NVIDIA погодилася виплатити орієнтовно $20 млрд за придбання активів стартапу Groq, що спеціалізується на мікропроцесорах для штучного інтелекту. Це найбільша угода у практиці компанії. Стратегія NVIDIA полягає у поглинанні потенційних конкурентів до того, як вони набудуть достатнього ринкового впливу для створення загрози її домінуванню.
Останній ліцензійний контракт повторює модель транзакції, укладеної три місяці тому, що підтверджує тенденцію: лише децентралізовані AI-інфраструктури теоретично здатні створити альтернативу стрімкому зростанню впливу NVIDIA.
SponsoredПремія зростає втричі за 3 місяці завдяки зв’язку з Трампом-молодшим
Угода була завершена всього через три місяці після залучення Groq $750 млн інвестицій при оцінці $6,9 млрд. Серед інвесторів – BlackRock, Samsung, Cisco і 1789 Capital, партнером якого є Дональд Трамп-молодший. NVIDIA набуває майже всі активи компанії окрім хмарно-обчислювального підрозділу. Водночас Groq визначає цю операцію як «нексклюзивну ліцензійну угоду».
Керівник Groq Джонатан Росс – колишній інженер Google з розробки Tensor Processing Unit (TPU) – разом із президентом Санні Мадра та іншими провідними менеджерами приєднається до NVIDIA. Стартап продовжить діяльність як окрема структура під керівництвом нового СЕО, фіндиректора Саймона Едвардса.
Повторюваний сценарій
Транзакція із Groq відтворює типову для NVIDIA практику. За три місяці до цього, у вересні, компанія витратила понад $900 млн на залучення CEO та співробітників Enfabrica, ліцензувавши розробки стартапу. Для обох випадків обиралася саме ліцензійна схема, не пряма купівля – шлях уникає традиційної антимонопольної експертизи, котра свого часу заблокувала угоду на $40 млрд із Arm Holdings у 2022 році.
«Ми купуємо вас раніше, ніж ви почнете конкурувати з нами» – так підсумував цю бізнес-модель The Kobeissi Letter.
Технологічна перевага та конкурентний тиск
Groq застосовує Language Processing Unit на базі внутрішньочіпової SRAM замість зовнішньої DRAM, що, за твердженням компанії, дозволяє досягти до 10 разів більшої енергоефективності. Подібна архітектура забезпечує оптимальний режим реального інференсу, але підвищена швидкість супроводжується обмеженням щодо обсягу моделей, із цим тепер експериментуватимуть у широкій екосистемі NVIDIA.
Варто звернути увагу на синхронність подій. Google нещодавно презентував сьоме покоління TPU (Ironwood) і розгорнув Gemini 3, цілком навчений на TPU, який очолив галузеві рейтинги за продуктивністю. На X представники NVIDIA опублікували заяву: «Ми раді досягненням Google… NVIDIA на покоління попереду – лише наша платформа підтримує всі AI-моделі». Схожі публічні підкреслення статус-кво зазвичай з’являються, коли конкуренція стає відчутною.
Децентралізований AI: основні наслідки
Вплив цієї угоди прямо на крипторинок – відсутній, але загальний тренд підживлює інтерес до децентралізованих AI-мереж. Такі платформи, як io.net, декларують себе альтернативою централізованим AI-інфраструктурам.
«Користувачі можуть надавати власні ресурси – чи то дата-центри, чи власні ноутбуки – та отримувати винагороду на основі tokenomics», – пояснює Chief Growth Officer io.net Джек Коллієр у коментарі BeInCrypto. Система стверджує, що корпоративні клієнти, серед яких Leonardo.ai і UC Berkeley, досягли значного скорочення витрат.
Однак дистанція між теоретичним наративом і практичною ефективністю відчутна. Інтеграція Groq із низьколатентною технологією посилює технологічну фору NVIDIA, ще більше ускладнюючи для альтернатив відповідати критеріям швидкодії та масштабованості.
Операція підсилює також дискусію стосовно перспектив незалежної розробки AI-чипів. Наприклад, Cerebras Systems, що готується до IPO та позиціонується як конкурент NVIDIA, неминуче відчує посилення тиску ринку. Чи зможе ця компанія залишитись самостійною чи рано чи пізно стане об’єктом купівлі – прогнозувати зарано.
