A Nvidia confirmou a aquisição da Groq, empresa americana que desenvolve chips dedicados à inteligência artificial, por US$ 20 bilhões. O acordo envolve pagamento à vista e inclui todos os ativos da Groq, exceto seu serviço inicial de nuvem.
Fundada em 2016, a Groq se destaca por oferecer uma alternativa aos chips GPU tradicionais, com foco em acelerar grandes modelos de linguagem. A Nvidia segue ampliando sua atuação em tecnologia de IA, diante do crescimento da demanda por processamento especializado.
Essa movimentação é uma das maiores da Nvidia nos últimos anos e reforça sua estratégia global de expansão no mercado de inteligência artificial, complementando investimentos em parcerias como a OpenAI. Importante ressaltar que essa transação não envolve o mercado brasileiro.
A Nvidia anunciou a aquisição da Groq, uma startup que desenvolve chips de inferência para inteligência artificial, focando em acelerar modelos de linguagem de grande porte. O acordo foi concluído com pagamento à vista e inclui todos os ativos da Groq, exceto seu negócio inicial de nuvem.
Fundada em 2016 por Jonathan Ross, ex-criador da unidade de processamento de tensores do Google, a Groq oferece uma alternativa personalizada às tradicionais GPUs usadas pela Nvidia. A empresa levantou US$ 750 milhões em investimento no ano passado, aumentando sua avaliação para US$ 6,9 bilhões.
Para a Nvidia, essa operação representa sua maior aquisição desde 2019, quando comprou a fabricante israelense Mellanox Technologies por US$ 7 bilhões. Atualmente, a empresa de Jensen Huang planeja investir até US$ 100 bilhões na OpenAI, que pretende usar pelo menos 10 GW em produtos da Nvidia.
Com uma receita projetada de US$ 500 milhões para este ano, a Groq tem sede em Mountain View, Califórnia, e chegou a captar fundos de investidores como Samsung e Cisco. Em outubro, a Nvidia reportou uma reserva de caixa superior a US$ 60 bilhões, fortalecendo sua posição para essa expansão.
Essa movimentação reforça a estratégia da Nvidia de ampliar seu portfólio em chips dedicados à inteligência artificial, respondendo à demanda crescente por equipamentos que suportam cargas de trabalho complexas em aprendizado de máquina e processamento de dados.
Via TI Inside
