Nvidia, Groq'un Eylül değerlemesini 3X ödedi ve satın aldı. Bu stratejik olarak nükleer bir durum. Her yapay zeka laboratuvarı GPU bağımlıydı, bu da büyük bir konsantrasyon riski yaratıyordu. Google, dahili kullanım için TPU'larla serbest kaldı ve "Nvidia ya da hiçbir şey" anlatısının yanlış olduğunu kanıtladı. Bu sadece teknik fizibiliteyi göstermekle kalmadı, aynı zamanda Nvidia'nın hendeklerinin piyasaların düşündüğünden daha sığ olduğunu ortaya koydu. Bir hiper ölçekleyici özel silikon başarılı bir şekilde inşa ettiğinde, her gelişmiş alıcı "kendi silikonumuzu mı yapalım?" hesaplamalarını yapmaya başlar. Bu Nvidia'nın TAM'ını düşürüyor. Jonathan Ross (Groq'un kurucusu) TPU'nun mucididir. GPU dışı yapay zeka hızlandırmayı uygulanabilir kılan mimari prensipleri anlıyordu. LPU mimarisi, GPU'ların aşırı mühendislik yaptığı çıkarım iş yükünü hedefliyordu. Bu önemli çünkü çıkarım, gerçek paranın uzun vadede olduğu yerdir. Eğitim tek seferlik capex'tir, ancak çıkarım, kullanıma göre ölçeklenen tekrarlayan bir operasyondur. Groq LPU'ların çıkarımda rekabetçi fiyat-performans gösterebileceğini kanıtlasaydı, her bulut sağlayıcısı mimarisini beyaz etiketle etiketlerdi. Nvidia "sadece eğitim" sistemine sıkıştırılır ve yıllık gelir akışını kaybeder. Bu anlaşmayı, Nvidia'nın Groq'a karşı sigorta olarak görülmesi ve tüm bir Nvidia alternatifleri ekosistemini mümkün kılması olarak güvenlidir. Ama daha ilginç olan, ikinci dereceden etki, müşteri kilitlenmesi. Şimdi Nvidia hem mevcut standardın (CUDA + GPU) hem de en güvenilir alternatif mimarinin (LPU) sahibi. Bu, MSFT satın alma Github seviyesinde stratejik bir durum. "Yapı mı, satın alma mı alternatif satıcı" değerlendirmesini değerlendiren herhangi bir yapay zeka laboratuvarı şimdi şu noktalarla karşı karşıya: - Seçenek A (Nvidia GPU'ları) - Seçenek B (Nvidia <> Groq LPU'lar) - Seçenek C (sıfırdan başlamak) Rekabet tehdidini müşteri segmentasyon aracına dönüştüren Jensen, ticaretin ustasıdır. Artık fiyat ayrımcılığı yapabiliyorlar: premium müşteriler GPU'lar için ödeme yapıyor, fiyat hassasiyeti çıkarımları LPU'lara yönlendiriliyor ve Nvidia her ikisini de ele alıyor. Nvidia LPU'ları yol haritasına entegre etmezse, bu tamamen savunma bir hamledir. Eğer bunu entegre ederlerse ve "GPU eğitim için, LPU çıkarım" paketleri sunmaya başlarlarsa, bu ders kitabı gibi bir hendek genişletme haline gelir. Teknolojide en pahalı şey geleceği inşa etmek değil, başkasının sensiz bir gelecek inşa etmesini engellemektir.