Nvidia заплатила в 3 раза больше оценки Groq за сентябрь, чтобы его приобрести. Это стратегически ядерно. Каждая AI лаборатория зависела от GPU, создавая огромный риск концентрации. Google освободилась с помощью TPU для внутреннего использования, доказав, что нарратив "Nvidia или ничего" был ложным. Это не только продемонстрировало техническую осуществимость, но и показало, что защитные барьеры Nvidia были менее глубокими, чем считали рынки. Когда гиперскейлер успешно создает кастомный кремний, каждый продвинутый покупатель начинает проводить расчеты "должны ли мы построить собственный?" Это снижает TAM Nvidia. Джонатан Росс (основатель Groq) является изобретателем TPU. Он понимал архитектурные принципы, которые сделали возможным ускорение AI без GPU. Его архитектура LPU нацелена на рабочие нагрузки вывода, где GPU на самом деле переоснащены. Это важно, потому что вывод — это то, где на самом деле находятся деньги в долгосрочной перспективе. Обучение — это одноразовые капитальные затраты, но вывод — это повторяющиеся операционные расходы, которые масштабируются с использованием. Если Groq докажет, что LPU могут достичь конкурентоспособного соотношения цена-производительность в области вывода, каждый облачный провайдер будет предлагать свою архитектуру под собственным брендом. Nvidia будет сжата до "только обучение", теряя поток ренты. Безопасно рассматривать эту сделку как страхование Nvidia против того, что Groq позволит создать целую экосистему альтернатив Nvidia. Но что более интересно, так это вторичный эффект, блокировка клиентов. Теперь Nvidia владеет как действующим стандартом (CUDA + GPU), так и самой надежной альтернативной архитектурой (LPU). Это стратегически на уровне покупки Github компанией MSFT. Любая AI лаборатория, оценивающая "строить против покупать против альтернативного поставщика", теперь сталкивается с: - Вариант A (GPU от Nvidia) - Вариант B (Nvidia <> Groq LPU) - Вариант C (начать с нуля) Преобразование конкурентной угрозы в инструмент сегментации клиентов, Дженсен — мастер сделок. Теперь они могут проводить ценовую дискриминацию: премиум-клиенты платят за GPU, чувствительные к цене выводы направляются на LPU, и Nvidia захватывает оба сегмента. Если Nvidia не интегрирует LPU в свою дорожную карту, это была чисто оборонительная игра. Если они интегрируют это и начнут предлагать пакеты "GPU для обучения, LPU для вывода", это станет классическим приобретением, расширяющим защитные барьеры. Самая дорогая вещь в технологиях — это не создание будущего, а предотвращение того, чтобы кто-то другой построил будущее без вас.