Según CNBC, Nvidia acordó pagar alrededor de 20 mil millones de dólares en efectivo por Groq, un especialista en chips aceleradores de inteligencia artificial utilizados para impulsar la inferencia, la etapa en la que los modelos de inteligencia artificial entrenados realmente responden preguntas, generan texto o controlan aplicaciones en tiempo real. Alex Davis, director ejecutivo de la firma de inversión Disruptive, que dirigió la última ronda de financiación de Groq, dijo a CNBC que el acuerdo se concretó rápidamente, meses después de que Groq recaudara 750 millones de dólares con una valoración de alrededor de 6.900 millones de dólares.
Disruptive ha invertido más de 500 millones de dólares en Groq desde su fundación en 2016, y ahora se espera que Groq notifique a los inversores sobre la adquisición de Nvidia una vez que se finalicen los detalles. Según se informa, la adquisición incluye el desarrollo de chips centrales de Groq y los activos relacionados, pero excluye el negocio inicial de Groq Cloud de la compañía, que ofrece a los desarrolladores acceso basado en API a su hardware.
Por parte de Nvidia, la oportunidad financiera es obvia. El gigante de los chips finalizó octubre con alrededor de 60.600 millones de dólares en efectivo e inversiones a corto plazo, frente a los 13.300 millones de dólares de principios de 2023, impulsado por un crecimiento explosivo de la demanda de sus GPU de inteligencia artificial. La estructura totalmente en efectivo no significa dilución para los accionistas existentes, pero también indica la creencia de Nvidia de que asegurar la tecnología de Groq dará sus frutos en el largo plazo, incluso con una prima enorme.
Por qué esta es la mayor adquisición de Nvidia hasta la fecha
El acuerdo con Groq se convierte instantáneamente en la mayor adquisición de Nvidia por valor total, superando su compra de $6.9 mil millones de dólares de la empresa de redes israelí Mellanox en 2019. Mellanox proporcionó a Nvidia tecnología de interconexión y redes de alta velocidad que se volvió fundamental para construir grandes grupos de inteligencia artificial, transformando efectivamente a Nvidia de un proveedor de GPU a un proveedor de plataforma de centro de datos de pila completa.
Persianas
Nvidia ya ha intentado ir aún más lejos. En 2020, la compañía anunció planes para comprar el diseñador de chips británico Arm de SoftBank por efectivo y acciones por valor de hasta 40 mil millones de dólares. Esta medida cambiaría el panorama mundial de los semiconductores. Ese acuerdo colapsó bajo la presión regulatoria en 2022 después de que las autoridades del Reino Unido, la Unión Europea y Estados Unidos expresaron su preocupación de que Nvidia pudiera ganar demasiada influencia sobre la concesión de licencias de procesadores Arm.
Más NVIDIA:
El problema con los chips chinos de Nvidia no es lo que piensan la mayoría de los inversores
La adquisición de Groq es menor en términos de dólares que el intento fallido de Arm, pero sigue siendo enormemente significativa para una sola empresa de tecnología. Al gastar casi tres veces la última estimación de Groq, Nvidia está indicando que el hardware de inferencia no es sólo un negocio secundario, sino una parte clave donde la compañía quiere que los ingresos por IA crezcan aún más.
La carrera por el conocimiento de la IA se está calentando
Hay dos grandes segmentos en el mercado de chips de IA: formación e inferencia. La capacitación es el proceso de construcción de modelos masivos, que a menudo utilizan miles de GPU Nvidia en los centros de datos de empresas como Microsoft, Amazon y Google. La conclusión es dónde se utilizan realmente estos modelos para búsquedas, chatbots, copilotos, videos de IA y cualquier aplicación que requiera respuestas rápidas y repetibles a escala.
Grok se posiciona como un experto en inferencia lógica. Los informes de analistas de agencias como AInvest dicen que el hardware de Groq puede ofrecer un rendimiento de latencia extremadamente baja, y algunas agencias de marketing citan velocidades de hasta el doble que los sistemas de la competencia bajo ciertas cargas de trabajo manteniendo la precisión. El rendimiento prometido, así como un modelo de programación simplificado, convirtieron a Groq en una opción atractiva para los desarrolladores que necesitaban algo más rápido y predecible que las GPU de uso general para cargas de trabajo de producción.
Relacionado: El controvertido rival de Nvidia podría finalmente salir a bolsa
Autoridades reguladoras y riesgos antimonopolio
Dado que Nvidia ya está en el centro del mundo del hardware de inteligencia artificial, cualquier gran negocio que haga llamará la atención en Washington, Bruselas, Londres y Beijing. Reuters señala que los reguladores están monitoreando de cerca el creciente papel de Nvidia en la computación de inteligencia artificial, y se espera que el acuerdo con Groq enfrente un escrutinio antimonopolio en múltiples jurisdicciones.
Las preguntas clave probablemente se centrarán en si la adquisición de Groq reducirá significativamente la competencia en el hardware de inferencia de IA y si Nvidia podría usar el control de los chips de Groq para poner en desventaja a sus competidores o negar a los proveedores de servicios en la nube y a las empresas soluciones alternativas. En acuerdos anteriores, NVIDIA ha argumentado que la integración de tecnologías adquiridas en su pila beneficia a los clientes a través de un mejor rendimiento e innovación, pero los reguladores se han vuelto más sensibles a la consolidación vertical en la infraestructura digital crítica.
Para los inversores, el riesgo no es solo que los reguladores bloqueen la transacción (como ocurrió con Arm), sino también que impongan soluciones legales. Estos pueden incluir requisitos relacionados con la concesión de licencias, la interoperabilidad o el acceso a las tecnologías de Groq por parte de terceros en condiciones justas, lo que podría reducir algunos de los beneficios estratégicos por los que paga Nvidia.
¿Qué significa esto para los inversores y los ahorradores cotidianos?
Si es propietario de Nvidia, esta adquisición le indicará algunas cosas importantes sobre hacia dónde cree la empresa que se dirige el disco.
En primer lugar, Nvidia espera que la demanda de IA pase de la etapa de desarrollo, cuando las empresas intentan entrenar modelos, a la etapa de implementación, cuando las cargas de trabajo de inferencia se distribuyen entre industrias y dispositivos. Poseer tecnología de producción especializada se convierte en una forma de captar esta segunda ola de gasto y evitar que los clientes opten por competidores que ofrecen equipos más baratos o más eficientes para uso en producción. En segundo lugar, Nvidia se inclina hacia una estrategia ecosistémica en lugar de una estrategia exclusiva de producto. Al combinar GPU, capacidades de red (de Mellanox), software (CUDA y bibliotecas relacionadas) y aceleradores personalizados (chips Groq), Nvidia puede ofrecer soluciones de extremo a extremo que son más difíciles de desplazar para competidores como AMD, Intel o chips personalizados de proveedores de nube. Esto parece un foso para el inversor medio, pero también concentra el riesgo en una empresa. En tercer lugar, la consolidación a nivel de chip podría, en última instancia, afectar su billetera. Si Nvidia puede utilizar la tecnología de Groq para hacer que la inferencia sea más barata y más eficiente, podría reducir los costos para que las nuevas empresas y las empresas proporcionen servicios de inteligencia artificial, lo que a su vez podría significar más competencia y mejores herramientas para los consumidores y los pequeños inversores. Pero si menos opciones de chips independientes generan precios más altos o una mayor dependencia de los proveedores, los proveedores de software y de nube podrían traspasar mayores costos de infraestructura y algunas innovaciones podrían llevarse al límite.
Para los inversores a largo plazo, la implicación práctica es que la infraestructura de IA se está convirtiendo en una parte central de la historia del mercado, en lugar de simplemente un aspecto tecnológico. La disposición de Nvidia a gastar 20.000 millones de dólares en efectivo en Groq refuerza la idea de que gestionar los recursos informáticos es como ser propietario de una autopista de peaje en la superautopista de la inteligencia artificial.
Relacionado: El momento de los 4 billones de dólares de Nvidia fue una señal de advertencia silenciosa
