El rack Groq 3 LPX de NVIDIA ya está en producción total y se desplegará este año junto con las CPU Vera y las GPU Rubin de la compañía en el proveedor de neocloud Nebius, dijo a la prensa Dion Harris, director senior de Nvidia, según informó CNBC.

El rack representa la comercialización de la tecnología proveniente de la compra de activos de Groq por $20 mil millones que realizó Nvidia en diciembre, su mayor operación registrada. La operación forma parte de una carrera más amplia por acelerar la inferencia de IA —el suministro de modelos entrenados a los usuarios—, que se ha convertido en un campo de batalla importante mientras los proveedores de la nube compiten por ofrecer aplicaciones de IA más rápidas y responsivas. Cada rack de refrigeración líquida agrupa 256 chips de Groq. Nvidia afirmó que el rack puede entregar 3.400 tokens por segundo, citando un benchmark de Artificial Analysis. Los chips de Groq son fabricados por Samsung, a diferencia de las GPU propias de Nvidia, que produce Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., un detalle que además distribuye el suministro de silicio de Nvidia entre dos fundiciones en lugar de una.

Argumentos a favor

La operación de Groq por $20 mil millones representa un riesgo financiero manejable para NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA) en relación con las capacidades estratégicas que podría aportar a la empresa. La analista de Bernstein Stacy Rasgon dijo a CNBC que Nvidia es financieramente lo suficientemente sólida como para absorber una operación de esta magnitud con poco impacto en su posición general. Eso le da a Nvidia la flexibilidad de realizar grandes inversiones estratégicas mientras se expande hacia nuevas tecnologías de chips de IA sin tensionar materialmente su balance.

La tecnología de Groq extiende el dominio de Nvidia en toda la pila de cómputo de IA en lugar de crear una línea de productos rival. El LPX se encarga de la inferencia de baja latencia, mientras que las GPU de Nvidia siguen gestionando el entrenamiento y el procesamiento de contexto amplio. El rack puede combinarse con los chips Vera Rubin sin que los clientes cambien sus flujos de trabajo de CUDA, profundizando el candado de software que ha hecho difícil desplazar a Nvidia.

La ejecución ha sido rápida, lo cual importa en un mercado que se mueve con esta velocidad. Nvidia pasó de anunciar la compra de Groq en diciembre a la producción total y un cliente con nombre, Nebius, en ocho meses. Ese ritmo demuestra que Nvidia puede absorber tecnología adquirida y comercializarla en lugar de dejarla estancarse en la integración.

La velocidad de inferencia de Nvidia ahora tiene una ventaja cuantificada sobre el enfoque de un rival clave. Los 3.400 tokens por segundo del rack de Groq se comparan con los 750 tokens por segundo que OpenAI ha prometido para su modo "Ultrafast" impulsado por Cerebras. Esto le da a Nvidia un benchmark que puede exhibir mientras los proveedores de la nube buscan inferencia de IA más rápida y responsiva.

Argumentos en contra

NVIDIA pagó $20 mil millones por la tecnología y el talento de Groq sin adquirir la empresa en sí. Dado que Nvidia licenció la tecnología de Groq y contrató a sus empleados en lugar de comprar Groq por completo, los inversionistas tienen menos visibilidad sobre el valor total de lo que Nvidia obtuvo y sobre si la operación puede generar rendimientos proporcionales a su precio inusualmente elevado.

Nvidia está llevando adelante muchas de estas apuestas simultáneamente, por lo que no puede dedicar toda su atención ni suficiente efectivo a ninguna en particular. Más allá de Groq, Nvidia ha comprometido hasta $100 mil millones a OpenAI y $5 mil millones a Intel. También ha destinado sumas menores a Crusoe, Cohere y CoreWeave, además de un acuerdo de licencia similar de $900 millones por el equipo de Enfabrica, una amplia dispersión de apuestas en la que no todas darán frutos.

El LPX es un producto estrecho y especializado, no una plataforma amplia. El diseño del chip lo hace muy adecuado para la inferencia, pero presenta limitaciones que lo vuelven menos apto para otras tareas como el entrenamiento. Su caso de uso direccionable es, por lo tanto, inherentemente más pequeño que el negocio central de GPU de Nvidia.

El despliegue aún depende de un cliente con nombre: Nebius. Es el único proveedor de la nube confirmado hasta ahora que desplegará el rack de Groq, y hasta que más se comprometan, no está claro si la tecnología logrará una adopción amplia o seguirá siendo una adición de nicho.

Datos de fondos de cobertura

La base de datos de Insider Monkey muestra que NVIDIA estaba en cartera de 285 fondos de cobertura en el segundo trimestre de 2026, frente a 275 en el primer trimestre. Su rival AMD estaba en cartera de 164 fondos de cobertura.

Conclusión

Se trata de NVIDIA extendiendo su alcance hacia la inferencia de IA a un costo demasiado pequeño para mover sus propios resultados financieros, que es exactamente por lo que importa estratégicamente y no financieramente. Los optimistas creen que Nvidia ganará al moverse rápido, superar la tecnología de sus competidores y mantener a los clientes atados a su software CUDA. Los pesimistas temen que struggle al desperdiciar dinero en demasiados proyectos a la vez, comprar tecnología en lugar de negocios completos y depender de un producto que solo un cliente utiliza.