Des médias rapportent qu'NVIDIA a acquis Grog pour 20 milliards de dollars, ce qui représente la plus grande acquisition de NVIDIA à ce jour. NVIDIA a ensuite clarifié que cette action n'était pas une acquisition, mais simplement l'obtention d'une licence technologique. Nous allons intégrer les produits de Groq dans nos futurs produits, et Groq continuera à fonctionner en tant qu'entreprise indépendante. Une rumeur médiatique, suivie d'une clarification de NVIDIA, a rendu une affaire qui semblait simple beaucoup plus complexe. Actuellement, cela ressemble davantage à une acquisition de la technologie de l'entreprise par NVIDIA, obtenant ainsi les droits de développement et d'utilisation future de la technologie. La raison pour laquelle NVIDIA a publié cette annonce par la suite est principalement pour éviter d'être perçu comme un "monopole technologique". Des tactiques similaires sont en fait couramment utilisées par les grandes entreprises. Nous connaissons bien Tencent, qui, grâce à sa position sur le marché et à ses vastes actifs, lorsqu'il découvre des produits concurrents similaires sur le marché ou de petites entreprises qui pourraient menacer son industrie, choisit d'acquérir ces entreprises pour les utiliser à son avantage, ou de les acquérir puis de les mettre de côté, ou encore d'intégrer leur technologie dans sa propre ligne de développement technologique. Face à la pression de Tencent, l'industrie du jeu n'a vu émerger qu'un seul jeu, Genshin Impact, et cela a aussi une part de chance, tandis que l'action de NVIDIA est d'une nature similaire. La technologie de Groq ne peut pas directement influencer l'industrie et l'écosystème futurs de NVIDIA, mais Groq est trop spécialisé, et cette spécialisation se concentre sur le récit dominant du marché actuel : l'intelligence artificielle. Cela pourrait directement défier la technologie de NVIDIA, et il est donc préférable de l'acquérir rapidement, NVIDIA ayant payé un prix d'acquisition considérable pour cela. Groq est défini comme une "plateforme de calcul dédiée à l'inférence de grands modèles", spécialisée dans l'utilisation de puces dédiées à faible latence et haute certitude pour remplacer les GPU comme base pour l'inférence de grands modèles. L'entreprise a été fondée en 2016, et ses puces ne conviennent pas à l'entraînement de modèles, leur flexibilité étant inférieure à celle des GPU, et leur écosystème n'est pas assez mature, dépendant trop des éditeurs et de l'adaptation de la structure des modèles. Cependant, les produits de cette entreprise offrent une "réactivité extrême" en matière d'inférence, se concentrant sur une seule ligne principale, ce qui coïncide avec la pression croissante sur les coûts des fournisseurs de cloud, et la demande des entreprises pour des inférences à faible latence et à faible coût. Ces puces spécialisées à bas prix pour l'inférence sont donc très rentables. En même temps, cette percée unidimensionnelle, bien qu'elle n'affecte pas l'écosystème de NVIDIA, pourrait perturber la stratégie de NVIDIA dans certains domaines, ce qui explique l'acquisition actuelle, bien sûr, pour NVIDIA, cela ne signifie que l'obtention d'une licence technologique. Il n'est pas difficile de deviner que, bien que Groq continue d'opérer de manière indépendante, les résultats technologiques de l'entreprise pourraient à l'avenir être emballés par NVIDIA pour développer ses propres puces spécialisées sur le marché. Le consensus actuel sur le marché de l'IA est en train de changer progressivement, le stade d'entraînement étant autrefois capitalistique → le stade d'inférence étant maintenant à l'échelle et commercialisé, et ces puces d'inférence à bas prix, à faible latence et à haute certitude arrivent à point nommé. Restez à l'écoute pour la suite, il est clair qu'avec le développement de l'ère de l'IA, de plus en plus de technologies progressent, non seulement dans le récit, mais aussi dans les détails, ce qui confirme que l'intelligence artificielle entre rapidement dans la vie quotidienne.