從技術和性能上來看，Groq目前還不能撼動英偉達的地位。原因很簡單，英偉達的GPU產品是通用的，而Groq的產品形態是ASIC，它不是通用產品，而是一個定製產品。簡單點來說，任何一個人工智能算法都可以使用英偉達的H200，但隻有Mixtral和Llama 2才能使用Groq的LPU。大模型公司想要使用Groq的產品，還需要先確定需求和指定規格，再進行功能驗證，最後生產出來的產品才能使用。
這還帶來了實際使用中的價格問題。
Lepton AI的賈揚清也做了一個詳細的計算，發現如果運行三年的話，Groq 的硬件采購成本是 1144 萬美元，運營成本是 76.2 萬美元或更高。8 卡 H100 的硬件采購成本是 30 萬美元，運營成本是 7.2 萬美元或略低。
事實上Groq背後的概念也不新鮮了。2015年到2019年期間，隨著人工智能這個概念被炒起來，誕生了很多“加速卡”公司，他們在PCIe插槽上製作類似GPU的產品，給當時的人工智能算法提供定製的物理加速服務，性質跟Groq差不太多。雖然有不少那樣的公司在當時沸沸揚揚，然而才過了幾年的工夫，你又能回想起幾個這樣的公司呢？希望這一次Groq的驚豔也不是一時的。
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