NVIDIA ha pagado 20.000 millones de dólares por “licenciar” la tecnología de Groq. En realidad la ha comprado

NVIDIA ha llegado a un acuerdo para "licenciar" activos de Groq y pagará 20.000 millones de dólares por dichos activos. La empresa —no confundir con el chatbot de Elon Musk, Grok— lleva años diseñando y fabricando chips de IA para inferencia de modelos. Las comillas en "licenciar" son importantes, porque esto no es un acuerdo: es una adquisición encubierta.

Qué ha pasado. El miércoles apareció la noticia de que NVIDIA había acordado firmar un acuerdo de licencias con la startup de IA Groq. Dicha noticia fue confirmada por los propios responsables de Groq en su blog, en el que hablaban de u "acuerdo de licencia no exclusiva de tecnología de inferencia para celerar la inferencia de IA a escala global". Pero una cosa es lo que dicen ambas empresas y otra muy distinta lo que esto es en realidad.

La "pseudoadquisición" más grande de NVIDIA. Esta operación es de lejos la más importante de NVIDIA, que compró la empresa israelí Mellanox —que diseña chips— por 6.900 millones de dólares en 2019. En un mail interno obtenido por CNBC, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, explicó que "aunque estamos añadiendo empleados de talento a nuestras filas y licenciando la propiedad intelectual de Groq, no estamos adquiriendo Groq como empresa". La frase es significativa pero delicada, y es posible que NVIDIA quiera escapar del escrutinio de los reguladores con este tipo de pseudoadquisición.

Ya hicieron otra pseudoadquisición antes. El pasado mes de septiembre NVIDIA hizo un movimiento idéntico al "apostar" 900 millones de dólares por la startup de servidores Enfabrica. Como en este caso, llamaron a esa operación un acuerdo de licencia de su tecnología, pero como en este caso lo que ocurrió es que el CEO de Enfabrica, Rochan Sankar, y otros empleados, acabaron formando parte de la plantilla de NVIDIA.

Qué es Groq. Aunque el nombre se confunde con el del chatbot de xAI, esta startup de IA hace algo muy distinto a ese modelo. Groq se fundó en 2016 por un grupo de exingenieros de Google liderados por Jonathan Ross y Douglas Wightman. Ross fue uno de los diseñadores de los Tensor Processing Units (TPUs), y Wightman formaba parte del equipo de Google X y se acabaría convirtiendo en el primer CEO de Groq hasta su salida en 2016.

Qué hace Groq. La empresa ha diseñado chips de IA que están específicamente especializados en la inferencia de modelos de IA, o lo que es lo mismo, en acelerar la ejecución esos modelos. Mientras que NVIDIA y otras empresas se centran especialmente en chips para el entrenamiento de modelos, una fase igualmente crítica, no están tan preparados para la inferencia.

Chatbots a toda pastilla. Ahí es donde entra Groq, que permite acelerar de forma extraordinaria la inferencia y lograr que cuando chateamos con modelos estos "escriban" a velocidades altísimas. Es ahí cuando se obtienen velocidades de tokens/s altísimas, muy por encima de otras infraestructuras. No solo eso: Groq es además más económico gracias a sus chips especializados, de modo que si quieres que tu chatbot responda a toda velocidad, los chips de Groq son una opción fantástica.

Cómo ser un monopolio sin decirlo. Esta inversión de NVIDIA demuestra su intención de diversificar su negocio y no quedarse estancada en sus propias soluciones. La enorme operación le proporciona una ventaja competitiva importante porque hoy en día ninguna de las grandes empresas de IA se había centrado específicamente en chips de inferencia. Groq sí lo hizo desde el principio, y con este "acuerdo" parece claro que el dominio de NVIDIA en este sector puede fortalecerse. Es, dicen algunos analistas, un movimiento defensivo más que estratégico, y puede que no les falte razón: Google viene cada vez más fuerte con sus TPUs, y que ahora Groq sea básicamente parte de NVIDIA —aunque no quieran decirlo así— le permitirá competir mejor contra la citada Google y el resto de rivales que comienzan a desafiar ese dominio.

Imagen Groq NVIDIA

En este blog El problema de AMD no es que no haga buenas GPUs para IA. Es que ni aún así está cerca de NVIDIA