La plus grande acquisition de NVIDIA : 64 milliards de dollars pour acquérir la technologie Groq et le père du TPU de Google

Nvidia a accepté d’acquérir pour environ 20 milliards de dollars en espèces les actifs clés et la licence technologique de la startup d’IA d’inférence Groq, devenant ainsi la plus grande transaction unique de l’histoire de Nvidia. Cependant, les deux parties soulignent que cette opération ne consiste pas en une acquisition de l’intégralité des actions de Groq, mais plutôt en une licence technologique non exclusive (non-exclusive licensing) et en l’intégration de talents de haut niveau comme élément central.

Groq a ensuite confirmé dans son blog officiel avoir signé un accord de licence technologique non exclusive pour l’inférence avec Nvidia. Le fondateur et PDG de Groq, Jonathan Ross, qui a été responsable de la conception des puces Google TPU, ainsi que le président Sunny Madra et plusieurs responsables techniques clés, rejoindront Nvidia pour aider à promouvoir et à étendre cette technologie. Groq continuera à fonctionner en tant qu’entreprise indépendante, avec Simon Edwards, ancien directeur financier, nommé nouveau PDG. Le service cloud de Groq, GroqCloud, ne fait pas partie de cette transaction et continuera ses activités normalement.

La plus grande transaction de Nvidia à ce jour, avec signature d’un accord de licence technologique avec Groq

Le montant de cette opération est d’environ 20 milliards de dollars, et Groq a été évaluée à 6,9 milliards de dollars lors de sa levée de fonds en septembre de cette année. Cette levée a été menée par Disruptive, avec des investisseurs tels que BlackRock, Neuberger Berman, Samsung, Cisco, Altimeter, ainsi que 1789 Capital, associé de Donald Trump Jr.

Grâce à une accumulation rapide de liquidités, Nvidia a continué ces dernières années à augmenter ses investissements dans l’écosystème de l’IA. Fin octobre, la société disposait de 606 milliards de dollars en liquidités et investissements à court terme, bien au-dessus des 13,3 milliards de dollars au début de 2023.

Outre Groq, Nvidia a également investi récemment dans des acteurs du cloud IA comme CoreWeave, dans des sociétés de modèles comme Cohere, ainsi que dans des infrastructures énergétiques et de puissance de calcul comme Crusoe. En septembre, Nvidia a annoncé son intention d’investir jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI et 5 milliards de dollars dans Intel, renforçant ainsi sa position dans la chaîne de valeur de l’IA.

Groq a confirmé dans son blog officiel avoir signé un accord de licence technologique non exclusive avec Nvidia. Le fondateur et PDG Jonathan Ross, le président Sunny Madra, ainsi que plusieurs responsables techniques clés, rejoindront Nvidia pour aider à promouvoir et à étendre cette technologie. Groq continuera à fonctionner en tant qu’entreprise indépendante, avec Simon Edwards, ancien directeur financier, nommé nouveau PDG. Le service cloud de Groq, GroqCloud, ne fait pas partie de cette transaction et continuera ses activités normalement.

Jensen Huang parle du cas Groq : intégration de processeurs à faible latence pour renforcer la stratégie d’inférence en temps réel

CNBC cite un courriel interne envoyé par Jensen Huang, PDG de Nvidia, aux employés, indiquant que Nvidia prévoit d’intégrer le processeur à faible latence de Groq dans l’architecture « NVIDIA AI Factory » pour soutenir une gamme plus large d’inférences IA et de charges de travail en temps réel.

Huang a souligné dans sa lettre : « Nous licenciions la propriété intellectuelle de Groq et recrutons des talents exceptionnels, mais nous n’avons pas acquis cette société en tant que telle. » Cette structure de transaction fait écho à la démarche de Nvidia en septembre dernier, lorsqu’elle a investi plus de 900 millions de dollars pour recruter l’équipe de la startup d’IA matérielle Enfabrica via une licence technologique et l’intégration de talents.

Les analystes estiment que, par le biais de licences technologiques et d’intégration de talents plutôt que par une acquisition totale, les géants de la tech adoptent une stratégie courante dans un contexte de réglementation antitrust de plus en plus stricte. Pour Nvidia, cette démarche permet non seulement de combler rapidement le déficit en technologie d’inférence, mais aussi de prendre une position stratégique dans la course à l’IA sans risquer de déclencher une enquête réglementaire.

Le virage vers l’inférence dans le champ de bataille de l’IA, l’architecture ASIC devenant clé

Fondée en 2016 par plusieurs anciens ingénieurs de Google, dont Jonathan Ross qui a participé à la conception du Google TPU (Tensor Processing Unit), Groq se concentre sur une architecture LPU (Language Processing Unit) spécialement conçue pour l’inférence IA. Elle revendique une latence extrêmement faible, une réponse stable et une haute efficacité énergétique, particulièrement adaptée aux scénarios de dialogue en temps réel, assistants vocaux, finance et industrie.

Alors que les applications IA passent progressivement de la formation de modèles à leur déploiement à grande échelle, l’industrie pense généralement que la croissance future des besoins en puissance de calcul se concentrera sur l’inférence plutôt que sur la formation. Par rapport au marché de la formation, dominé par les GPU, le domaine de l’inférence voit la concurrence s’intensifier avec Google TPU, des ASIC dédiés et d’autres startups de puces innovantes.

Cet article La plus grande acquisition de Nvidia : 640 milliards pour Groq et le père du Google TPU est initialement publié sur Chain News ABMedia.