3 SAKER SOM ÄR VIKTIGA MED $NVDA + GROQ-AVTALET 1. Det handlade om att äga inferensekonomi, inte att laga ett chipgap Nvidia anställde inte Groq direkt eftersom de låg efter med chip, då Nvidia redan dominerar träning och de flesta inferens, och deras färdplan (GB300, Rubin) fortsätter att pressa ner kostnaden per token samtidigt som prestandan expanderar snabbare än nästan alla andra. Träning är en engångshändelse medan inferensen är där den nya AI-affärsmodellen finns, så när AI går in i verkliga produkter flyttas pengarna till den som kontrollerar runtime. 2. Framtiden där slutsatser undflyr Nvidia har just blivit absorberad Groq var ett av de få trovärdiga bevisen på att latenskänslig inferens så småningom kunde försvinna från GPU:er och med tiden skulle det ha urholkat Nvidias "oundvikliga" status. Risken förstärktes av Groqs grundare Jonathan Ross, som tidigare byggt TPU:er på $GOOGL och redan visat att specialbyggt kisel kan konkurrera i verkliga arbetsbelastningar. Den här affären stänger den dörren innan den kan skalas. 3. Deterministisk inferens var det saknade lagret GPU:er är bra på flexibilitet och skalbarhet, men de är aldrig designade för att garantera helt konsekventa svarstider. Det är viktigt eftersom verklig AI går sönder när latensen skakar: röstassistenter pausar, liveöversättning fördröjer, agentiska arbetsflöden förvärrar fördröjningar. Groq löste detta genom att designa runt stora mängder SRAM genom att hålla data nära processorn och leverera snabba svar varje gång. Det gjorde Groq unikt lämpat för realtids-AI där latens är viktigare än toppkapacitet. Vid det här laget är det svårt att argumentera för att Nvidia bara säljer chip när de tydligt bygger plattformen som äger träning, nätverk och nu realtidsinferens. 20 miljarder idag för att undvika ett problem på 200 miljarder senare i dag.