Nvidia Thâu Tóm Một Đối Thủ Cạnh Tranh Khác Với 20 Tỷ USD, Thúc Đẩy AI Phi Tập Trung

Nguồn: CryptoNewsNet Tiêu đề gốc: Nvidia Thâu Tóm Đối Thủ Khác Với 20B$, Thúc Đẩy AI Phi Tập Trung Liên kết gốc: NVIDIA đã đồng ý trả khoảng $20 tỷ đô la để mua lại các tài sản từ startup chip trí tuệ nhân tạo Groq, đánh dấu giao dịch lớn nhất từ trước đến nay của công ty và tiếp tục chiến lược hấp thụ các đối thủ tiềm năng trước khi họ có thể thách thức vị thế thống trị của thị trường.

Giao dịch cấp phép mới nhất của nhà sản xuất chip này phản ánh một thương vụ tương tự chỉ cách đây ba tháng, củng cố câu chuyện rằng hạ tầng AI phi tập trung có thể là phương án duy nhất để đối phó với sự thống trị ngày càng tăng của Nvidia.

Thương vụ ba lần trong ba tháng với liên kết Trump Jr.

Giao dịch này kết thúc chỉ ba tháng sau khi Groq huy động được $750 triệu đô la với định giá 6,9 tỷ đô la—một vòng gọi vốn có sự tham gia của BlackRock, Samsung, Cisco và 1789 Capital, nơi Donald Trump Jr. giữ vai trò đối tác. Nvidia đang mua lại toàn bộ tài sản của công ty này một cách đáng kể, ngoại trừ lĩnh vực điện toán đám mây, mặc dù Groq mô tả giao dịch này như một “thỏa thuận cấp phép không độc quyền.”

CEO của Groq, Jonathan Ross, một cựu kỹ sư của Google đã giúp tạo ra Tensor Processing Unit của gã khổng lồ tìm kiếm, sẽ gia nhập Nvidia cùng với chủ tịch Sunny Madra và các giám đốc điều hành cấp cao khác. Startup này sẽ tiếp tục hoạt động độc lập dưới sự điều hành của CFO Simon Edwards với vai trò giám đốc điều hành mới.

Kịch bản lặp lại

Giao dịch của Groq theo mô hình mà Nvidia đã thiết lập chỉ ba tháng trước đó. Vào tháng 9, công ty đã trả hơn $900 triệu đô la để tuyển dụng CEO và nhân viên của Enfabrica đồng thời cấp phép công nghệ của startup này. Cả hai thương vụ đều sử dụng cấu trúc cấp phép thay vì mua đứt, có thể giúp tránh khỏi sự kiểm soát của antitrust đã chặn đứng đề nghị mua Arm Holdings trị giá $40 tỷ đô la của Nvidia vào năm 2022.

Cách tiếp cận này được tóm tắt một cách thẳng thắn: “Chúng tôi sẽ mua bạn trước khi bạn có thể cạnh tranh với chúng tôi.” Chưa từng có công ty nào như Nvidia.

Ưu thế kỹ thuật và áp lực cạnh tranh

Language Processing Unit của Groq sử dụng SRAM trên chip thay vì DRAM bên ngoài, cho phép hiệu quả năng lượng tốt hơn gấp 10 lần theo lời công ty. Kiến trúc này xuất sắc trong xử lý dự đoán thời gian thực nhưng giới hạn kích thước mô hình—một sự đánh đổi mà Nvidia giờ đây có thể khai thác trong hệ sinh thái rộng lớn hơn của mình.

Thời điểm này rất đáng chú ý. Google gần đây đã ra mắt TPU thế hệ thứ bảy, mã tên Ironwood, và phát hành Gemini 3, được huấn luyện hoàn toàn trên TPU, để đạt thứ hạng cao trên các bảng xếp hạng benchmark. Nvidia phản hồi: “Chúng tôi rất vui mừng về thành công của Google… NVIDIA đi trước ngành công nghiệp một thế hệ—đây là nền tảng duy nhất chạy được mọi mô hình AI.” Khi các đối thủ lớn bắt đầu phát đi những tuyên bố trấn an như vậy, rõ ràng áp lực cạnh tranh đang gia tăng.

Ảnh hưởng đối với AI phi tập trung

Mặc dù giao dịch này không ảnh hưởng trực tiếp đến thị trường tiền điện tử, nhưng nó củng cố câu chuyện thúc đẩy các dự án tính toán AI phi tập trung. Các nền tảng như io.net tự định vị mình như các lựa chọn thay thế cho hạ tầng AI tập trung.

“Con người có thể đưa nguồn cung của riêng mình vào mạng lưới, dù đó là trung tâm dữ liệu hoặc chính bạn với chiếc laptop của mình, góp phần cung cấp sức mạnh GPU sẵn có và nhận phần thưởng xứng đáng qua tokenomics,” theo các nhà quan sát trong ngành. Nền tảng này tuyên bố rằng các khách hàng doanh nghiệp, bao gồm Leonardo.ai và UC Berkeley, đã đạt được tiết kiệm chi phí đáng kể.

Tuy nhiên, khoảng cách giữa câu chuyện và thực tế vẫn còn rất lớn. Việc Nvidia mua lại công nghệ độ trễ thấp của Groq càng mở rộng lợi thế kỹ thuật của mình, khiến các lựa chọn thay thế khác khó có thể cạnh tranh về hiệu suất.

Giao dịch này cũng đặt ra câu hỏi về phát triển chip AI độc lập. Cerebras Systems, một đối thủ khác của Nvidia đang chuẩn bị IPO, có thể cuối cùng cũng sẽ đối mặt với áp lực tương tự. Liệu họ có thể duy trì độc lập hay sẽ bị sức hút tài chính của Nvidia làm suy yếu, còn phải chờ xem.