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 del dominio de las GPU de propósito general en la inferencia de la IA está llegando a su fin. El acuerdo, anunciado a finales de 2025 y que se hizo evidente para los constructores empresariales en 2026, destaca un movimiento hacia arquitecturas de inferencia desagregadas, donde el silicio especializado satisface las demandas de un contexto masivo y un razonamiento instantáneo.

Según Matt Marshall, este acuerdo representa uno de los primeros movimientos claros en una lucha de cuatro frentes por el futuro del stack de IA. El acuerdo sugiere que el enfoque de GPU "único para todo" ya no es la solución óptima para la inferencia de la IA, la fase en la que los modelos entrenados se implementan activamente.

El cambio está impulsado por las crecientes demandas de la inferencia de la IA, que superó al entrenamiento en términos de ingresos totales del centro de datos a finales de 2025, según Deloitte. Este "Inference Flip" ha expuesto las limitaciones de las GPU para manejar tanto las grandes ventanas de contexto como los requisitos de baja latencia de las aplicaciones modernas de IA.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, invirtió una parte sustancial de las reservas de efectivo de la compañía en este acuerdo de licencia para abordar las amenazas existenciales a la cuota de mercado de Nvidia, que, según se informa, se sitúa en el 92%. La medida indica un enfoque proactivo para adaptarse a las necesidades cambiantes de la industria de la IA.

La arquitectura de inferencia desagregada implica dividir el silicio en diferentes tipos, cada uno optimizado para tareas específicas. Esto permite que el hardware especializado maneje las demandas únicas de la inferencia, como el procesamiento de grandes cantidades de datos y la entrega de resultados en tiempo real. Se espera que la asociación entre Nvidia y Groq produzca productos adaptados a estas necesidades específicas de inferencia.

Las implicaciones de este cambio son de gran alcance, lo que podría afectar la forma en que las empresas construyen aplicaciones de IA y gestionan los pipelines de datos. Los responsables de la toma de decisiones técnicas se enfrentan ahora al reto de evaluar e integrar estas nuevas soluciones de hardware especializado en su infraestructura existente. El avance hacia las arquitecturas de inferencia desagregadas promete desbloquear nuevos niveles de rendimiento y eficiencia en las implementaciones de IA, pero también requiere una reevaluación de las estrategias de hardware y software existentes.