3 DINGEN DIE ER TOE DOEN OVER DE $NVDA + GROQ DEAL 1. Dit ging om het bezitten van inferentie-economieën, niet om het oplossen van een chiptekort Nvidia heeft Groq niet overgenomen omdat het achterloopt op chips, aangezien Nvidia al de dominante speler is in training en de meeste inferentie & zijn roadmap (GB300, Rubin) blijft de kosten per token verlagen terwijl de prestaties sneller uitbreiden dan bijna iedereen. Training is een eenmalige gebeurtenis, terwijl inferentie het nieuwe AI-businessmodel is, dus naarmate AI in echte producten beweegt, verschuift het geld naar degene die de runtime controleert. 2. De toekomst waarin inferentie Nvidia ontvlucht, is net geabsorbeerd Groq was een van de weinige geloofwaardige bewijzen dat latentie-gevoelige inferentie uiteindelijk van GPU's zou kunnen verhuizen en in de loop van de tijd zou dat Nvidia's "onvermijdelijke" status hebben aangetast. Het risico werd vergroot door Groq's oprichter Jonathan Ross, die eerder TPU's bouwde bij $GOOGL en al heeft bewezen dat op maat gemaakte silicium kan concurreren in echte workloads. Deze deal sluit die deur voordat deze kon opschalen. 3. Deterministische inferentie was de ontbrekende laag GPU's excelleren in flexibiliteit en schaal, maar ze zijn nooit ontworpen om perfect consistente responstijden te garanderen. Dat is belangrijk omdat AI in de echte wereld faalt wanneer latentie schommelt: spraakassistenten pauzeren, live vertalingen vertragen, agentische workflows stapelen vertragingen op. Groq loste dit op door te ontwerpen rond grote hoeveelheden SRAM door gegevens dicht bij de processor te houden en elke keer snelle reacties te leveren. Dat maakte Groq uniek geschikt voor real-time AI waar latentie belangrijker is dan piekdoorvoer. Op dit punt is het moeilijk te beargumenteren dat Nvidia alleen chips verkoopt, aangezien het duidelijk het platform bouwt dat training, netwerken en nu real-time inferentie bezit. $20B vandaag om een $200B probleem later te vermijden.