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L'acquisizione da parte di NVIDIA della startup di intelligenza artificiale Groq, sebbene strutturata come una licenza non esclusiva per evitare problemi normativi, ha sollevato numerose domande sulle motivazioni del leader del mercato dell'AI. L'operazione ha visto il trasferimento di figure chiave di Groq a NVIDIA, mentre il resto del team, guidato dal direttore finanziario, continuerà a gestire l'infrastruttura GroqCloud, con dubbi sulla capacità di mantenere la competitività.
Un'operazione simile era stata condotta in precedenza con l'acquisizione di Enfabrica, specializzata nello sviluppo di interconnessioni, per circa 900 milioni di dollari. Nel caso di Groq, la valutazione di 20 miliardi di dollari, a fronte di una valutazione precedente di 6,9 miliardi, appare elevata, sollevando dubbi che l'obiettivo sia solo l'acquisizione di personale qualificato.
Il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, ha menzionato l'integrazione dei chip Groq a bassa latenza nell'architettura NVIDIA AI Factory per ampliare la piattaforma per l'inferenza AI e i carichi di lavoro in tempo reale. Tuttavia, al CES 2026, Huang ha dichiarato che la tecnologia Groq non farà parte del portafoglio principale di NVIDIA per i data center, suggerendo un utilizzo più specifico e mirato.
La tecnologia Groq potrebbe essere impiegata per risolvere problemi non gestibili con le soluzioni NVIDIA esistenti, in particolare per l'inferenza ultra-veloce in tempo reale. Si ipotizza che NVIDIA potrebbe produrre e distribuire i chip Groq come soluzione separata nei data center, sebbene l'integrazione completa nell'ecosistema NVIDIA appaia complessa a causa della scarsa compatibilità hardware con CUDA.
La domanda chiave è: cosa offre Groq che NVIDIA non ha? Una possibile risposta è il determinismo, un concetto alla base dell'architettura LPU Groq, promossa nel settore automobilistico nel 2020. Il determinismo offre vantaggi per applicazioni che richiedono sicurezza funzionale, come la robotica, ma richiederebbe a NVIDIA di ammettere che i suoi acceleratori non sono sempre ideali per l'edge computing.
Nonostante ciò, NVIDIA dispone di risorse e competenze per sviluppare un acceleratore AI orientato alla SRAM, potenzialmente a un costo inferiore rispetto all'acquisizione di Groq. Inoltre, avrebbe potuto acquisire alternative come d-Matrix o SambaNova a un prezzo inferiore. Oltre alla tecnologia e al personale, l'acquisizione di Groq potrebbe essere motivata da fattori commerciali, come le partnership di Groq con aziende del Golfo Persico e accordi sull'AI sovrana.
Un'altra ipotesi è che NVIDIA abbia voluto impedire a un cliente hyperscaler di acquisire Groq, a causa della proprietà intellettuale hardware o dell'infrastruttura già implementata. Tra i potenziali acquirenti figurano Meta, Microsoft o OpenAI, mentre Google è pronta a esternalizzare i suoi acceleratori TPU e AWS collabora con NVIDIA sull'hardware.
Gli analisti di The Register suggeriscono che l'interesse di NVIDIA risieda nell'architettura dataflow di Groq, progettata per accelerare i calcoli di algebra lineare nell'inferenza. Questa architettura, sebbene non limitata a progetti basati su SRAM, è stata implementata con successo da Groq per l'inferenza, offrendo a NVIDIA una soluzione ottimizzata per questo compito, che attualmente manca nel suo portafoglio.
Gli acceleratori Groq LPU richiedono il clustering di decine o centinaia di chip per gestire modelli linguistici di grandi dimensioni, ma potrebbero essere utili per la decodifica speculativa, utilizzando un modello piccolo per prevedere le risposte di un modello grande e migliorare le prestazioni dell'inferenza. Resta da vedere se questa opzione giustifichi i 20 miliardi di dollari, ma Huang sembra puntare a lungo termine.
In sintesi, l'acquisizione di Groq da parte di NVIDIA rappresenta una mossa complessa con molteplici implicazioni. Potrebbe trattarsi di un'acquisizione strategica per integrare nuove tecnologie e competenze, bloccare l'accesso a un concorrente o rafforzare la posizione di NVIDIA nel mercato dell'AI in continua evoluzione. Solo il tempo dirà quali saranno i veri benefici di questa operazione da 20 miliardi di dollari.
