¿Para qué quiere Nvidia comprar Groq por 20 mil millones de dólares?

Nvidia ha invertido cerca de 20 mil millones de dólares para "comprar" Groq a través de una licencia tecnológica, con la intención principal de eliminar de una vez la amenaza potencial que representa en el campo de los chips de inferencia de IA eficientes y de bajo costo, y absorber directamente a un equipo de primer nivel para compensar sus propias debilidades técnicas. Esta acción no solo es una adquisición defensiva frente a sus competidores, sino también una estrategia clave para utilizar su abundante efectivo y construir un foso más amplio, consolidando su liderazgo absoluto en el mercado.

Escrito por: Ye Huiwen

Fuente: Wallstreetcn

Nvidia sacudió Silicon Valley el miércoles al acordar pagar cerca de 20 mil millones de dólares para obtener la licencia tecnológica de la startup Groq y contratar a su equipo principal.

Esta enorme transacción no solo busca consolidar la posición dominante de Nvidia en el campo del cómputo de inferencia de inteligencia artificial mediante la adquisición de la tecnología especializada de Groq, sino que también adopta una estructura de transacción especial para evitar el escrutinio antimonopolio cada vez más estricto.

Según una persona involucrada en la transacción, la forma específica de este acuerdo es una licencia tecnológica no exclusiva, y Nvidia contratará al fundador y ejecutivos de Groq. Aunque los detalles de la operación aún no se han hecho públicos por completo, el monto de aproximadamente 20 mil millones de dólares triplica la valoración de 6.9 mil millones de dólares de Groq en su ronda de financiación de hace unos meses. Con esta medida, Nvidia busca obtener capacidades de diseño de chips más rentables y rápidas para satisfacer la creciente demanda de ejecución de aplicaciones de IA.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, dejó clara la intención estratégica de esta operación en un correo interno a los empleados. Señaló que planea integrar los procesadores de baja latencia de Groq en la arquitectura de la AI Factory de Nvidia, ampliando así las capacidades de la plataforma para atender cargas de trabajo de inferencia y en tiempo real más amplias. Esto significa que Nvidia intenta compensar sus debilidades de eficiencia en el campo de los chips de inferencia, más allá de los costosos chips de entrenamiento de alto rendimiento.

La estructura de esta transacción es similar a la adoptada por Microsoft, Amazon y Google en los últimos dos años, es decir, "licencia tecnológica + contratación de talento", para pasar desapercibidos ante los reguladores sin adquirir formalmente la empresa.

Esta medida no solo le otorga a Nvidia propiedad intelectual clave y talento, sino que también refleja cómo la empresa con mayor capitalización bursátil del mundo está utilizando sus reservas de efectivo de hasta 60 mil millones de dólares para acelerar la construcción de barreras defensivas frente a competidores como Google TPU.

Compensando la debilidad en inferencia

El principal motor de esta operación es la lucha de Nvidia por el mercado de inferencia de IA.

Aunque las GPU y el software complementario de Nvidia dominan el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA, sus chips actuales suelen ser demasiado grandes y costosos para la ejecución de aplicaciones prácticas como los chatbots. El mercado siempre ha buscado alternativas más baratas y eficientes, y la tecnología de Groq nació precisamente para esto.

Este acuerdo de licencia permite a Nvidia acceder a la propiedad intelectual de Groq. Groq afirma que sus chips superan a los de Nvidia en velocidad de procesamiento de datos para tareas específicas de aplicaciones de IA. En comparación, aunque los chips de Nvidia mantienen flexibilidad para manejar varios tipos de operaciones, tienen margen de mejora en velocidad de procesamiento y latencia.

Dylan Patel, analista principal de la consultora de chips SemiAnalysis, señaló que aunque la primera generación de chips de Groq aún no compite fuertemente con Nvidia, las próximas dos generaciones están por salir. Cree que Nvidia percibió una amenaza en la nueva tecnología de Groq y por eso decidió actuar.

Estructura especial de "licencia + contratación"

Esta operación no es una adquisición total tradicional. El fundador de Groq, Jonathan Ross, el presidente Sunny Madra y otros empleados se unirán a Nvidia para "impulsar y expandir" la tecnología licenciada. Al mismo tiempo, el negocio de nube original de Groq permanecerá en la empresa, con Simon Edwards, CFO desde septiembre, asumiendo como nuevo CEO y continuando con las operaciones.

Este tipo de acuerdo de licencia no exclusiva es una táctica común reciente de los gigantes tecnológicos para evitar el escrutinio regulatorio.

Microsoft, Amazon y Google han utilizado estructuras similares para atraer a fundadores y tecnología clave de startups de IA sin adquirir formalmente la empresa. Aunque un acuerdo similar entre Google y Character.ai atrajo la atención del Departamento de Justicia de EE.UU., no se tomaron medidas concretas. Actualmente, aunque Nvidia no enfrenta una investigación antimonopolio en EE.UU., siempre ha sido cautelosa al describir su cuota de mercado en chips de IA.

Según fuentes citadas por Wallstreetcn, como resultado del acuerdo de licencia, los inversores de Groq (incluidos BlackRock y Tiger Global Management) recibirán pagos escalonados basados en el rendimiento futuro. Esta operación es similar a la que Nvidia realizó hace tres meses con la startup de redes Enfabrica, cuando gastó más de 900 millones de dólares para contratar al CEO y al equipo de ingeniería de la empresa, además de pagar por la licencia tecnológica.

Un ecosistema de Nvidia difícil de sacudir

A pesar de recibir miles de millones de dólares en capital de riesgo, los retadores como Groq han tenido dificultades para romper el estricto control de Nvidia sobre el mercado de chips de IA de alta gama. Los chips de Nvidia, gracias a su ecosistema propietario de lenguaje de programación CUDA, generan una altísima fidelidad entre sus clientes.

La situación reciente de Groq también refleja la dificultad de desafiar a los gigantes. La empresa redujo recientemente sus previsiones de ingresos para 2025 en aproximadamente tres cuartas partes. Un portavoz de Groq explicó que esto se debe a la falta de capacidad de centros de datos en las regiones donde planeaban desplegar los chips, lo que retrasó parte de los ingresos previstos hasta el próximo año. En julio, Groq había estimado que los ingresos de su negocio en la nube superarían los 40 millones de dólares este año, con ventas totales superiores a 500 millones de dólares.

Mientras tanto, la competencia en el mercado se intensifica. El TPU de Google se está convirtiendo en un fuerte rival de las GPU de Nvidia, y empresas como Apple y Anthropic ya han utilizado TPU para entrenar grandes modelos. Además, Meta y OpenAI también están desarrollando sus propios chips de inferencia dedicados para reducir su dependencia de Nvidia. En el ámbito de las startups, la tendencia a la integración es clara: Intel está en negociaciones avanzadas para adquirir SambaNova, Meta compró Rivos y AMD absorbió al equipo de Untether AI.

Estrategia de foso con enormes reservas de efectivo

Nvidia está utilizando sus enormes reservas de efectivo para consolidar su negocio. Hasta finales de octubre, sus reservas alcanzaban los 60 mil millones de dólares. Además de financiar a docenas de proveedores de nube y startups que compran o alquilan sus chips en exclusiva, Nvidia también ha comenzado a realizar adquisiciones tecnológicas a mayor escala.

Anteriormente, la mayor adquisición de Nvidia fue la compra de Mellanox en 2019 por 6.9 mil millones de dólares, negocio que ahora es una parte importante de su división de redes y que el trimestre pasado aportó cerca de 20 mil millones de dólares en ingresos.

Aunque la operación de 20 mil millones de dólares con Groq no es una adquisición total, el tamaño de la inversión supera con creces las anteriores, mostrando que Nvidia está dispuesta a pagar un alto precio para eliminar amenazas potenciales e integrar tecnología de vanguardia ante la creciente demanda de chips cada vez más especializados.