Medienberichte besagen, dass Nvidia 20 Milliarden US-Dollar für die Übernahme von Groq ausgegeben hat, was die größte Einzelübernahme in der Geschichte von Nvidia darstellt. Anschließend stellte Nvidia klar, dass es sich nicht um eine Übernahme handelt, sondern lediglich um den Erwerb einer Technologie-Lizenz. Wir werden die Produkte von Groq in zukünftige Produkte integrieren, Groq wird weiterhin als unabhängiges Unternehmen operieren. Ein Medienbericht und eine Klarstellung von Nvidia haben eine ursprünglich einfache Angelegenheit kompliziert gemacht. Derzeit sieht es eher so aus, als würde Nvidia die Technologie des Unternehmens erwerben, um die Entwicklung und zukünftige Nutzungsrechte zu sichern. Der Grund, warum Nvidia diese Ankündigung gemacht hat, zeigt mehr, dass sie vermeiden wollen, als "Technologiemonopol" eingestuft zu werden. Die gleiche Taktik wird tatsächlich von führenden Unternehmen häufig angewendet. Ein bekanntes Beispiel ist Tencent, das mit seiner Marktpräsenz und seinen umfangreichen Vermögenswerten, sobald es ähnliche Wettbewerber oder kleine Unternehmen entdeckt, die eine Bedrohung für seine Branche darstellen könnten, diese übernimmt, um sie für sich zu nutzen, oder sie nach der Übernahme in den Hintergrund drängt, oder die Technologie in seine eigene Entwicklungsstrategie integriert. Angesichts des Drucks von Tencent hat die Spielebranche in all den Jahren nur ein Spiel wie Genshin Impact hervorgebracht, und das auch mit einem gewissen Glück. Nvidias Vorgehen ist ähnlich. Die Technologie von Groq kann Nvidias zukünftige Industrie und Ökosystem nicht direkt beeinflussen, aber Groq ist zu spezialisiert, und diese Spezialisierung zielt stark auf die derzeitige Hauptnarrative des Marktes – künstliche Intelligenz ab, was direkt eine Herausforderung für Nvidias Technologie darstellen könnte. Es ist die beste Wahl, dies frühzeitig für sich zu nutzen, und Nvidia hat dafür auch eine beträchtliche Übernahmegebühr gezahlt. Groq wird als "Plattform für spezialisierte Berechnungstechnologien für große Modellinferenz" definiert, die darauf spezialisiert ist, mit speziellen Chips mit niedriger Latenz und hoher Vorhersehbarkeit GPU als Grundlage für große Modellinferenz zu ersetzen. Das Unternehmen wurde 2016 gegründet, und die Chips des Unternehmens sind nicht für das Training von Modellen geeignet, ihre Flexibilität ist nicht so hoch wie die von GPUs, das Ökosystem ist nicht ausgereift genug und sie sind stark von Editoren und der Anpassung von Modellstrukturen abhängig. Dennoch ist das Produkt des Unternehmens in Bezug auf die "extreme Echtzeitfähigkeit" ausreichend spezialisiert, es verfolgt eine klare Linie, und da die Kosten für Cloud-Anbieter steigen und die Nachfrage der Unternehmen nach niedriger Latenz und kostengünstiger Inferenz zunimmt, sind diese kostengünstigen, spezialisierten Inferenzchips sehr kosteneffizient. Gleichzeitig wird dieser Durchbruch in der Spezialisierung zwar Nvidias Ökosystem nicht direkt beeinflussen, könnte jedoch in bestimmten Bereichen Nvidias strategischen Fortschritt stören, weshalb die derzeitige Übernahme stattfand. Für Nvidia bedeutet dies jedoch nur den Erwerb von Technologie-Lizenzen. Es ist nicht schwer zu erraten, dass, obwohl Groq weiterhin unabhängig operiert, die zukünftigen technologischen Ergebnisse möglicherweise von Nvidia verpackt und dann in den Markt eingeführt werden, um eigene spezialisierte Chips zu entwickeln. Derzeit verändert sich das Konsens im AI-Markt allmählich. Früher war das Training kapitalintensiv → die Inferenz ist nun in der Skalierungs- und Kommerzialisierungsphase, und diese kostengünstigen, latenzarmen, hochvorhersehbaren Inferenzchips kommen genau zur richtigen Zeit. Bleiben Sie dran, denn es ist offensichtlich, dass mit der Entwicklung der AI-Ära immer mehr Technologien Fortschritte machen, nicht nur in der Erzählung, sondern auch in den Details. Dies bestätigt auch, dass künstliche Intelligenz schnell "in die Haushalte der Menschen" einzieht.