Недавнее стратегическое лицензионное соглашение Nvidia с Groq на 20 миллиардов долларов сигнализирует о значительном сдвиге в сфере ИИ, предполагая, что эпоха доминирования графических процессоров общего назначения в выводе ИИ подходит к концу. Сделка, объявленная в конце 2025 года и ставшая очевидной для корпоративных разработчиков в 2026 году, подчеркивает переход к дезагрегированным архитектурам вывода, где специализированные кремниевые чипы удовлетворяют требованиям массивного контекста и мгновенных рассуждений.

По словам Мэтта Маршалла, это соглашение представляет собой один из первых явных шагов в борьбе на четырех фронтах за будущее стека ИИ. Сделка предполагает, что подход "один размер подходит всем" с использованием графических процессоров больше не является оптимальным решением для вывода ИИ, этапа, на котором активно развертываются обученные модели.

Этот сдвиг обусловлен растущими требованиями к выводу ИИ, который, по данным Deloitte, превзошел обучение по общему объему доходов центров обработки данных в конце 2025 года. Этот "Инференсный переворот" выявил ограничения графических процессоров в обработке как больших контекстных окон, так и требований низкой задержки современных приложений ИИ.

Генеральный директор Nvidia, Дженсен Хуанг, инвестировал значительную часть денежных резервов компании в эту лицензионную сделку, чтобы устранить экзистенциальные угрозы доле рынка Nvidia, которая, по сообщениям, составляет 92%. Этот шаг указывает на проактивный подход к адаптации к меняющимся потребностям индустрии ИИ.

Дезагрегированная архитектура вывода предполагает разделение кремния на различные типы, каждый из которых оптимизирован для конкретных задач. Это позволяет специализированному оборудованию обрабатывать уникальные требования вывода, такие как обработка больших объемов данных и предоставление результатов в реальном времени. Ожидается, что партнерство между Nvidia и Groq приведет к созданию продуктов, адаптированных для этих конкретных потребностей вывода.

Последствия этого сдвига далеко идущие, потенциально влияющие на то, как предприятия создают приложения ИИ и управляют конвейерами данных. Технические руководители теперь сталкиваются с задачей оценки и интеграции этих новых, специализированных аппаратных решений в свою существующую инфраструктуру. Переход к дезагрегированным архитектурам вывода обещает открыть новые уровни производительности и эффективности в развертываниях ИИ, но также требует переоценки существующих аппаратных и программных стратегий.