Nvidia acquiert la startup de puces Groq pour environ 20 milliards de dollars dans le cadre d’un accord de licence qui élimine un concurrent potentiel tout en étendant l’infrastructure d’intelligence artificielle de l’entreprise. La transaction, structurée pour éviter un examen réglementaire approfondi, marque la plus grande opération de Nvidia et suit le même schéma établi trois mois plus tôt avec Enfabrica.
Ce qui s’est passé : acquisition d’actifs
Nvidia acquiert la quasi-totalité des actifs de Groq à l’exception de son activité de cloud computing, même si les entreprises qualifient l’accord « d’accord de licence non exclusif ».
Jonathan Ross, PDG de Groq, ancien ingénieur de Google qui a contribué au développement du Tensor Processing Unit du géant de la recherche, rejoindra Nvidia avec le président Sunny Madra et d’autres cadres dirigeants.
L’accord a été conclu trois mois après que Groq a levé 750 millions de dollars pour une valorisation de 6,9 milliards de dollars auprès d’investisseurs tels que BlackRock, Samsung, Cisco et 1789 Capital, où Donald Trump Jr. est associé. La startup continuera d’opérer de manière indépendante sous la direction du directeur financier Simon Edwards, qui devient son nouveau directeur général.
La transaction reflète l’accord conclu en septembre entre Nvidia et Enfabrica, dans le cadre duquel l’entreprise a payé plus de 900 millions de dollars pour recruter le PDG et les employés de la startup tout en licenciant sa technologie.
Les deux accords utilisent des structures de licence plutôt que des acquisitions complètes, ce qui permet potentiellement d’éviter l’examen antitrust qui avait bloqué l’offre de 40 milliards de dollars de Nvidia pour Arm Holdings en 2022.
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Pourquoi c’est important : domination du marché
L’unité de traitement du langage (Language Processing Unit) de Groq utilise de la SRAM intégrée plutôt que de la DRAM externe, ce qui permet, selon l’entreprise, jusqu’à dix fois plus d’efficacité énergétique. Cette architecture excelle dans l’inférence en temps réel mais limite la taille des modèles.
Le calendrier coïncide avec la récente présentation par Google de sa TPU de septième génération, nom de code Ironwood, et la sortie de Gemini 3, entraîné entièrement sur des TPU, qui a dominé les classements de benchmarks. Nvidia a réagi sur X : « Nous sommes ravis du succès de Google… NVIDIA a une génération d’avance sur l’industrie — c’est la seule plateforme qui exécute chaque modèle d’IA. »
L’accord renforce les récits qui alimentent des projets d’informatique d’IA décentralisée comme io.net, qui se positionnent comme des alternatives à une infrastructure centralisée.
« Les gens peuvent apporter leur propre capacité à un réseau, qu’il s’agisse de centres de données ou de vous-même avec votre ordinateur portable, en contribuant votre puissance GPU disponible et en étant équitablement rémunérés grâce à la tokénomique », a déclaré Jack Collier, directeur de la croissance de io.net, à BeInCrypto.
Toutefois, l’acquisition par Nvidia de la technologie à faible latence de Groq renforce son avance technique, rendant plus difficile pour les alternatives d’atteindre des performances compétitives.
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