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AI 算力需求把数据中心的每一寸 GPU 都榨到了极限，然后细菌开始滋生了。液冷芯片用的液体是水和抑菌剂的混合物。为了让芯片跑得更热、效率更高，数据中心管理员可以调高水的比例——但这也会导致讨厌的污染，把流道堵住。解决办法是冲洗系统，但这可能意味着一台机架要停机五六个小时，代价可能高达数百万美元。

微型光谱仪盯着冷却液

Omen AI 有一个解决方案：一个可以实时监控冷却液体健康的微型光谱仪，在细菌滋生变成大问题之前就能发现。”你不会因为对化学反应一无所知而冒长时间停机的风险，”CEO 兼创始人 Zach Laberge 解释道。今天，Omen AI 宣布完成 3100 万美元 A 轮融资，由 Nava Ventures 领投，CRV、Vanderbilt University、Mann+Hummel、Starhill Holdings 和 Hard Launch Capital 参与，还有来自 Bridgestone、GM、Johnson Controls 和 TensorWave 高管的个人投资。

Laberge 的创业经历挺特殊。他 2020 年第一次创业的时候才 14 岁，融了 300 万美元给工程机械设备装传感器，后来从高中辍学（他父母，包括曾任安大略省教育部长的母亲，支持他走自己的路）。那家初创公司倒闭之后，Laberge 2024 年创立了 Omen，初衷是把流体系统作为重点，让工程机械能智能判断什么时候需要维修——用实时感知替代耗时取样送实验室的传统流程。除了细菌滋生，这个设备还能通过检测到铜或铬来判断水泵磨损，或通过硅来判断密封件问题。

Caterpillar 的经销商是 Omen 工程机械业务的重要早期客户，但 Cat 同时也是数据中心现场发电用燃气轮机和发电机的主要供应商。Omen 很快就看出了风向。

从工程机械到数据中心

大约六个月前，”很多经销商都说，嘿，我们开始给涡轮机装传感器了，你们能在建筑这边做点什么吗？”Laberge 告诉 TechCrunch。Omen 发现那些建筑里到处都是流体，从暖通空调系统到芯片冷却。看到一个快速增长的潜在客户群，Omen 开始聚焦数据中心。

Nava Ventures 合伙人 Cory Rellas 说，”很难看到这么年轻的创始人在一个节奏相对较慢的领域里，赢得成熟的大公司的尊重。对 Omen 来说，我们的尽职调查很大程度上是通过介绍给大客户完成的，很快就验证了他们的方案。”

• 实时流体监控：替代取样送实验室的传统方式，光谱仪直接出结果
• 细菌检测：在冷却液污染堵塞流道之前发现问题
• 磨损预警：通过金属离子检测提前发现水泵或密封件问题
• 避免停机：不用为了检查而关停机架，节省数百万美元潜在损失

Omen 自 2024 年创立以来已融资 4000 万美元，目前正在与十几家数据中心客户共同完善产品，包括基于 AMD 芯片构建 AI 计算云的 TensorWave。TensorWave 总裁 Piotr Tomasik 说，”这些大规模系统中流动的流体是一个关键变量，行业内大多数人对此一无所知。Omen 对基础设施未来的看法和我们完全一致：更好的监控来最优地支持计算客户。”

这个领域不只是 Omen 一家在玩——Pyxis 这家成熟的水质监测公司本月早些时候也推出了数据中心冷却液监控产品。但 Omen 的优势在于光谱技术和信号处理的结合，Laberge 说，”硬件已经便宜到可以在规模上部署，信号处理让我们能从噪声中提取更多信息。”

Jay Li 不太推荐别的创业者在起步阶段被特斯拉起诉——但他说，这件事可能反而让他的公司更强大了。这位前 Tesla Optimus 人形机器人项目的技术负责人，去年被老东家告上法庭，指控他卷走了商业秘密去创业。几个月互相试探证据之后，双方终于在 6 月初达成和解，特斯拉撤诉。现在 Li 可以自由地去解决那个他眼中更难的问题了：让机器人手真正像人的手一样工作。

从特斯拉被告，到拿到1100万美元融资

Li 在接受 TechCrunch 独家采访时把这段经历比作”抗压测试”。他的公司 Proception 刚刚宣布完成 1100 万美元种子轮融资，由 First Round Capital 领投，Y Combinator 和早期基金 BoxGroup 跟投。与此同时，Proception 也开始向”研究者和机器人公司”交付首批”高灵巧机器人手”，并开放更大范围的订单。

Proception 的目标很明确：成为那些不想自己花时间搞”灵巧操控”的公司的手供应商。这个市场听起来小，但实际上卡住了整个人形机器人行业——Elon Musk 自己就说过，机器人手是迄今尚未解决的最大工程难题之一。业界共识是，做出能媲美真手的机器人手，还得等好几年。Northwestern University 机器人中心主任 Kevin Lynch 去年告诉华尔街日报，他觉得至少还得十年才能”功能完备、实用，能做人手能做的某些事情”。

马斯克一直说 Optimus 机器人几年内就能进工厂干活，但机器人手的问题，连他也没搞定。

22个自由度，手套收集数据

Proception 的手有 22 个自由度，每根手指多个关节，能实现”大范围的灵巧动作”。但 Li 觉得，硬件只是问题的一半——另一半是数据。目前大多数训练人形机器人的公司，用的是远程操作：人戴 VR 头显，看到机器人看到的画面，手动操控机器人。这种方法的缺点是，操控者感受不到机器人触碰物体时的反馈，而且能同时训练的机器人数量受限于公司手头有多少台。

Proception 的方案是一双装满传感器的手套。人类测试者戴上手套（和头显）之后，Proception 就能”在不需要机器人参与的情况下”采集人类手部交互数据。这双手套同样装在 Proception 正在开发的手上，充当它的”皮肤”。Li 说这种方法能采集到更精细、更针对具体任务的数据，也更容易规模化。

• 硬件和数据的结合：光有高灵巧硬件不够，还得有可规模化的数据采集方式
• 22 个自由度：每根手指多个关节，能实现接近人手的灵巧度
• 传感器手套：既能采集训练数据，也直接装在机器人手上当”皮肤”

First Round 合伙人 Bill Trenchard 说，他支持 Li 的一个重要原因，是看中他们同时做硬件和数据的路线。”我们认为他们会拥有市场上最好的手，也许是今天最精密的手，还有支撑它的底层数据和模型。”他还提到，Li 在被前东家起诉期间保持冷静，给他留下了深刻印象。

Li 自己也挺有信心。经历过特斯拉那个”硬核诉讼部门”的考验之后，他觉得将来特斯拉反过来找 Proception 合作，也不会让人意外。”我觉得会有这一天的。”他说。

Nvidia的”非收购收购”之后，Groq活下来了

去年12月，Nvidia和Groq之间那笔交易让不少人看不懂。Nvidia付了一笔可观的”IP授权费”，然后把Groq的创始人兼CEO Jonathan Ross、总裁Sunny Madra和一帮核心工程师全部挖走。这不是收购，但比收购还彻底——人走了，技术授权给Nvidia了，Groq还剩下什么？

半年之后，答案似乎是：还挺多。6月22日，Groq正式宣布完成6.5亿美元的新融资，确认了此前外界的传闻。估值没有披露，但上次融资（2025年9月）时Groq的估值已经是69亿美元，这轮融资的投资人据传在上次Nvidia交易中已经赚得盆满钵满，现在继续押注。

Jonathan Ross的遗产：从Google TPU到Groq LPU

要理解Groq的价值，得先认识Jonathan Ross这个人。他在Google期间参与了TPU（张量处理单元）的研发，那是Google专门为AI计算设计的芯片。离开Google后，Ross和另一位Google工程师Doug Wightman一起创立了Groq，主攻方向是AI推理芯片——他们称之为LPU（语言处理单元）。

Wightman在Nvidia交易后选择留在Groq，现在担任CEO。Ross和Madra走了，但Groq的技术团队和产品方向还在。更重要的是，Nvidia虽然拿到了LPU的IP授权，但Groq同步宣布了战略转型：从芯片厂商转向”NeoCloud”业务。

NeoCloud这个概念，说白了就是专门为AI训练和推理优化的云基础设施服务，和AWS、Azure那种通用云不一样，它只干AI这一件事，而且干得更狠。

13个数据中心，每周处理万亿级Token

Groq的NeoCloud业务在Madra被挖走前就已经在运作（Groq在2024年收购了他的AI数据分析公司Definitive Intelligence）。根据公司披露的数据，目前已在北美、欧洲、中东和亚太地区部署了13个数据中心，服务超过500万开发者和数千家AI公司，每周处理的AI Token数量达到万亿级别。

这个规模说大不大，说小也不小。和Nvidia、AWS、Google Cloud比起来，Groq还是个小朋友。但在AI推理这个细分赛道上，需求增长速度之快，让即使是很小的玩家也有饭吃。

新管理层就位，从xAI和Meta挖来高手

融资之余，Groq也在快速补强管理层。新上任的COO Alan Rice之前在xAI和Meta都干过，再之前在美国海军服役。CTO Sinclair Schuller和CPO Rakesh Malhotra是一对创业搭档，之前一起做过企业云软件公司Apprenda，后来又共同创立了软件工程公司Nuvalence，2024年被EY收购。

Malhotra本人在微软待了大约十年，参与过多个云产品的开发。这个背景对Groq的NeoCloud业务来说相当对口。

关键问题：IP给了Nvidia，Groq还能打吗？

外界对Groq最大的疑问就在这里：Nvidia现在合法持有LPU技术的IP，而且已经在今年3月的GTC大会上发布了自己的Groq 3 LPX推理硬件系统。Groq转型做NeoCloud，本质上是在用别人的技术授权来运营云服务——这不就是帮Nvidia培育市场吗？

但也有另一种看法。推理云服务这个赛道的需求增长太快，Nvidia一家吃不下所有客户。Groq如果能把NeoCloud的体验做到足够好，在性价比、延迟、开发者工具链这些维度上建立优势，它不一定非要靠自研芯片才能活。

类似的剧情在Scale AI身上也发生过。去年Meta用143亿美元”不是收购的收购”把Scale AI的创始人Alexandr Wang和一批核心人才挖走，外界一度认为Scale AI要完了。但CEO Jason Droege今年5月对Forbes说，公司业务已经反弹，今年营收预计能达到10亿美元。

AI这场大棋局里，人才流动和资本重组几乎每个月都在发生。今天被挖角，明天拿到新融资，后天可能又换一个赛道重新开始。Groq这6.5亿美元能不能让它真正站稳脚跟，接下来12个月见分晓。