En un movimiento clave que puede redefinir el mapa del hardware para inteligencia artificial, Nvidia incorporó cerca del 90% del equipo de trabajo de Groq, un fabricante de chips especializado en IA. Entre los que se sumaron están su director ejecutivo y el reconocido creador de la Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU) de Google. Los empleados que permanecen en Groq seguirán operando de forma independiente, aunque el traspaso masivo de talento deja en claro cuáles son hoy las prioridades de Nvidia.

Este acuerdo va más allá de sumar especialistas: desactiva a un competidor que venía ganando terreno y refuerza la posición de Nvidia en el mercado de inferencia de IA, un segmento que todavía no domina por completo.

Por qué importa: del liderazgo en entrenamiento a la ambición por la inferencia

Durante años, Nvidia fue referente en la etapa de entrenamiento de inteligencia artificial, donde los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT procesan volúmenes enormes de datos para adquirir conocimiento. Sus GPU se convirtieron en el estándar de referencia, alimentando desde laboratorios de investigación hasta empresas que integran el índice Fortune 500.

Pero la inferencia —la etapa en la que esos modelos ya entrenados generan resultados concretos— es un terreno más difícil, con muchos jugadores y un crecimiento acelerado. Y Nvidia todavía no logró imponerse del todo en ese espacio.

"La inferencia es donde se captura el valor económico real de la IA, desde los asistentes de voz y los autos autónomos hasta la detección de fraude en tiempo real", explicó el Dr. James Wang, un reconocido analista del sector de semiconductores.

Los chips diseñados para la etapa de inferencia necesitan menor latencia, mayor rendimiento y mejor eficiencia energética. Y en esas tres variables, Nvidia enfrenta cada vez más presión, tanto de startups especializadas como de grandes empresas tecnológicas que desarrollan sus propios chips.

La ventaja de Groq: inferencia a gran escala y alta velocidad

Groq, creada por exingenieros de Google, se destacó como un jugador fuerte en el terreno del rendimiento para inferencia. Sus Unidades de Procesamiento del Lenguaje (LPU), desarrolladas de manera exclusiva, están pensadas para ofrecer un cálculo determinista ultrarrápido. Esa capacidad las vuelve ideales para resolver tareas de inferencia en tiempo real dentro de sistemas de inteligencia artificial que operan a gran escala.

Al incorporar al equipo clave de Groq, Nvidia gana tres ventajas decisivas:

• Accede a una arquitectura de chip innovadora, optimizada para cargas de trabajo de inferencia.
• Suma liderazgo en compiladores y herramientas de software pensadas para entornos de baja latencia.
• Asegura propiedad intelectual y talento que, en otras circunstancias, podría haber potenciado a competidores.

Esta jugada no solo mejora la línea de productos de Nvidia, sino que también impide que figuras estratégicas —como el CEO de Groq y el arquitecto de la TPU— terminen en Amazon, Microsoft o Meta, empresas que vienen invirtiendo con fuerza en el desarrollo de chips de IA propios.

Implicancias estratégicas: la disputa por el talento en infraestructura de IA

En este momento de auge para la inteligencia artificial generativa, la infraestructura pasó a ser tan valiosa como el petróleo. Y el talento de alto nivel se volvió un recurso escaso. El movimiento de Nvidia, que se parece más a una adquisición que a una simple contratación, marca un giro claro: dejar de competir solo con hardware para enfocarse en construir el equipo más fuerte posible, integrado por diseñadores de chips, ingenieros de compiladores y arquitectos de sistemas.

Esta estrategia refleja una tendencia que se extiende en toda la industria. El hardware para inteligencia artificial ya no se vende de forma aislada: ahora se integra de manera vertical en cada etapa, desde el entrenamiento y la inferencia hasta la implementación.

Como dijo el reconocido Ben Horowitz: "En la batalla entre plataformas, gana el mejor equipo". Y Nvidia está armando un equipo de lujo.

La capitalización bursátil de US$ 3 billones que hoy sostiene Nvidia no se apoya solo en el silicio, sino también en una visión estratégica sólida. Con la incorporación de talento proveniente de Groq, la compañía potencia su capacidad para ofrecer soluciones completas de inteligencia artificial: desde supercomputadoras de entrenamiento como la DGX GH200 hasta plataformas de inferencia que alimentarán tanto bots de atención al cliente como autos autónomos.

De gigante de la GPU a potencia en infraestructura de IA

Este movimiento, silencioso, pero firme, marca una nueva etapa en la evolución de Nvidia. Ya no es solo un fabricante de GPU: hoy pisa fuerte como uno de los grandes nombres en infraestructura de inteligencia artificial. Al sumar a las mentes más brillantes de Groq, la compañía no solo protege su terreno, sino que también define cómo se implementará la IA en el futuro. Como dijo Charlie Munger: "El sabio busca lo que no puede ver, y Nvidia se prepara para un futuro que otros ni siquiera han empezado a imaginar".

La carrera no pasa únicamente por entrenar modelos más grandes. Se trata de hacerlos más veloces, accesibles y presentes en todos lados. Con el ADN de Groq dentro de la compañía, Nvidia apuesta a que dominar la inferencia es la pieza que le faltaba para cerrar su estrategia en inteligencia artificial.

Conclusiones clave

• La inferencia aparece como la próxima gran frontera de la inteligencia artificial, y Nvidia ya da pasos firmes para liderar ese terreno.
• El fichaje del talento de Groq no solo le permite a la compañía neutralizar posibles amenazas, sino también acelerar su ventaja tecnológica.
• Al integrar de forma vertical sus capacidades de entrenamiento e inferencia, Nvidia se asegura un rol central en toda la cadena de valor de la IA.

Con información de Forbes US.