾驶车辆而言，这一技术可降低通讯条件对车载AI的干扰，推动技术向更高等级演进。
在工业应用层面，该系统为"实体AI"设备铺平道路。通过缩短数据传输距离，工业机器人与自主设备的实时决策能力将大幅增强，有效避免因延迟导致的生产事故或质量缺陷。同时，边缘计算架构使AI技术更易应用于地方政府服务等需要数据保密的场景。软银透露，新基站将采用GPU驱动的系统平台，在保障语音与数据通讯的同时，利用空闲算力处理AI工作负载，实现硬件资源的高效复用。
根据技术验证结果，软银计划将该系统推广至全国超10万座5G基站，并面向工厂等专用网络建设企业开放销售。公司正探索创新商业模式，拟按小时向企业及研究机构出租基站算力，使其具备小型数据中心功能。这一服务若实现，将成为全球首例以通信基站为基础的算力租赁商业模式。
目前，软银在日本运营着超30万座基站。传统基站依赖中央处理器（CPU）进行通讯处理，但CPU多任务处理能力不足，运算效率仅为GPU的十分之一。此次技术升级标志着通信行业从"单一通讯"向"通讯+AI"融合的范式转变，为5G时代万物智联提供关键基础设施支持。
