Acordo Nvidia Groq: cerca de 20 bilhões de dólares em chips
O acordo Nvidia Groq, revelado em 24 de dezembro de 2025, dá à Nvidia uma licença não exclusiva da tecnologia de chips de inferência da Groq e leva o CEO da Groq, Jonathan Ross, e outros líderes para a Nvidia. O principal investidor da Groq disse à CNBC que o preço é de cerca de 20 bilhões de dólares em dinheiro, o que seria o maior negócio da história da Nvidia. Para quem opera IA, aproxima do líder de mercado uma das principais alternativas às GPUs para inferência rápida.
Por que a Nvidia queria tecnologia de inferência
O problema da Nvidia é a passagem do treinamento de modelos de IA para a execução deles. Ela domina o mercado de treinamento, mas o mercado de inferência, em que os modelos treinados respondem aos usuários, é fragmentado, observa o EE Times. Entre os rivais estão AMD e Broadcom, startups como Cerebras e Groq e chips de inferência próprios de AWS, Google e Microsoft.
Muitos dos maiores clientes da Nvidia desenvolvem seus próprios processadores de IA ou exploram alternativas às GPUs dela. A Groq vinha ganhando espaço como alternativa às GPUs para inferência de alto desempenho, e seu CEO Jonathan Ross ajudou a inventar a unidade de processamento de tensores do Google, a TPU, quando trabalhou lá.
O que a Nvidia acertou com a Groq
Em 24 de dezembro de 2025, a Groq disse ter firmado um acordo de licenciamento não exclusivo com a Nvidia para a tecnologia de inferência da Groq. O fundador e CEO da Groq, Jonathan Ross, o presidente Sunny Madra e outros líderes seniores vão para a Nvidia ajudar a avançar e escalar a tecnologia licenciada. A Groq não revelou o preço.
O número veio de um investidor. Alex Davis, CEO da Disruptive, que liderou a última rodada de financiamento da Groq, disse à CNBC que a Nvidia concordou em pagar 20 bilhões de dólares em dinheiro e está ficando com todos os ativos da Groq, exceto seu incipiente negócio de nuvem. A Nvidia disse ao TechCrunch que o acordo não é uma aquisição da empresa e não comentou o alcance.
"Embora estejamos acrescentando funcionários talentosos às nossas fileiras e licenciando a propriedade intelectual da Groq, não estamos adquirindo a Groq como empresa." — Jensen Huang, CEO da Nvidia, em e-mail a funcionários obtido pela CNBC
Como funciona o chip LPU da Groq
O chip da Groq é uma unidade de processamento de linguagem, ou LPU, feita só para inferência. Segundo o EE Times, ele tem centenas de megabytes de SRAM no próprio chip como armazenamento principal dos pesos do modelo, em vez de depender de memória externa de alta largura de banda, o que reduz a latência. Esse desenho acelera as respostas de chatbots e outros modelos de IA, mas também limita o tamanho do modelo que um chip consegue atender.
A Groq afirma que suas LPUs são até 10 vezes mais eficientes em energia do que as GPUs da Nvidia e da AMD. Huang disse aos funcionários que a Nvidia planeja integrar os processadores de baixa latência da Groq à arquitetura de fábrica de IA da Nvidia, para atender a uma gama maior de inferência de IA e cargas em tempo real.
O que os números dizem sobre o preço
Se o número da CNBC estiver certo, é de longe a maior compra da história da Nvidia. Seu maior negócio anterior foi a Mellanox, comprada em 2019 por quase 7 bilhões de dólares. No fim de outubro, a Nvidia tinha 60,6 bilhões de dólares em caixa e investimentos de curto prazo.
O preço está muito acima da última avaliação da Groq. Em setembro, a Groq captou 750 milhões de dólares com avaliação de cerca de 6,9 bilhões de dólares, e buscava receita de 500 milhões de dólares em 2025. A empresa diz que alimenta os apps de IA de mais de 2 milhões de desenvolvedores, contra cerca de 356.000 no ano anterior. Davis disse que a Groq não buscava uma venda quando a Nvidia a procurou.
O que o acordo Nvidia Groq significa para quem opera IA
Para as empresas que rodam modelos de IA, a tarefa que este acordo trata é velocidade e custo no momento em que um modelo responde a um usuário. A inferência rápida importa para chatbots, agentes de voz e outros usos em tempo real, em que o tempo de resposta molda a experiência do cliente.
Os clientes de nuvem da Groq mantêm o serviço por ora. A Groq diz que continuará como empresa independente, com o ex-diretor financeiro Simon Edwards como CEO, e que a GroqCloud continuará operando sem interrupção. Como a licença é não exclusiva, a Nvidia não tem direitos exclusivos sobre a tecnologia. Para os compradores, porém, o acordo aproxima do líder de mercado um dos mais fortes projetistas independentes de inferência, o que estreita o leque de alternativas às GPUs da Nvidia.
Como este acordo se encaixa num padrão
A estrutura não é nova. Em setembro, a Nvidia pagou mais de 900 milhões de dólares para contratar o CEO da Enfabrica, Rochan Sankar, e outros funcionários e para licenciar a tecnologia da startup. Meta, Google e Microsoft também usaram acordos de licenciamento para contratar talentos de IA. O EE Times observa que deixar uma empresa de pé em vez de comprá-la por completo pode ajudar as companhias a evitar o escrutínio antitruste.
Perguntas e respostas
A Nvidia comprou a Groq?
Não, segundo a Nvidia. Ela assinou uma licença não exclusiva da tecnologia de inferência da Groq e está contratando seus líderes, enquanto a Groq continua como empresa independente.
Quanto a Nvidia pagou pela tecnologia da Groq?
Nenhuma das empresas revelou o preço. Alex Davis, da Disruptive, principal investidor da Groq na última rodada, disse à CNBC que o valor foi de 20 bilhões de dólares em dinheiro.
O que acontece com a GroqCloud?
A Groq diz que a GroqCloud continuará operando sem interrupção. O negócio de nuvem não faz parte da transação.
A visão da MOZGII
Como nós construiríamos
O dinheiro em IA está saindo da construção de modelos para a execução deles, e executá-los é um custo pago toda vez que um cliente faz uma pergunta. Este acordo trata desse custo. Para uma empresa, a pergunta prática não é qual chip vence, mas quanto custa cada resposta e quanto tempo o cliente espera por ela.
Se fôssemos construir um produto de IA sobre esse mercado, manteríamos a camada de modelo separada do hardware em que ela roda. Cada requisição passaria por uma etapa de roteamento que pode enviá-la a mais de um provedor de inferência, e testaríamos o mesmo conjunto de perguntas reais de clientes em cada provedor toda semana. Uma pessoa do time de produto cuidaria desse conjunto de testes e decidiria quando um provedor mais barato ou mais rápido é bom o bastante para receber tráfego.
O plano quebraria quando um provedor mudasse termos, preços ou controle mais rápido do que o produto consegue se mover. Um time que ajustou tudo à velocidade de um único fornecedor não tem plano B quando ele muda de rumo. A métrica que acompanharíamos é o custo por requisição respondida no tempo de resposta que os clientes aceitam, medido lado a lado em cada provedor.
Depois, montaríamos uma chave simples que move uma parcela do tráfego real entre provedores sob demanda, para que uma mudança no mercado de chips vire uma mudança de configuração e não uma reconstrução.
Fontes
De onde vêm os fatos desta matéria.