Entsprechend CNBC, Nvidia hat sich bereit erklärt, rund 20 Milliarden US-Dollar in bar für Groq, einen Spezialisten für, zu zahlen KI Beschleunigerchips, die für die Inferenz eingesetzt werden – die Phase, in der trainierte KI-Modelle tatsächlich Fragen beantworten, Text generieren oder Echtzeitanwendungen steuern. Alex Davis, CEO der Investmentfirma Disruptive, die die jüngste Finanzierungsrunde von Groq leitete, sagte gegenüber CNBC, dass der Deal schnell zustande kam, Monate nachdem Groq 750 Millionen US-Dollar bei einem Wert von rund 6,9 Milliarden US-Dollar eingesammelt hatte.
Disruptive hat seit seiner Gründung im Jahr 2016 mehr als 500 Millionen US-Dollar in Groq investiert, und Groq wird nun voraussichtlich die Investoren über die Nvidia-Übernahme informieren, sobald die Details feststehen. Berichten zufolge umfasst die Übernahme das Kernchip-Design von Groq und zugehörige Vermögenswerte, während das frühe Groq-Cloud-Geschäft des Unternehmens, das Entwicklern API-basierten Zugriff auf seine Hardware bietet, ausgenommen ist.
Von Nvidias Seite ist die finanzielle Leistungsfähigkeit klar. Der Chip-Gigant beendete den Oktober mit rund 60,6 Milliarden US-Dollar an Barmitteln und kurzfristigen Investitionen, ein deutlicher Anstieg gegenüber rund 13,3 Milliarden US-Dollar zu Beginn des Jahres 2023, angetrieben durch eine explosionsartige Nachfrage nach seinen KI-GPUs. Eine reine Barmittelstruktur bedeutet keine Verwässerung für die bestehenden Aktionäre, bringt aber auch die Überzeugung von Nvidia zum Ausdruck, dass sich die Sicherung der Technologie von Groq langfristig auszahlen wird, selbst bei einem hohen Aufschlag.
Warum dies Nvidias größte Akquisition aller Zeiten ist
Dieser Groq-Deal wird sofort umgesetzt Nvidias größte Übernahme gemessen am Gesamtwert, und übertraf damit den Kauf des israelischen Netzwerkunternehmens Mellanox im Wert von 6,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019. Mellanox stellte Nvidia Hochgeschwindigkeitsnetzwerk- und Verbindungstechnologie zur Verfügung, die für den Aufbau großer KI-Cluster von entscheidender Bedeutung war und Nvidia effektiv von einem GPU-Anbieter zu einem Anbieter von Full-Stack-Rechenzentrumsplattformen machte.
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Nvidia hat schon früher versucht, noch größer zu werden. Im Jahr 2020 wurden Pläne dazu angekündigt Kaufen Sie den britischen Chipdesigner Arm von SoftBank für eine Kombination aus Bargeld und Aktien im Wert von bis zu 40 Milliarden US-Dollar, ein Schritt, der die globale Halbleiterlandschaft verändert hätte. Dieser Deal scheiterte 2022 unter dem Druck der Regulierungsbehörden, nachdem Behörden in Großbritannien, der Europäischen Union und den USA Bedenken geäußert hatten, dass Nvidia zu viel Einfluss auf die Lizenzierung der CPU-Designs von Arm erlangen könnte.
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Die Groq-Übernahme ist zwar in US-Dollar kleiner als der gescheiterte Arm-Versuch, aber für ein Einzeltechnologieziel immer noch riesig. Indem Nvidia fast das Dreifache der letzten Bewertung von Groq ausgibt, signalisiert es, dass Inferenz-Hardware nicht nur ein Nebengeschäft, sondern eine zentrale Säule für das nächste Wachstum des KI-Umsatzes ist.
Der Wettlauf um KI-Inferenzen heizt sich auf
Der Markt für KI-Chips besteht aus zwei großen Bereichen: Training und Inferenz. Beim Training werden riesige Modelle gebaut, oft mit Tausenden von Nvidia-GPUs in Rechenzentren, die von Unternehmen wie Microsoft, Amazon und Google betrieben werden. Bei der Inferenz werden diese Modelle tatsächlich für die Suche, Chatbots, Copiloten, KI-Videos und alle Anwendungen verwendet, die schnelle, wiederholte Antworten in großem Maßstab benötigen.
Groq hat sich als reiner Inferenzspezialist positioniert. Analystenorientierte Berichterstattung von Medien wie AInvest sagt, dass die Hardware von Groq eine Leistung mit extrem geringer Latenz liefern kann, wobei einige Marketingmaßnahmen auf Geschwindigkeiten hinweisen, die bei ausgewählten Workloads bis zu doppelt so hoch sind wie bei Konkurrenzsystemen, bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit. Dieses Leistungsversprechen zusammen mit einem vereinfachten Programmiermodell machte Groq zu einer attraktiven Option für Entwickler, die etwas Schnelleres und Vorhersehbareres als Allzweck-GPUs für Produktions-Workloads wollten.
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Regulatorische Kontrolle und kartellrechtliche Risiken
Da Nvidia bereits im Zentrum der Welt der KI-Hardware steht, wird jeder größere Deal, den das Unternehmen abschließt, in Washington, Brüssel, London und Peking für Aufsehen sorgen. Reuters weist darauf hin, dass die Aufsichtsbehörden die wachsende Rolle von Nvidia im KI-Computing genau beobachtet haben und dass der Groq-Deal voraussichtlich in mehreren Gerichtsbarkeiten einer kartellrechtlichen Prüfung unterzogen wird.
Die Schlüsselfragen werden sich wahrscheinlich darauf konzentrieren, ob die Übernahme von Groq den Wettbewerb bei KI-Inferenzhardware erheblich verringert und ob Nvidia die Kontrolle über die Chips von Groq nutzen könnte, um Konkurrenten zu benachteiligen oder Alternativen für Cloud-Anbieter und Unternehmen auszuschließen. Nvidia hat in früheren Transaktionen argumentiert, dass die Integration erworbener Technologien in seinen Stack den Kunden Vorteile bringt, indem Leistung und Innovation verbessert werden. Die Regulierungsbehörden sind jedoch sensibler gegenüber vertikaler Konsolidierung in kritischen digitalen Infrastrukturen geworden.
Für Anleger besteht nicht nur das Risiko, dass die Aufsichtsbehörden die Transaktion blockieren könnten (wie es bei Arm der Fall war), sondern auch, dass sie Abhilfemaßnahmen verhängen könnten. Dazu könnten Anforderungen in Bezug auf Lizenzierung, Interoperabilität oder Zugang zu Groqs Technologie für Dritte zu fairen Konditionen gehören, was einen Teil des strategischen Aufwärtspotenzials, für das Nvidia bezahlt, schmälern könnte.
Was es für Anleger und Alltagssparer bedeutet
Wenn Sie Eigentümer von Nvidia sind, verrät Ihnen diese Akquisition einige wichtige Dinge darüber, wo das Unternehmen den Puck sieht.
- Erstens geht Nvidia davon aus, dass sich die KI-Nachfrage von einer Entwicklungsphase, in der Unternehmen sich darum bemühen, Modelle zu trainieren, in eine Bereitstellungsphase verlagert, in der die Inferenz-Workloads branchen- und geräteübergreifend explodieren. Der Besitz einer speziellen Inferenztechnologie wird zu einer Möglichkeit, diese zweite Ausgabenwelle zu nutzen und zu verhindern, dass Kunden zu Konkurrenten abwandern, die billigere oder effizientere Hardware für den Produktionseinsatz anbieten.
- Zweitens setzt Nvidia eher auf eine Ökosystemstrategie als auf eine reine Produktstrategie. Durch die Kombination von GPUs, Netzwerken (von Mellanox), Software (CUDA und verwandte Bibliotheken) und spezialisierten Beschleunigern (Chips von Groq) kann Nvidia End-to-End-Lösungen anbieten, die für Konkurrenten schwieriger zu erreichen sind AMDIntel oder die kundenspezifischen Chips von Cloud-Anbietern sollen verdrängt werden. Für den durchschnittlichen Investor sieht das wie ein Burggraben aus – aber es konzentriert auch das Risiko auf ein Unternehmen.
- Drittens kann sich die Konsolidierung auf Chipebene irgendwann in Ihrem Portemonnaie bemerkbar machen. Wenn Nvidia die Technologie von Groq nutzen kann, um Inferenz billiger und effizienter zu machen, könnte das die Kosten für Start-ups und Unternehmen für die Bereitstellung von KI-Diensten senken, was wiederum mehr Wettbewerb und bessere Tools für Verbraucher und Kleininvestoren bedeuten könnte. Wenn jedoch weniger unabhängige Chipoptionen zu höheren Preisen oder einer strengeren Anbieterbindung führen, können Cloud- und Softwareanbieter höhere Infrastrukturkosten weitergeben, und einige Innovationen könnten an den Rändern verdrängt werden.
Für Langzeitsparer besteht die praktische Erkenntnis darin, dass die KI-Infrastruktur zu einem zentralen Teil der Marktgeschichte wird und nicht nur zu einem technischen Nebenthema. Nvidias Bereitschaft, 20 Milliarden US-Dollar in bar für Groq auszugeben, bestärkt die Vorstellung, dass die Kontrolle der Rechenleistung so ist, als ob man die Mautstraße auf der KI-Autobahn besitzt.
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