#groq — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #groq, aggregated by home.social.
-
Resumen de Incidentes a partir d…
Los logs de servidor son registros que capturan la actividad de un servidor, proporcionando información valiosa sobre su funcionamiento. Sin embargo, estos registros pueden volverse ruidosos y difíciles de interpretar, lo que complica la identificación de incidentes.
https://norvik.tech/news/resumen-incidentes-logs-servidor-java-groq
#Technology #LogsDeServidor #Java #Groq #ResumenesDeIncidentes #NorvikTech #DesarrolloSoftware #TechInnovation
-
Resumen de Incidentes a partir d…
Los logs de servidor son registros que capturan la actividad de un servidor, proporcionando información valiosa sobre su funcionamiento. Sin embargo, estos registros pueden volverse ruidosos y difíciles de interpretar, lo que complica la identificación de incidentes.
https://norvik.tech/news/resumen-incidentes-logs-servidor-java-groq
#Technology #LogsDeServidor #Java #Groq #ResumenesDeIncidentes #NorvikTech #DesarrolloSoftware #TechInnovation
-
Resumen de Incidentes a partir d…
Los logs de servidor son registros que capturan la actividad de un servidor, proporcionando información valiosa sobre su funcionamiento. Sin embargo, estos registros pueden volverse ruidosos y difíciles de interpretar, lo que complica la identificación de incidentes.
https://norvik.tech/news/resumen-incidentes-logs-servidor-java-groq
#Technology #LogsDeServidor #Java #Groq #ResumenesDeIncidentes #NorvikTech #DesarrolloSoftware #TechInnovation
-
Resumen de Incidentes a partir d…
Los logs de servidor son registros que capturan la actividad de un servidor, proporcionando información valiosa sobre su funcionamiento. Sin embargo, estos registros pueden volverse ruidosos y difíciles de interpretar, lo que complica la identificación de incidentes.
https://norvik.tech/news/resumen-incidentes-logs-servidor-java-groq
#Technology #LogsDeServidor #Java #Groq #ResumenesDeIncidentes #NorvikTech #DesarrolloSoftware #TechInnovation
-
Times of India | Jensen Huang may claim Nvidia chips can do "a whole bunch of applications" vs Google TPUs, but as Google AI Demis Hassabis says: A lot of people would like to run ...
AI generated summary, Read the full article for complete information.
The rivalry between Google and Nvidia is intensifying as the AI boom shifts from training models to running them efficiently for rapid answers. Nvidia’s CEO Jensen Huang argues that its GPUs are more versatile, handling a wide range of applications, while Google is betting on its custom Tensor Processing Units (TPUs) specially tuned for inference workloads, which it expects to dominate as demand for fast, cost‑effective AI services grows. Google’s chief scientist Jeff Dean emphasizes the need to specialize chips for training or inference, and DeepMind CEO Demis Hassabis notes that many AI labs now prefer running on both Nvidia GPUs and Google TPUs, with interest in TPUs at an all‑time high. Analysts see inference as the next battleground, citing Google’s decade‑long experience in chip design and its Gemini model’s strong reasoning performance, while Nvidia has invested heavily in inference technology through acquisitions such as Groq. The competition reflects a broader industry shift toward specialized hardware that can deliver scalable, low‑latency AI services.
#JensenHuang #Nvidia #Google #DemisHassabis #JeffDean #DeepMind #Groq #ChatGPT #Gemini #
AI generated summary, Read the full article for complete information.
-
Times of India | Jensen Huang may claim Nvidia chips can do "a whole bunch of applications" vs Google TPUs, but as Google AI Demis Hassabis says: A lot of people would like to run ...
AI generated summary, Read the full article for complete information.
The rivalry between Google and Nvidia is intensifying as the AI boom shifts from training models to running them efficiently for rapid answers. Nvidia’s CEO Jensen Huang argues that its GPUs are more versatile, handling a wide range of applications, while Google is betting on its custom Tensor Processing Units (TPUs) specially tuned for inference workloads, which it expects to dominate as demand for fast, cost‑effective AI services grows. Google’s chief scientist Jeff Dean emphasizes the need to specialize chips for training or inference, and DeepMind CEO Demis Hassabis notes that many AI labs now prefer running on both Nvidia GPUs and Google TPUs, with interest in TPUs at an all‑time high. Analysts see inference as the next battleground, citing Google’s decade‑long experience in chip design and its Gemini model’s strong reasoning performance, while Nvidia has invested heavily in inference technology through acquisitions such as Groq. The competition reflects a broader industry shift toward specialized hardware that can deliver scalable, low‑latency AI services.
#JensenHuang #Nvidia #Google #DemisHassabis #JeffDean #DeepMind #Groq #ChatGPT #Gemini #
AI generated summary, Read the full article for complete information.
-
SwiftSlate ist so eine App, die sofort hängen bleibt.
Ein systemweiter AI-Textassistent für Android: Du tippst z. B. ?fix oder ?formal direkt im Eingabefeld – und dein Text wird sofort ersetzt. Kein Copy-Paste. Kein App-Wechsel. Unterstützt Gemini, Groq und OpenAI-kompatible Endpunkte.
Für alle, die AI auf Android wirklich im Alltag nutzen wollen, ist das richtig stark.
#Android #AI #SwiftSlate #OpenSource #Gemini #Groq #Productivity #FOSS #RawInstinctAI #OpenAI
-
https://www.europesays.com/people/12306/ Jensen Huang Ties Nvidia’s Future to OpenClaw and Agentic A.I. #Adobe #AgenticAI #Alibaba #ArtificialIntelligence #Business #ByteDance #Cisco #CrowdStrike #Google #Groq #JensenHuang #Meta #Nvidia #NvidiaGtc #OpenAI #PeterSteinberger #salesforce #SummerYue #Technology #Tencent
-
Все переводчики речи в реальном времени — херня. Я написал свой. Тоже херня, но бесплатная
Перепробовал всё что есть на рынке, потратил на подписки больше чем на кофе, и в итоге сел писать с нуля. Вот что вышло AI Open Source Voice AI Real-time перевод Deepgram Groq Piper TTS STT TTS LLM Google Meet Zoom Личный опыт Elixir Rust macOS Apple Silicon Speech-to-Text Text-to-Speech Сижу на рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю - документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в Slack переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что-то сложнее "I agree" - начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня. Знакомо? Мне - до зубного скрежета. Я CTO, последние годы плотно работаю с AI-интеграциями. Могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, поднять флот ботов для скана Телеги, собрать архитектуру которая выдержит тысячи пользователей за копейки. А сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником. Ирония уровня бог. И вот в голове простая картинка: я говорю по-русски, собеседник слышит английский. Он отвечает по-английски, я слышу русский. В реальном времени. Без пауз на 10 секунд. Без субтитров - именно голосом. С любым приложением: Meet, Zoom, Slack, Discord. Пошёл искать. И тут началось.
https://habr.com/ru/articles/1019458/
#realtime_communications #translations #speechtotext #texttospeech #deepgram #groq #elixir #rust #open_source #voice_ai
-
Все переводчики речи в реальном времени — херня. Я написал свой. Тоже херня, но бесплатная
Перепробовал всё что есть на рынке, потратил на подписки больше чем на кофе, и в итоге сел писать с нуля. Вот что вышло AI Open Source Voice AI Real-time перевод Deepgram Groq Piper TTS STT TTS LLM Google Meet Zoom Личный опыт Elixir Rust macOS Apple Silicon Speech-to-Text Text-to-Speech Сижу на рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю - документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в Slack переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что-то сложнее "I agree" - начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня. Знакомо? Мне - до зубного скрежета. Я CTO, последние годы плотно работаю с AI-интеграциями. Могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, поднять флот ботов для скана Телеги, собрать архитектуру которая выдержит тысячи пользователей за копейки. А сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником. Ирония уровня бог. И вот в голове простая картинка: я говорю по-русски, собеседник слышит английский. Он отвечает по-английски, я слышу русский. В реальном времени. Без пауз на 10 секунд. Без субтитров - именно голосом. С любым приложением: Meet, Zoom, Slack, Discord. Пошёл искать. И тут началось.
https://habr.com/ru/articles/1019458/
#realtime_communications #translations #speechtotext #texttospeech #deepgram #groq #elixir #rust #open_source #voice_ai
-
Все переводчики речи в реальном времени — херня. Я написал свой. Тоже херня, но бесплатная
Перепробовал всё что есть на рынке, потратил на подписки больше чем на кофе, и в итоге сел писать с нуля. Вот что вышло AI Open Source Voice AI Real-time перевод Deepgram Groq Piper TTS STT TTS LLM Google Meet Zoom Личный опыт Elixir Rust macOS Apple Silicon Speech-to-Text Text-to-Speech Сижу на рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю - документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в Slack переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что-то сложнее "I agree" - начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня. Знакомо? Мне - до зубного скрежета. Я CTO, последние годы плотно работаю с AI-интеграциями. Могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, поднять флот ботов для скана Телеги, собрать архитектуру которая выдержит тысячи пользователей за копейки. А сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником. Ирония уровня бог. И вот в голове простая картинка: я говорю по-русски, собеседник слышит английский. Он отвечает по-английски, я слышу русский. В реальном времени. Без пауз на 10 секунд. Без субтитров - именно голосом. С любым приложением: Meet, Zoom, Slack, Discord. Пошёл искать. И тут началось.
https://habr.com/ru/articles/1019458/
#realtime_communications #translations #speechtotext #texttospeech #deepgram #groq #elixir #rust #open_source #voice_ai
-
Все переводчики речи в реальном времени — херня. Я написал свой. Тоже херня, но бесплатная
Перепробовал всё что есть на рынке, потратил на подписки больше чем на кофе, и в итоге сел писать с нуля. Вот что вышло AI Open Source Voice AI Real-time перевод Deepgram Groq Piper TTS STT TTS LLM Google Meet Zoom Личный опыт Elixir Rust macOS Apple Silicon Speech-to-Text Text-to-Speech Сижу на рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю - документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в Slack переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что-то сложнее "I agree" - начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня. Знакомо? Мне - до зубного скрежета. Я CTO, последние годы плотно работаю с AI-интеграциями. Могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, поднять флот ботов для скана Телеги, собрать архитектуру которая выдержит тысячи пользователей за копейки. А сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником. Ирония уровня бог. И вот в голове простая картинка: я говорю по-русски, собеседник слышит английский. Он отвечает по-английски, я слышу русский. В реальном времени. Без пауз на 10 секунд. Без субтитров - именно голосом. С любым приложением: Meet, Zoom, Slack, Discord. Пошёл искать. И тут началось.
https://habr.com/ru/articles/1019458/
#realtime_communications #translations #speechtotext #texttospeech #deepgram #groq #elixir #rust #open_source #voice_ai
-
NVIDIA’s new Vera Rubin platform brings together specialized chips (Vera CPUs, Rubin GPUs, Groq LPUs, and BlueField-4 DPUs) into coordinated, rack-scale systems designed for real-time AI.
The big shift: AI isn’t just about training models anymore — it’s about orchestrating entire systems to power intelligent, autonomous agents in real time.
https://www.buysellram.com/blog/the-agentic-ai-era-how-nvidia-rubin-vera-cpu-groq-3-lpus-bluefield-4-redefine-the-inference-factory/
#NVIDIAGTC #AgenticAI #VeraRubin #DataCenter #GPU #InferenceFactory #AIInfrastructure #Groq #NVIDIA #NVLink #AIHardware #technology -
NVIDIA’s new Vera Rubin platform brings together specialized chips (Vera CPUs, Rubin GPUs, Groq LPUs, and BlueField-4 DPUs) into coordinated, rack-scale systems designed for real-time AI.
The big shift: AI isn’t just about training models anymore — it’s about orchestrating entire systems to power intelligent, autonomous agents in real time.
https://www.buysellram.com/blog/the-agentic-ai-era-how-nvidia-rubin-vera-cpu-groq-3-lpus-bluefield-4-redefine-the-inference-factory/
#NVIDIAGTC #AgenticAI #VeraRubin #DataCenter #GPU #InferenceFactory #AIInfrastructure #Groq #NVIDIA #NVLink #AIHardware #technology -
NVIDIA’s new Vera Rubin platform brings together specialized chips (Vera CPUs, Rubin GPUs, Groq LPUs, and BlueField-4 DPUs) into coordinated, rack-scale systems designed for real-time AI.
The big shift: AI isn’t just about training models anymore — it’s about orchestrating entire systems to power intelligent, autonomous agents in real time.
https://www.buysellram.com/blog/the-agentic-ai-era-how-nvidia-rubin-vera-cpu-groq-3-lpus-bluefield-4-redefine-the-inference-factory/
#NVIDIAGTC #AgenticAI #VeraRubin #DataCenter #GPU #InferenceFactory #AIInfrastructure #Groq #NVIDIA #NVLink #AIHardware #technology -
NVIDIA’s new Vera Rubin platform brings together specialized chips (Vera CPUs, Rubin GPUs, Groq LPUs, and BlueField-4 DPUs) into coordinated, rack-scale systems designed for real-time AI.
The big shift: AI isn’t just about training models anymore — it’s about orchestrating entire systems to power intelligent, autonomous agents in real time.
https://www.buysellram.com/blog/the-agentic-ai-era-how-nvidia-rubin-vera-cpu-groq-3-lpus-bluefield-4-redefine-the-inference-factory/
#NVIDIAGTC #AgenticAI #VeraRubin #DataCenter #GPU #InferenceFactory #AIInfrastructure #Groq #NVIDIA #NVLink #AIHardware #technology -
NVIDIA’s new Vera Rubin platform brings together specialized chips (Vera CPUs, Rubin GPUs, Groq LPUs, and BlueField-4 DPUs) into coordinated, rack-scale systems designed for real-time AI.
The big shift: AI isn’t just about training models anymore — it’s about orchestrating entire systems to power intelligent, autonomous agents in real time.
https://www.buysellram.com/blog/the-agentic-ai-era-how-nvidia-rubin-vera-cpu-groq-3-lpus-bluefield-4-redefine-the-inference-factory/
#NVIDIAGTC #AgenticAI #VeraRubin #DataCenter #GPU #InferenceFactory #AIInfrastructure #Groq #NVIDIA #NVLink #AIHardware #technology -
https://winbuzzer.com/2026/03/17/nvidia-groq-3-lpx-non-gpu-inference-rack-gtc-2026-xcxwbn/
AI Chips: Nvidia Launches Groq 3 LPX, Its First Non-GPU Rack
#AI #AIChips #NVIDIA #Groq #JensenHuang #AIInference #NvidiaBlackwell #NvidiaGPUs #GPUs #Semiconductors #AIHardware #DataCenters #BigTech #GTC2026 #LPU
-
Nicht mehr nur GPUs: Nvidia Groq 3 LPU erhöht Inference-Durchsatz massiv https://www.computerbase.de/news/grafikkarten/nicht-mehr-nur-gpus-nvidia-groq-3-lpu-erhoeht-inference-durchsatz-massiv.96549/ #Nvidia #Groq #GTC26
-
SRAM. Static RAM. The stuff used for CPU caches, including AMD's 3D chips.
There have been mumbles of CPU prices spiking like DRAM....this may be part of why.
"Companies like Cerebras, Groq, and d-Matrix are designing AI inference chips that use massive amounts of on-chip SRAM instead of relying on external DRAM (HBM), which significantly reduces latency and power consumption."
nVidia bought Groq. Amazon and Cerebras just signed a deal. Cerebras’ WSE-3 chip includes 900,000 cores and 44 gigabytes of on-chip SRAM.
Wait for it...............
#ai #dram #memory #sram #datacenters #gpu #cerebras #groq #amazon #nvidia
-
https://winbuzzer.com/2026/01/26/memory-bottleneck-llm-inference-hardware-challenge-xcxwbn/
AI: Memory Bottleneck Emerges as Main LLM Inference Challenge
#AI #AIChips #AIInference #Google #NVIDIA #AMD #Samsung #Groq #Semiconductors #GenAI #AIInvestment
-
Why this matters to the industry
Nvidia solidifies dominance beyond GPU training
Competitive pressure shifts in AI hardware
The deal signals industry focus on inference
Talent consolidation and future architectures (LPU?)#NVIDIA #Groq #AI #ArtificialIntelligence #Semiconductors #AIChips #AIHardware #Inference #AIInference #GPUs #ASIC #Accelerators #DataCenter #TechNews #ChipWars #tech
-
The sheer number of documents, being shredded, at every contractor that did business with #groq, in this last week, would explode your head.
-
It is 2026.
Every digital thought must have providence, without data leakage.
Trust is the new market. verify is the new infrastructure.
In real-time. #groq
We can human, if we try.
-
エヌビディア、3兆円で“新手の買収”…独禁法の網目を抜ける手法とAI覇権の行方 – ビジネスジャーナル https://www.yayafa.com/2681116/ #business #Groq #エヌビディア #ビジネス #ビジネスジャーナル #リバース・アクハイヤー
-
https://www.techspot.com/news/110723-nvidia-20-billion-groq-deal-looks-lot-like.html “The Groq deal fits a pattern Silicon Valley observers call a hackquisition – a transaction that isn't legally an acquisition but operates similarly in practice” #Hackquisition #corruption #NVIDIA #Groq #secrecy #AIBubble
-
@CEOstoryTime Is It Legal? The Real Reason #NVIDIA Bought #Groq For $20 BILLION
-
@CEOstoryTime Is It Legal? The Real Reason #NVIDIA Bought #Groq For $20 BILLION
-
#Nvidia secured a non-exclusive licensing agreement with #Groq, an #AIchip startup, for $20 billion. The deal aims to bring Groq’s CEO, #JonathanRoss, on board, along with their #inferencetechnology and #intellectualproperty. This move is seen as a strategic move to counter #Google’s success with #TPUs and maintain Nvidia’s dominance in the #AIchipmarket. https://spyglass.org/nvidia-groq-deal/?eicker.news #tech #media #news
-
#Nvidia secured a non-exclusive licensing agreement with #Groq, an #AIchip startup, for $20 billion. The deal aims to bring Groq’s CEO, #JonathanRoss, on board, along with their #inferencetechnology and #intellectualproperty. This move is seen as a strategic move to counter #Google’s success with #TPUs and maintain Nvidia’s dominance in the #AIchipmarket. https://spyglass.org/nvidia-groq-deal/?eicker.news #tech #media #news
-
#Nvidia secured a non-exclusive licensing agreement with #Groq, an #AIchip startup, for $20 billion. The deal aims to bring Groq’s CEO, #JonathanRoss, on board, along with their #inferencetechnology and #intellectualproperty. This move is seen as a strategic move to counter #Google’s success with #TPUs and maintain Nvidia’s dominance in the #AIchipmarket. https://spyglass.org/nvidia-groq-deal/?eicker.news #tech #media #news
-
#Nvidia secured a non-exclusive licensing agreement with #Groq, an #AIchip startup, for $20 billion. The deal aims to bring Groq’s CEO, #JonathanRoss, on board, along with their #inferencetechnology and #intellectualproperty. This move is seen as a strategic move to counter #Google’s success with #TPUs and maintain Nvidia’s dominance in the #AIchipmarket. https://spyglass.org/nvidia-groq-deal/?eicker.news #tech #media #news
-
#Nvidia secured a non-exclusive licensing agreement with #Groq, an #AIchip startup, for $20 billion. The deal aims to bring Groq’s CEO, #JonathanRoss, on board, along with their #inferencetechnology and #intellectualproperty. This move is seen as a strategic move to counter #Google’s success with #TPUs and maintain Nvidia’s dominance in the #AIchipmarket. https://spyglass.org/nvidia-groq-deal/?eicker.news #tech #media #news
-
Nvidia's $20B Antitrust Loophole (Not an Acquisition)
https://ossa-ma.github.io/blog/groq
#HackerNews #Nvidia #Antitrust #Loophole #Nvidia #$20B #Technology #News #Tech #Industry #Groq
-
Nvidia's $20B Antitrust Loophole (Not an Acquisition)
https://ossa-ma.github.io/blog/groq
#HackerNews #Nvidia #Antitrust #Loophole #Nvidia #$20B #Technology #News #Tech #Industry #Groq
-
Nvidia's $20B Antitrust Loophole (Not an Acquisition)
https://ossa-ma.github.io/blog/groq
#HackerNews #Nvidia #Antitrust #Loophole #Nvidia #$20B #Technology #News #Tech #Industry #Groq
-
Nvidia's $20B Antitrust Loophole (Not an Acquisition)
https://ossa-ma.github.io/blog/groq
#HackerNews #Nvidia #Antitrust #Loophole #Nvidia #$20B #Technology #News #Tech #Industry #Groq
-
Nvidia's $20B Antitrust Loophole (Not an Acquisition)
https://ossa-ma.github.io/blog/groq
#HackerNews #Nvidia #Antitrust #Loophole #Nvidia #$20B #Technology #News #Tech #Industry #Groq
-
Nvidia nie bierze jeńców. Wydaje 20 mld dolarów na „mózgi” Groq w największej transakcji w swojej historii
Mieli być „pogromcą Nvidii”, oferując szybsze i tańsze chipy do AI. Zamiast tego, ich szefowie i technologia właśnie trafili pod skrzydła Jensena Huanga.
Nvidia cementuje swoją pozycję monopolisty, wydając rekordowe 20 miliardów dolarów w kontrowersyjnym modelu „acquihire”.
Groq był gwiazdą startupów AI. Ich procesory LPU (Language Processing Units) obiecywały to, czego GPU Nvidii nie potrafiły: błyskawiczne generowanie odpowiedzi (inference) przy ułamku kosztów energii. Firma budowała nawet własne centra danych w Europie i otwarcie oskarżała Nvidię o praktyki monopolistyczne. Cóż, jak mówi stare porzekadło: jeśli nie możesz ich pokonać, kup ich.
Najdroższe „CV” w historii
Według doniesień Tom’s Hardware, transakcja jest majstersztykiem prawnym, mającym na celu ominięcie urzędów antymonopolowych. Nvidia nie kupuje firmy Groq (co zablokowałaby Federalna Komisja Handlu). Zamiast tego:
- Płaci 20 miliardów dolarów za niewyłączną licencję na własność intelektualną Groq.
- Zatrudnia kluczowych pracowników, w tym założyciela i CEO Jonathana Rossa (twórcę układów TPU Google’a) oraz prezydenta Sunny’ego Madrę.
To model działania znany jako „acquihire” (przejęcie dla talentów), który w ostatnich latach stosowały Microsoft (z Inflection AI) i Amazon (z Adept).
Co zyskuje Nvidia?
Jensen Huang, CEO Nvidii, powiedział wprost: „Planujemy zintegrować procesory Groq o niskich opóźnieniach z architekturą fabryk AI Nvidii”. Oznacza to, że firma łata swoją jedyną słabość – wydajność w tzw. inference (wnioskowaniu). Nvidia ma najlepsze chipy do uczenia AI, ale Groq miał lepsze do jej obsługi. Teraz Nvidia ma obie te rzeczy.
Groq jako „wydmuszka”?
Formalnie Groq pozostaje niezależną firmą. Nowym CEO zostanie dotychczasowy dyrektor finansowy Simon Edwards, a usługa GroqCloud ma działać bez zmian. Pytanie jednak, czym jest firma technologiczna bez swoich założycieli, kluczowych inżynierów i z technologią, którą właśnie oddała największemu konkurentowi?
Dla rynku to jasny sygnał: w 2026 roku Nvidia zamierza być jedynym liczącym się graczem. A 20 miliardów dolarów to dla nich niska cena za święty spokój.
#AIInference #Groq #JensenHuang #JonathanRoss #LPU #nvidia #przejęcie #rynekChipów #sztucznaInteligencjaKoniec eldorado w chmurze. Od 1 stycznia NVIDIA wprowadza sztywne limity w GeForce Now
-
Nvidia nie bierze jeńców. Wydaje 20 mld dolarów na „mózgi” Groq w największej transakcji w swojej historii
Mieli być „pogromcą Nvidii”, oferując szybsze i tańsze chipy do AI. Zamiast tego, ich szefowie i technologia właśnie trafili pod skrzydła Jensena Huanga.
Nvidia cementuje swoją pozycję monopolisty, wydając rekordowe 20 miliardów dolarów w kontrowersyjnym modelu „acquihire”.
Groq był gwiazdą startupów AI. Ich procesory LPU (Language Processing Units) obiecywały to, czego GPU Nvidii nie potrafiły: błyskawiczne generowanie odpowiedzi (inference) przy ułamku kosztów energii. Firma budowała nawet własne centra danych w Europie i otwarcie oskarżała Nvidię o praktyki monopolistyczne. Cóż, jak mówi stare porzekadło: jeśli nie możesz ich pokonać, kup ich.
Najdroższe „CV” w historii
Według doniesień Tom’s Hardware, transakcja jest majstersztykiem prawnym, mającym na celu ominięcie urzędów antymonopolowych. Nvidia nie kupuje firmy Groq (co zablokowałaby Federalna Komisja Handlu). Zamiast tego:
- Płaci 20 miliardów dolarów za niewyłączną licencję na własność intelektualną Groq.
- Zatrudnia kluczowych pracowników, w tym założyciela i CEO Jonathana Rossa (twórcę układów TPU Google’a) oraz prezydenta Sunny’ego Madrę.
To model działania znany jako „acquihire” (przejęcie dla talentów), który w ostatnich latach stosowały Microsoft (z Inflection AI) i Amazon (z Adept).
Co zyskuje Nvidia?
Jensen Huang, CEO Nvidii, powiedział wprost: „Planujemy zintegrować procesory Groq o niskich opóźnieniach z architekturą fabryk AI Nvidii”. Oznacza to, że firma łata swoją jedyną słabość – wydajność w tzw. inference (wnioskowaniu). Nvidia ma najlepsze chipy do uczenia AI, ale Groq miał lepsze do jej obsługi. Teraz Nvidia ma obie te rzeczy.
Groq jako „wydmuszka”?
Formalnie Groq pozostaje niezależną firmą. Nowym CEO zostanie dotychczasowy dyrektor finansowy Simon Edwards, a usługa GroqCloud ma działać bez zmian. Pytanie jednak, czym jest firma technologiczna bez swoich założycieli, kluczowych inżynierów i z technologią, którą właśnie oddała największemu konkurentowi?
Dla rynku to jasny sygnał: w 2026 roku Nvidia zamierza być jedynym liczącym się graczem. A 20 miliardów dolarów to dla nich niska cena za święty spokój.
#AIInference #Groq #JensenHuang #JonathanRoss #LPU #nvidia #przejęcie #rynekChipów #sztucznaInteligencjaKoniec eldorado w chmurze. Od 1 stycznia NVIDIA wprowadza sztywne limity w GeForce Now
-
Nvidia nie bierze jeńców. Wydaje 20 mld dolarów na „mózgi” Groq w największej transakcji w swojej historii
Mieli być „pogromcą Nvidii”, oferując szybsze i tańsze chipy do AI. Zamiast tego, ich szefowie i technologia właśnie trafili pod skrzydła Jensena Huanga.
Nvidia cementuje swoją pozycję monopolisty, wydając rekordowe 20 miliardów dolarów w kontrowersyjnym modelu „acquihire”.
Groq był gwiazdą startupów AI. Ich procesory LPU (Language Processing Units) obiecywały to, czego GPU Nvidii nie potrafiły: błyskawiczne generowanie odpowiedzi (inference) przy ułamku kosztów energii. Firma budowała nawet własne centra danych w Europie i otwarcie oskarżała Nvidię o praktyki monopolistyczne. Cóż, jak mówi stare porzekadło: jeśli nie możesz ich pokonać, kup ich.
Najdroższe „CV” w historii
Według doniesień Tom’s Hardware, transakcja jest majstersztykiem prawnym, mającym na celu ominięcie urzędów antymonopolowych. Nvidia nie kupuje firmy Groq (co zablokowałaby Federalna Komisja Handlu). Zamiast tego:
- Płaci 20 miliardów dolarów za niewyłączną licencję na własność intelektualną Groq.
- Zatrudnia kluczowych pracowników, w tym założyciela i CEO Jonathana Rossa (twórcę układów TPU Google’a) oraz prezydenta Sunny’ego Madrę.
To model działania znany jako „acquihire” (przejęcie dla talentów), który w ostatnich latach stosowały Microsoft (z Inflection AI) i Amazon (z Adept).
Co zyskuje Nvidia?
Jensen Huang, CEO Nvidii, powiedział wprost: „Planujemy zintegrować procesory Groq o niskich opóźnieniach z architekturą fabryk AI Nvidii”. Oznacza to, że firma łata swoją jedyną słabość – wydajność w tzw. inference (wnioskowaniu). Nvidia ma najlepsze chipy do uczenia AI, ale Groq miał lepsze do jej obsługi. Teraz Nvidia ma obie te rzeczy.
Groq jako „wydmuszka”?
Formalnie Groq pozostaje niezależną firmą. Nowym CEO zostanie dotychczasowy dyrektor finansowy Simon Edwards, a usługa GroqCloud ma działać bez zmian. Pytanie jednak, czym jest firma technologiczna bez swoich założycieli, kluczowych inżynierów i z technologią, którą właśnie oddała największemu konkurentowi?
Dla rynku to jasny sygnał: w 2026 roku Nvidia zamierza być jedynym liczącym się graczem. A 20 miliardów dolarów to dla nich niska cena za święty spokój.
#AIInference #Groq #JensenHuang #JonathanRoss #LPU #nvidia #przejęcie #rynekChipów #sztucznaInteligencjaKoniec eldorado w chmurze. Od 1 stycznia NVIDIA wprowadza sztywne limity w GeForce Now
-
Nvidia nie bierze jeńców. Wydaje 20 mld dolarów na „mózgi” Groq w największej transakcji w swojej historii
Mieli być „pogromcą Nvidii”, oferując szybsze i tańsze chipy do AI. Zamiast tego, ich szefowie i technologia właśnie trafili pod skrzydła Jensena Huanga.
Nvidia cementuje swoją pozycję monopolisty, wydając rekordowe 20 miliardów dolarów w kontrowersyjnym modelu „acquihire”.
Groq był gwiazdą startupów AI. Ich procesory LPU (Language Processing Units) obiecywały to, czego GPU Nvidii nie potrafiły: błyskawiczne generowanie odpowiedzi (inference) przy ułamku kosztów energii. Firma budowała nawet własne centra danych w Europie i otwarcie oskarżała Nvidię o praktyki monopolistyczne. Cóż, jak mówi stare porzekadło: jeśli nie możesz ich pokonać, kup ich.
Najdroższe „CV” w historii
Według doniesień Tom’s Hardware, transakcja jest majstersztykiem prawnym, mającym na celu ominięcie urzędów antymonopolowych. Nvidia nie kupuje firmy Groq (co zablokowałaby Federalna Komisja Handlu). Zamiast tego:
- Płaci 20 miliardów dolarów za niewyłączną licencję na własność intelektualną Groq.
- Zatrudnia kluczowych pracowników, w tym założyciela i CEO Jonathana Rossa (twórcę układów TPU Google’a) oraz prezydenta Sunny’ego Madrę.
To model działania znany jako „acquihire” (przejęcie dla talentów), który w ostatnich latach stosowały Microsoft (z Inflection AI) i Amazon (z Adept).
Co zyskuje Nvidia?
Jensen Huang, CEO Nvidii, powiedział wprost: „Planujemy zintegrować procesory Groq o niskich opóźnieniach z architekturą fabryk AI Nvidii”. Oznacza to, że firma łata swoją jedyną słabość – wydajność w tzw. inference (wnioskowaniu). Nvidia ma najlepsze chipy do uczenia AI, ale Groq miał lepsze do jej obsługi. Teraz Nvidia ma obie te rzeczy.
Groq jako „wydmuszka”?
Formalnie Groq pozostaje niezależną firmą. Nowym CEO zostanie dotychczasowy dyrektor finansowy Simon Edwards, a usługa GroqCloud ma działać bez zmian. Pytanie jednak, czym jest firma technologiczna bez swoich założycieli, kluczowych inżynierów i z technologią, którą właśnie oddała największemu konkurentowi?
Dla rynku to jasny sygnał: w 2026 roku Nvidia zamierza być jedynym liczącym się graczem. A 20 miliardów dolarów to dla nich niska cena za święty spokój.
#AIInference #Groq #JensenHuang #JonathanRoss #LPU #nvidia #przejęcie #rynekChipów #sztucznaInteligencjaKoniec eldorado w chmurze. Od 1 stycznia NVIDIA wprowadza sztywne limity w GeForce Now
