3 ВЕЩИ, КОТОРЫЕ ИМЕЮТ ЗНАЧЕНИЕ В СДЕЛКЕ $NVDA + GROQ 1. Дело было в том, чтобы владеть экономикой вывода, а не в устранении разрыва в производстве чипов Nvidia не наняла Groq, потому что отставала в производстве чипов, так как Nvidia уже доминирует в обучении и большинстве задач вывода, а ее дорожная карта (GB300, Rubin) продолжает снижать стоимость за токен, одновременно увеличивая производительность быстрее, чем почти кто-либо другой. Обучение — это одноразовое событие, в то время как вывод — это то, где живет новая бизнес-модель ИИ, поэтому, когда ИИ переходит в реальные продукты, деньги переходят к тем, кто контролирует время выполнения. 2. Будущее, в котором вывод уходит от Nvidia, только что было поглощено Groq был одним из немногих достоверных доказательств того, что чувствительный к задержкам вывод в конечном итоге может перейти с GPU, и со временем это могло бы подорвать "неизбежный" статус Nvidia. Риск усиливался основателем Groq Джонатаном Россом, который ранее создавал TPU в $GOOGL и уже доказал, что кастомные чипы могут конкурировать в реальных рабочих нагрузках. Эта сделка закрывает эту дверь, прежде чем она могла бы масштабироваться. 3. Детерминированный вывод был недостающим слоем GPU превосходят в гибкости и масштабируемости, но они никогда не были разработаны для гарантии идеально последовательных времен отклика. Это важно, потому что реальный ИИ ломается, когда возникают колебания задержки: голосовые помощники замирают, живая переводка задерживается, агентные рабочие процессы накапливают задержки. Groq решил эту проблему, проектируя вокруг больших объемов SRAM, сохраняя данные близко к процессору и обеспечивая быстрые ответы каждый раз. Это сделало Groq уникально подходящим для реального времени ИИ, где задержка важнее, чем пиковая пропускная способность. На данный момент трудно утверждать, что Nvidia просто продает чипы, когда она явно строит платформу, которая владеет обучением, сетями и теперь реальным выводом. $20B сегодня, чтобы избежать проблемы в $200B позже.