英伟达豪掷9亿美元'收购式雇佣':挖角AI硬件公司Enfabrica CEO及团队

英伟达豪掷9亿美元'收购式雇佣':挖角AI硬件公司Enfabrica CEO及团队

N
News Editor 01
2026-07-06 16:51:27
英伟达以超过9亿美元现金和股票完成对AI硬件初创公司Enfabrica的CEO Rochan Sankar及其工程团队的收购式雇佣,并获取其核心技术。该交易旨在强化多GPU协同计算能力,反映大科技公司规避监管的AI人才争夺新趋势。

英伟达(Nvidia)近日完成了一笔价值超过9亿美元的收购式雇佣(Acqui-hire)交易,对象是AI硬件初创公司Enfabrica的CEO Rochan Sankar及其工程团队,同时获得了该公司的核心技术授权。这笔交易以现金和股票组合支付,已于上周完成,Sankar正式成为英伟达员工。

据CNBC率先报道,英伟达通过此次交易获得了Enfabrica专有的硬件技术——该技术能够将多达10万块GPU连接起来,使其像单一大脑一样协同工作。这恰好是英伟达在当前AI基础设施扩张浪潮中亟需的能力:构建连接GPU集群的“数据管道”,让大规模并行计算成为现实。

Acqui-hire模式:大科技公司的AI人才争夺新策略

这笔交易并非孤立事件,而是今年大型科技公司频繁使用的招聘策略的又一例证。通过收购式雇佣而非直接收购整个公司,企业可以更快获取关键人才和核心技术,同时有效规避反垄断监管机构的审查。今年6月,Meta以143亿美元收购Scale AI创始人Alexandr Wang,并持有该公司49%股份;一个月后,谷歌以24亿美元收购编程初创公司Windsurf联合创始人Varun Mohan并附带授权条款;谷歌去年还收购了Character.AI团队;微软收购了Inflection;亚马逊则收购了Adept。

英伟达的收购策略同样谨慎。自2019年以69亿美元收购以色列芯片设计公司Mellanox以来,英伟达并未进行大规模收购(2022年试图以400亿美元收购Arm但被监管方阻止)。2023年,英伟达以700万美元收购了以色列AI优化初创公司Run:ai;最近一周,英伟达宣布以50亿美元入股英特尔,并确认双方将联合开发AI处理器,同时向英国数据中心技术公司Nscale追加7亿美元投资。

Enfabrica:从投资人到收购对象

Enfabrica成立于2019年,定位是AI基础设施公司,专注于构建GPU集群间的数据互连技术。其最新系统支持72块GPU在机架级协同工作——这正是微软刚刚宣布的位于威斯康星州、投资40亿美元的数据中心所采用的技术。英伟达此前已是Enfabrica的投资者:2023年Atreides Management领投的1.25亿美元B轮融资中,英伟达参投,当时该公司的估值较前一轮翻了五倍。

Rochan Sankar携团队加入英伟达,意味着英伟达将进一步整合Enfabrica的硬件技术,为下一代AI系统提供更强的多GPU协作能力。这种能力在需要部署数万乃至数十万GPU的超大规模AI训练场景中尤为关键。

市场影响:英伟达的万亿帝国与AI硬件整合

英伟达当前市值已超过4.28万亿美元,自2023年以来翻了四倍。尽管其AI芯片(如Hopper、Blackwell系列)占据市场主导地位,但公司战略正从单纯销售芯片转向提供完整的AI系统解决方案。通过收购Enfabrica团队和技术,英伟达可以更好地控制数据中心内部的高速互连架构,减少对第三方交换机或网络方案的依赖,从而提升整体性能和利润率。

同时,这笔交易也反映了AI硬件领域竞争的加剧。AMD、英特尔等对手正在追赶,而超大规模云厂商(AWS、谷歌云、微软Azure)也在自研AI芯片。英伟达通过收购式雇佣快速补强短板,巩固其在大规模GPU集群互连技术上的护城河。分析师预计,此类交易将在2026年下半年持续增多,监管机构对大科技公司直接收购的审查趋严,将推动更多“收购式雇佣+技术授权”的复合交易结构出现。

对于加密货币和AI交叉领域而言,英伟达在互连技术上的进步对去中心化计算网络(如Render Network、Akash Network)可能产生间接影响——更高效的GPU协同技术可能降低分布式AI训练的成本,但同时也可能进一步巩固中心化算力巨头的优势。

英伟达此次交易的财务细节尚未完全公开,但据CNBC报道,其支付对价超过9亿美元,且不包含对Enfabrica整个公司的收购。这种模式既避免了反垄断审查,也为英伟达赢得了核心人才和关键IP。

本文最初由 Bit.Fan 发布。 欲了解更多加密货币新闻与市场洞察,请访问 www.bit.fan.
100

免责声明:

本平台展示的市场信息、项目资料与第三方内容仅用于行业信息分享,不构成任何形式的投资建议或收益承诺。

加密资产交易具有较高风险,用户应充分评估自身风险承受能力并独立作出决策,相关盈亏及法律责任由用户自行承担。