Неожиданное объявление Nvidia в канун Рождества о сделке на 20 миллиардов долларов по лицензированию технологии AI-чип стартапа Groq и приобретению его команды, включая генерального директора Джонатана Росса, вызвало волну в сфере AI-чипов. Этот шаг сигнализирует о потенциальном сдвиге в стратегии Nvidia, признавая, что ее графические процессоры могут быть не единственным решением для развивающейся области AI-инференса.

Приобретение Groq немедленно укрепило позиции других AI-чип стартапов, борющихся за долю на рынке инференса. Компании, такие как Cerebras, D-Matrix и SambaNova, последняя из которых, по сообщениям, является предметом соглашения об условиях приобретения компанией Intel, увидели, как укрепилась их оценка. Новые игроки, такие как базирующаяся в Великобритании Fractile, также выиграли от повышенного внимания и подтверждения значимости пространства AI-чипов.

Влияние сделки распространилось за пределы аппаратного обеспечения, положительно повлияв на AI-инференс платформы стартапов, таких как Etched, Fireworks и Baseten. Аналитики, основатели и инвесторы прогнозируют, что эти платформы станут более привлекательными целями для приобретения к 2026 году, что обусловлено растущим спросом на эффективные решения для AI-инференса.

Карл Фройнд, основатель и главный аналитик Cambrian-AI Research, выделил D-Matrix как ключевого бенефициара. Компания, поддерживаемая Microsoft, недавно привлекла 275 миллионов долларов финансирования при оценке в 2 миллиарда долларов, что демонстрирует значительный интерес инвесторов к специализированным AI-инференс чипам. Как и Groq, D-Matrix конкретно сосредоточена на решении задач запуска обученных AI-моделей в масштабе, что является критически важным аспектом развертывания AI в различных отраслях.

Стратегический шаг Nvidia предполагает более широкое признание в отрасли того, что специализированные архитектуры имеют решающее значение для оптимизации рабочих нагрузок AI-инференса. Этот сдвиг может привести к усилению конкуренции и инновациям на рынке AI-чипов, при этом стартапы будут играть значительную роль в продвижении достижений как в аппаратном, так и в программном обеспечении. Будущий прогноз указывает на более диверсифицированный ландшафт, где специализированные AI-чипы и оптимизированные платформы инференса становятся все более важными для крупномасштабных развертываний AI.