NVIDIA ha accettato di pagare circa 20 miliardi di dollari per acquisire gli asset della startup di chip per l’intelligenza artificiale Groq, segnando la più grande transazione nella storia dell’azienda e proseguendo nella sua strategia di assorbire potenziali concorrenti prima che possano sfidare la sua dominance di mercato.
L’ultimo accordo di licensing del produttore di chip rispecchia una transazione simile avvenuta appena tre mesi fa, rafforzando la narrativa secondo cui solo infrastrutture AI decentralizzate potrebbero offrire un’alternativa alla crescente dominance di Nvidia.
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L’accordo si è concluso appena tre mesi dopo che Groq aveva raccolto 750 milioni di dollari su una valutazione di 6,9 miliardi di dollari—un round che ha coinvolto BlackRock, Samsung, Cisco e 1789 Capital, a cui Donald Trump Jr. partecipa come partner. Nvidia acquisirà praticamente tutti gli asset dell’azienda, ad eccezione della sua attività di cloud computing, anche se Groq ha descritto la transazione come un “accordo di licensing non esclusivo”.
Il CEO di Groq, Jonathan Ross, ex ingegnere di Google che ha contribuito a sviluppare la Tensor Processing Unit del colosso delle ricerche, si unirà a Nvidia insieme al presidente Sunny Madra e ad altri dirigenti senior. La startup continuerà a operare in modo indipendente sotto la guida del CFO Simon Edwards, nominato nuovo amministratore delegato.
SponsoredUno schema che si ripete
La transazione Groq segue uno schema già messo in atto da Nvidia appena tre mesi prima. A settembre, l’azienda ha pagato oltre 900 milioni di dollari per assumere CEO e dipendenti di Enfabrica, integrando la tecnologia della startup tramite un accordo di licensing. Entrambe le operazioni utilizzano strutture di licensing invece di vere e proprie acquisizioni, aggirando potenzialmente il controllo antitrust che aveva impedito la proposta di acquisizione, da 40 miliardi di dollari, di Arm Holdings da parte di Nvidia nel 2022.
The Kobeissi Letter ha riassunto in modo schietto la strategia di Nvidia: “Ti compreremo prima che tu possa competere con noi.”
Vantaggio tecnico e pressione competitiva
La Language Processing Unit di Groq utilizza SRAM integrata invece di DRAM esterna, consentendo secondo l’azienda un’efficienza energetica fino a 10 volte superiore. Questa architettura eccelle nell’inferenza in tempo reale, ma limita la dimensione dei modelli—un compromesso che Nvidia potrà ora esplorare all’interno del suo più ampio ecosistema.
Il tempismo è significativo. Google ha appena presentato la sua settima generazione di TPU, nome in codice Ironwood, e ha lanciato Gemini 3, addestrato esclusivamente su TPU, raggiungendo la vetta dei benchmark di settore. Nvidia ha risposto su X: “Siamo lieti del successo di Google… NVIDIA è una generazione avanti rispetto al settore—è l’unica piattaforma che esegue tutti i modelli di AI.” Quando le aziende affermate iniziano a rilasciare queste dichiarazioni rassicuranti, la pressione competitiva si fa sentire chiaramente.
Implicazioni per l’AI decentralizzata
Pur non avendo impatto diretto sui mercati delle criptovalute, l’accordo rafforza la narrativa che muove i progetti di calcolo AI decentralizzato. Piattaforme come io.net si posizionano come alternative all’infrastruttura AI centralizzata.
“Le persone possono mettere a disposizione la propria potenza su una rete, che si tratti di data center o del proprio portatile, contribuendo con il proprio potere di calcolo GPU e ricevendo una compensazione equa tramite la tokenomics,” ha spiegato in dettaglio a BeInCrypto Jack Collier, Chief Growth Officer di io.net. La piattaforma afferma che clienti enterprise come Leonardo.ai e UC Berkeley hanno ottenuto risparmi notevoli sui costi.
Tuttavia, il divario tra narrativa e realtà resta ampio. L’acquisizione da parte di Nvidia della tecnologia a bassa latenza di Groq amplia ulteriormente il suo vantaggio tecnico, rendendo ancora più difficile per eventuali alternative offrire prestazioni competitive.
La transazione solleva anche domande sullo sviluppo indipendente di chip AI. Cerebras Systems, un altro concorrente di Nvidia pronto per la quotazione in borsa, potrebbe presto affrontare pressioni simili. Resta da vedere se riuscirà a rimanere indipendente o se finirà per cedere alla forza gravitazionale finanziaria di Nvidia.
