据Wccftech报道，英伟达已确认Feynman将首次采用3D堆叠技术，将是全新的性能扩展方式，另外还将使用定制HBM，每个GPU对应的HBM容量提升至1TB，并进一步提高带宽。外界猜测，定制HBM可能是基于台积电之前公布的C-HBM4E来设计，其中直接集成了内存控制器，采用N3P工艺制造。

与Feynman搭配的是新设计的CPU“Rosa”，以美国医学物理学家、诺贝尔奖得主“罗莎琳·萨斯曼·耶洛（Rosalyn Sussman Yalow）”的名字来命名。不过英伟达并没有透露Rosa的太多内容，预计会有不小的改进。

在Feynman和Rosa到来之前，英伟达还会对现有的Vera Rubin平台进行更新，计划推出Rubin Ultra，配备了1TB的HBM4E。随着Groq的技术整合到英伟达的产品线，将会与LP35配合。新的LPU支持NVFP4，从而提升性能。

到了Feynman和Rosa，LPU还会更新至LP40，不但支持NVFP4，还能通过NVLink协议连接其他系统组件，从而将Groq硬件与英伟达GPU实现完全集成。此外，Rosa Feynman平台也将成为第一个采用带有光模块的NVLink交换机的产品。

据TrendForce报道，英伟达正在准备一款面向中国市场销售的定制Groq LPU，旨在突破出口限制并重返中国市场。有消息人士透露，为中国准备的芯片并未降级或更改设计，主要是为了适应不同的系统配置，而这些Groq LPU芯片最快可能在今年5月上市。

尽管英伟达继续主导着AI训练市场，但是AI推理市场的竞争更加激烈，不少大型科技公司或者云服务供应商都在开发自己的定制芯片，中国市场也不例外。在此背景下，英伟达计划通过部署Groq LPU，支持回答查询、生成代码、以及执行用户驱动的AI功能等任务，以抢占市场。

今年1月，美国政府批准英伟达向中国出口H200。不过之前有报道称，由于一直没有大规模出货，英伟达已完全停止了H200芯片的生产，而且已经将产能转移到下一代Vera Rubin硬件的生产上。中国市场曾经占据英伟达超过20%的数据中心业务，现在所剩无几。

这次英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC 2026上透露，经历长时间停摆后，已经收到中国客户的订单，正准备重启生产。

据TrendForce报道，最近Groq决定增加三星代工订单，AI芯片产量从9000片增至15000片晶圆。尽管这数量算不上特别大，但是可能帮助三星代工在推理AI芯片市场站稳脚跟。除此以外，初创公司HyperAccel开发的推理AI芯片也选择了三星代工，也是相同的4nm工艺。

虽然三星代工会受益于Groq订单量的提升，但是另外一份报告指出，特斯拉的项目可能出现延误。特斯拉这一举动可能会导致AI芯片公司DeepX下一代NPU的量产，因为两者都依赖于三星代工的同一条生产线，属于2nm工艺。

有消息人士透露，DeepX第二代NPU DX-M2的生产原定于今年4月，现在已经决定推迟约6个月。其选择了三星代工的MPW项目，即允许多个客户的芯片在单片晶圆上生产的服务，这么做可以分摊晶圆成本，从而降低芯片的制造成本。

去年末，Groq与英伟达就其推理技术达成非排他性许可协议，共同推进授权技术的升级与规模化应用。这笔交易大概花费了200亿美元，也成为了英伟达历史上最大一笔对外收购，打破了2019年收购Mellanox的70亿美元纪录。英伟达计划将Groq的技术集成到其AI工厂架构中，Groq创始人Jonathan Ross、Groq总裁Sunny Madra、以及Groq团队的其他核心成员将加入英伟达。

英伟达并没有选择直接收购Groq，而是类似于“人才收购”的做法，属于科技行业中为了规避反垄断审查，同时获取对方的知识产权的常见手段。传闻Groq一直在OpenAI推理芯片的候选名单里，英伟达抢先与Groq合作，也迫使对方重新回到谈判桌前，并减少了议价的手段。

去年9月，英伟达与OpenAI宣布建立战略合作伙伴关系，签订了一份具有里程碑意义的战略合作意向书，为OpenAI的下一代人工智能基础设施部署至少10吉瓦算力的英伟达系统，以便训练和运行其下一代模型。英伟达打算在每吉瓦算力的部署过程中逐步向OpenAI投资，将高达1000亿美元。第一阶段的目标是在2026年下半年，使用Vera Rubin平台的上线。

事实上，近期英伟达与OpenAI之间的交易产生了变数，双方关系迅速降温，原本预计数周内完成的谈判已持续了数月之久，一直未能推进到正式协议阶段。有传言称，英伟达的1000亿美元投资承诺将会打折扣，变成300亿美元的股权投资。

据Wccftech报道，近日英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在季度财报电话会议上被问及Groq相关内容，表示有些绝妙的想法会接下来的GTC 2026大会上与大家分享，将通过Groq实现这样的目标：以类似Mellanox的方式，将Groq作为加速器来扩展英伟达的架构。

英伟达投资Groq的理念很简单，主要针对延迟敏感的工作负载，现今推理阶段已经占据了主导地位。绑定在代理环境中的应用需要超高响应速度，这也是延迟开始成为计算提供商的主要瓶颈的原因。对于英伟达而言，过去的Hopper和Blackwell训练中占据了主导地位，但是即将到来的Rubin在推理领域尚未巩固其领先优势，为此需要Groq的LPU单位，希望能发挥关键作用。

当初英伟达收购Mellanox是为了解决网络连接的问题，为InfiniBand技术奠定了基础，极大推动了英伟达的数据中心战略。预计英伟达将借助Groq继续扩展架构设计，或许会以某种形式提供LPU机架级集成方案。

据TrendForce报道，Groq于2023年8月与三星签下了量产下一代LPU的协议，采用了4nm工艺制造，目前已进入量产阶段。随着Groq被整合至英伟达的生态体系，或许会改变现有的代工格局，三星有望成为台积电以外的“第二供应来源”。

Groq属于不依赖于HBM的新兴AI芯片初创公司，这一点在当下DRAM价格飙升的时期显得非常有利。Groq更多地是依靠SRAM，这有助于加快AI模型的交互，同时也限制了可以服务的模型大小。

目前三星正在推动其位于美国德克萨斯州的新建泰勒工厂工程，目标是2026年末之前具备2nm生产能力，时间表比台积电更早。另外三星本身也是DRAM制造商，也有利于其提供更好的价格，以争夺订单。

最近三星推出了SOCAMM2（Small Outline Compression Attached Memory Module），是一款基于LPDDR构建的服务器内存模块，专为AI数据中心设计，已经向英伟达提供了样品。

据Wccftech报道，最近Groq已经与英伟达就其推理技术达成非排他性许可协议。作为该协议的一部分，Groq创始人Jonathan Ross、Groq总裁Sunny Madra、以及Groq团队的其他核心成员将加入英伟达，共同推进授权技术的升级与规模化应用。传闻英伟达花费了约200亿美元，看中的是Groq的LPU单元。

有消息称，英伟达打算在Feynman架构GPU加入Groq的LPU模块，在低批量场景下，通过确定性、编译器驱动的数据流配合静态低延迟调度及更高模型浮点利用率（MFU），可大幅提升推理性能。英伟达可能选择类似AMD的3D V-Cache技术，利用台积电（TSMC）的SoIC混合键合技术将LPU模块集成到主计算芯片上，其中或许还会包含大型SRAM，从而进一步提升性能表现。

按照之前的说法，英伟达将成为台积电首批采用A16工艺的客户之一，相对应的就是Feynman芯片。A16基本上可以理解为N2P加入背部供电技术的产物，结合了台积电的超级电轨（Super Power Rail）架构，也就是背部供电技术，可以在正面释放出更多的布局空间，提升逻辑密度和效能，适用于具有复杂讯号及密集供电网络的高性能计算（HPC）产品。有分析人士指出，由于A16具备背部供电技术，因此芯片正面可释放出空间放置Groq的LPU模块和垂直SRAM连接。

Feynman将是英伟达首款采用GAA架构晶体管的芯片，预计2028年到来。

Groq将继续作为独立公司运营，由Simon Edwards接任首席执行官职务。GroqCloud服务将保持正常运行，不受此次合作影响。

Groq成立于2016年，总部位于美国加利福尼亚州，是专攻AI推理芯片的初创公司。Groq的创始人Jonathan Ross曾是谷歌TPU项目的核心成员，深度参与了芯片的设计和优化工作。Jonathan Ross在2016年带领谷歌TPU团队10名核心成员中的7位一起离职，创立了Groq。

根据之前的报道，英伟达与Groq的这笔交易大概花费了200亿美元，也成为了其历史上最大一笔对外收购，打破了2019年收购Mellanox的70亿美元纪录。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，计划将Groq的技术集成到其AI工厂架构中，同时也再次确认并未收购Groq。

有分析指，英伟达的这种做法属于“人才收购”，是科技行业中为了规避反垄断审查，同时获取对方的知识产权的常见手段。