NvidiaはGroqの9月評価額の3倍を支払い、買収しました。これは戦略的に核攻撃です。 すべてのAIラボはGPUに依存しており、集中力が高まりました。Googleは内部用TPUを導入し、「Nvidiaか何もなし」という物語が誤りであることを証明しました。これは単に技術的実現可能性を示すだけでなく、Nvidiaの堀が市場が思っていたよりも浅いことを明らかにしました。ハイパースケーラーがカスタムシリコンを成功裏に構築すると、あらゆる高度な買い手が「自分たちで作るべきか?」という計算を始めます。これによりNvidiaのTAMは削除されます。 ジョナサン・ロス(Groqの創設者)はTPUの発明者です。彼は非GPUAI加速を実用的にするアーキテクチャ原理を理解していました。彼のLPUアーキテクチャは、GPUが過剰に設計されている推論ワークロードをターゲットにしていました。これは重要な点です。なぜなら、推論こそが長期的に本当の資金源だからです。トレーニングは一度きりの資本支出ですが、推論は使用量に応じてスケールする繰り返される支出です。もしGroqがLPUが推論で競争力のある価格性能を達成できることを証明すれば、すべてのクラウドプロバイダーは自社のアーキテクチャをホワイトラベル化するでしょう。Nvidiaは「トレーニングだけ」に追い込まれ、年金ストリームを失うことになります。 この取引は、NvidiaがGroqに対して保険をかけ、Nvidiaの代替エコシステム全体を可能にすると見なすのは間違いありません。しかし、より興味深いのは二次効果、すなわち顧客のロックインです。現在、Nvidiaは既存の標準(CUDA + GPU)と最も信頼性の高い代替アーキテクチャ(LPU)の両方を所有しています。これはMSFTがGithubレベルの戦略的戦略を買収したことです。「ビルド、購入、代替ベンダー」を評価するAIラボは、今や次のような問題に直面しています: - オプションA(Nvidia GPU) - オプションB(Nvidia <> Groq LPU) - オプションC(ゼロから始める) 競争相手を顧客セグメンテーションのツールに変えるジェンセンは、まさに職人の達人です。彼らは価格差別を可能にしています。プレミアム顧客はGPUに支払い、価格に敏感な推論はLPUに流され、Nvidiaは両方をカバーしています。 もしNvidiaがロードマップにLPUを統合しないなら、これは純粋な防御的な戦略でした。もし統合して「GPUはトレーニング、LPUは推論」バンドルを提供し始めたら、これは教科書通りの買収の大きさになります。 技術で最もコストがかかるのは未来を作ることではなく、誰かがあなたなしで未来を築くのを妨げることです。