3 VĚCI, KTERÉ JSOU DŮLEŽITÉ NA DOHODĚ $NVDA + GROQ 1. Šlo o vlastnictví inferenční ekonomiky, ne o opravu mezery mezi čipy Nvidia nenajala Groq proto, že by byla pozadu s čipy, jelikož Nvidia už dominuje v tréninku a většině odvozů a její roadmapa (GB300, Rubin) nadále snižuje náklady na token a zároveň zvyšuje výkon rychleji než téměř kdokoli jiný. Trénink je jednorázová událost, zatímco inference je místo, kde nový obchodní model AI žije, takže jak AI přechází do reálných produktů, peníze se přesouvají k tomu, kdo řídí runtime. 2. Budoucnost, kde uniká závěr Nvidii, byla právě pohlcena Groq byl jedním z mála věrohodných důkazů, že inference citlivá na latenci by mohla nakonec odejít z GPU, a časem by to pomalu oslabilo status "nevyhnutelné" Nvidie. Riziko zesílil zakladatel Groqu Jonathan Ross, který dříve vyráběl TPU ve $GOOGL a již dokázal, že zakázkový křemík může konkurovat v reálných pracovních zátěžích. Tato dohoda tyto dveře uzavře dřív, než se rozšíří. 3. Deterministická inference byla chybějící vrstvou GPU vynikají flexibilitou a škálováním, ale nikdy nebyly navrženy tak, aby zaručily dokonale konzistentní odezvu. To je důležité, protože reálná AI se rozpadá, když latence kolísá: hlasoví asistenti se pozastaví, živý překlad se zpožďuje, agentické workflow zpoždění ještě zhoršuje. Groq to vyřešil tím, že navrhl velké množství SRAM tím, že držel data blízko procesoru a pokaždé poskytoval rychlé reakce. To činilo Groq jedinečně vhodným pro AI v reálném čase, kde latence hraje důležitější než maximální propustnost. V tuto chvíli je těžké tvrdit, že Nvidia jen prodává čipy, když jasně buduje platformu, která vlastní trénink, síťování a nyní i real-time inference. Dnes 20 miliard dolarů, abychom se vyhnuli problému o 200 miliardách dolarů později.