El reciente acuerdo estratégico de licencia de Nvidia con Groq por valor de 20.000 millones de dólares señala un cambio significativo en el panorama de la IA, lo que sugiere que la era de las GPU de propósito general que dominan la inferencia de la IA está llegando a su fin. El acuerdo, anunciado a principios de 2026, apunta hacia un futuro de arquitecturas de inferencia desagregadas, donde el silicio especializado satisface las demandas de un contexto masivo y un razonamiento instantáneo.

Según FeaturedMatt Marshall, en un artículo de enero de 2026, este movimiento destaca una batalla de cuatro frentes por el futuro de la pila de IA, que se está volviendo cada vez más evidente para los constructores empresariales. El acuerdo sugiere que la GPU "única para todo" ya no es la solución predeterminada para la inferencia de la IA, particularmente para los responsables de la toma de decisiones técnicas centrados en la creación de aplicaciones de IA y canalizaciones de datos.

El cambio está impulsado por la creciente importancia de la inferencia, la fase en la que los modelos de IA entrenados se implementan y se utilizan para hacer predicciones. Deloitte informó que, a finales de 2025, la inferencia superó al entrenamiento en términos de ingresos totales del centro de datos, lo que marcó un punto de inflexión para la industria. Este aumento en las demandas de inferencia está tensionando la arquitectura tradicional de la GPU, lo que impulsa la necesidad de soluciones especializadas.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, invirtió una parte importante de las reservas de efectivo de la compañía en este acuerdo de licencia para abordar las amenazas existenciales al dominio del mercado de Nvidia, que, según los informes, se sitúa en el 92%. El movimiento se considera un paso proactivo para adaptarse a las demandas cambiantes de la inferencia de la IA y mantener una ventaja competitiva.

La arquitectura de inferencia desagregada implica dividir el silicio en diferentes tipos, cada uno optimizado para tareas específicas. Este enfoque permite una mayor eficiencia y rendimiento en el manejo de los complejos requisitos de las aplicaciones modernas de IA, que a menudo requieren tanto una comprensión contextual extensa como una toma de decisiones rápida. Los detalles específicos del acuerdo de licencia y la naturaleza exacta de la tecnología que se está licenciando no fueron revelados, pero los analistas especulan que involucra la Arquitectura de Transmisión de Tensores (TSA) de Groq, conocida por su baja latencia y alto rendimiento en cargas de trabajo de inferencia.

Las implicaciones de este cambio son de gran alcance y podrían afectar a todo el ecosistema de la IA. Es posible que las empresas que construyen infraestructura de IA deban reevaluar sus opciones de hardware, considerando aceleradores de inferencia especializados junto con GPU de propósito general. Esto podría conducir a una mayor competencia entre los proveedores de hardware e impulsar la innovación en el diseño de silicio de IA. Se espera que el acuerdo entre Nvidia y Groq acelere el desarrollo y la adopción de arquitecturas de inferencia desagregadas, dando forma al futuro de la implementación de la IA en los próximos años.