AI巨頭為何瘋狂收購初創企業？小登命運引關注

最近AI圈的瓜有點密集，英偉達掏200億買下推理芯片公司Groq，谷歌砸47.5億鎖定能源供應商IntersectPower，Meta更直接，45億把AI智能體公司Manus收入囊中。

這哪是并購啊，簡直是巨頭們拿著錢袋子在菜市場掃貨。

以前總聽說互聯網公司燒錢，但今年AI巨頭的"鈔能力"，連隔壁互聯網圈都得喊一聲"大哥"。

別看這些巨頭表面風光，其實個個都在發愁。

就說Meta吧，手里握著Llama開源模型這張好牌，結果呢？ChatGPT和Gemini在高端市場打得火熱，Meta愣是拿不出一個能打的應用。

去年砸了700億搞AI基建，錢花出去了，變現的門路還沒摸著。

這不就跟咱們普通人買了臺頂配電腦，結果只會用來刷視頻一樣？錢花了，價值沒發揮出來。

谷歌更有意思，放著好好的搜索引擎不琢磨，跑去花幾十億買能源公司。

一開始我還以為是跨界搞新能源，后來才反應過來AI訓練太費電了！數據中心的電費能占運營成本的四成以上，谷歌這是提前把"電樁"給占了。

畢竟AI這東西，算力是肌肉，能源就是血液，沒血怎么跑？巨頭們的焦慮還不止這些。

OpenAI的付費用戶才3500萬，看著不少吧？但占周活用戶的比例才5%。

也就是說，95%的人用著免費版，公司怎么賺錢？所以巨頭們才急著用錢買時間、買技術，生怕一步慢，步步慢。

巨頭焦慮，小公司更難，現在AI圈有個公開的秘密，想搞AI，先看能不能拿到英偉達的GPU。

數據顯示獨立GPU市場，英偉達占了超九成份額，中小公司想買芯片？要么花高價從黃牛手里搶，要么排隊等配額。

智譜去年光算力支出就15億多，占了研發成本的七成，最后沒辦法，只能趕著上市融資。

本來想靠技術突圍，但算力這道坎過不去，啥都白搭，就像開飯店，菜做得再好，沒煤氣灶，照樣炒不了菜。

有些小公司技術明明不錯，比如做智能體的Manus，準確率都到86.5%了，可沒錢擴大規模，最后只能被Meta45億"收編"。

能被收購還算幸運的，更多小公司可能連被看見的機會都沒有，直接就倒在資本寒冬里了。

巨頭買公司，表面看是"鈔能力"，其實是各取所需。

Meta買Manus，不光是要技術，更看重人家已經驗證的商業模式8個月賺了1.25億美元，還能給Instagram、WhatsApp這些APP當入口，等于買了個現成的"現金奶牛"。

英偉達收Groq，是因為Groq的LPU芯片推理效率比GPU高3倍，正好補了自己在推理市場的短板。

更有意思的是人才，2025年AI人才薪資漲了快五成，挖個人比買公司還貴。

ScaleAI的創始人AlexandrWang帶著團隊加盟Meta，直接幫Meta搞起了超級智能實驗室。

這不就是買技術順道把人也"打包"了？既避免了核心團隊被挖角，又省了招聘成本，一舉兩得。

當然，巨頭也怕"養虎為患"，英偉達收購Groq前，人家的芯片都進了微軟Azure測試階段，再不管管，自己的GPU推理市場就要被搶了。

所以說，并購有時候也是"防御戰"，把潛在的威脅掐滅在搖籃里，不過話說回來，行業也不是只有"用錢砸"這一條路。

楊立昆從Meta離職后自己創業，非要搞和大語言模型不一樣的"世界模型"，李飛飛在斯坦福帶著團隊研究具身智能，想讓AI更懂人類倫理。

這些"叛逆者"說不定哪天就殺出一條新路子，歐盟更直接，砸120億歐元搞"地平線AI計劃"，非要建一套獨立的技術標準。

還有開源生態，HuggingFace社區現在有100萬貢獻者，分布式訓練框架讓小團隊的算力成本降了六成。

學術圈也沒閑著，MIT和波士頓動力聯合搞"具身智能操作系統"，說不定未來機器人學習的規則都得改寫。

說到底，AI巨頭現在瘋狂撒錢并購，既是為了鞏固地位，也是被行業逼的。

但真正能推動技術進步的，從來不是錢堆出來的，而是那些敢走不同路的人、能扎根場景的團隊、愿意共享資源的社區。

2026年的AI圈會怎樣？不好說。

但可以肯定的是，就算巨頭筑起了算力壟斷的高墻，創新的種子也總能從墻縫里鉆出來畢竟，技術的進步，從來都不看誰的錢包更鼓。