英伟达9亿美元“招贤”：收购Enfabrica技术并引入其CEO

据 CNBC 报道，英伟达已达成一项价值超 9亿美元 的交易，将AI网络芯片初创公司 Enfabrica 的核心技术及其核心团队纳入麾下，其中包括其联合创始人兼CEO Rochan Sankar。Sankar 及多名关键员工将加入英伟达，而英伟达则获得 Enfabrica 专有技术的使用许可。

这笔交易以现金加股票期权的形式完成，部分资金来自英伟达此前向 Enfabrica 投资的1.25亿美元基金。尽管具体估值未公开，但为少数人才和技术授权支付近10亿美元，足见英伟达对此举的战略重视。

目前，英伟达官方尚未对此消息置评。

关键目标：突破GPU集群互联瓶颈

近年来，英伟达凭借其GPU在AI训练领域的统治地位迅速崛起。每一块Blackwell架构GPU模块可集成72颗芯片，而在大型数据中心中，成千上万甚至数十万颗GPU需协同工作，构成所谓的“AI工厂”。

然而，随着模型规模持续膨胀，单纯提升单卡性能已不足以满足需求——如何高效连接这些GPU，成为决定系统整体效率的关键。

英伟达现有的 NVLink 和 NVSwitch 技术虽已实现高速互联，但在超大规模部署下仍面临延迟、带宽和可扩展性挑战。

这正是 Enfabrica 的强项所在。

该公司专注于开发高性能、低延迟的AI网络互连架构，声称其技术能够支持 超过10万个GPU的无缝互联。这一能力远超当前主流方案，直指未来超算级AI系统的底层需求。

通过此次合作，英伟达有望进一步强化其端到端AI基础设施优势，从芯片、板级互连到机架级网络实现全栈控制。

人才+技术双收：一场精准的战略投资

不同于传统并购追求产品线整合，此次交易更像是一次“定向吸纳”——聚焦关键技术与核心人才。

• Rochan Sankar 是网络架构领域的资深专家，曾在博通（Broadcom）领导高速互连项目；
• Enfabrica 团队在片上网络（NoC）、可扩展交换架构方面拥有深厚积累；
• 其技术路线与英伟达现有体系高度互补，而非重复建设。

此举也反映出当前AI基础设施竞争的核心逻辑：未来的竞争力不仅在于谁有更好的芯片，更在于谁能构建最高效的系统级互联架构。

行业趋势：巨头争抢AI底层人才

英伟达此举并非孤例。过去一年，全球科技公司围绕AI人才展开了激烈争夺：

• Meta 曾高薪聘请 Scale AI 创始人等多位顶尖人才；
• Google、Microsoft、OpenAI、Anthropic 等均加大AI团队投入；
• 多家公司对芯片、编译器、网络协议等底层岗位开出天价薪酬。

不过，近期风向有所变化：Meta 已宣布冻结招聘与支出，Google 也裁减了数百名AI外包人员，显示出部分企业开始从扩张转向精细化运营。

相比之下，英伟达仍在加速布局：

• 宣布投资超7亿美元，与英国初创公司 Nscale 合作建设新数据中心；
• 购入 Intel 50亿美元股份，强化CPU-GPU协同生态；
• 持续吸纳如 Enfabrica 这类具备关键能力的小型创新团队。

这些动作表明，英伟达正从一家硬件供应商，逐步转型为 AI计算基础设施的全面提供者。