Le rack Groq 3 LPX de NVIDIA est désormais en pleine production et sera déployé d'ici la fin de l'année aux côtés des CPU Vera et des GPU Rubin de l'entreprise chez le fournisseur de néonuage Nebius, a déclaré aux journalistes Dion Harris, directeur senior de Nvidia, selon CNBC.

Ce rack représente la commercialisation de la technologie issue du rachat des actifs de Groq par Nvidia pour 20 milliards de dollars en décembre, sa plus grosse transaction enregistrée à ce jour. L'opération s'inscrit dans une course plus large à l'accélération de l'inférence IA — la mise à disposition des modèles entraînés auprès des utilisateurs — devenue un champ de bataille majeur alors que les fournisseurs de cloud s'affrontent pour offrir des applications d'IA plus rapides et plus réactives. Chaque rack à refroidissement liquide intègre 256 puces Groq. Nvidia a indiqué que le rack peut délivrer 3 400 jetons par seconde, en citant un benchmark d'Artificial Analysis. Les puces de Groq sont fabriquées par Samsung, contrairement aux GPU de Nvidia, produits par Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. — un détail qui répartit également l'approvisionnement en silicium de Nvidia sur deux fonderies plutôt qu'une seule.

Scénario haussier

Le rachat de Groq pour 20 milliards de dollars représente un risque financier gérable pour NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA) au regard des capacités stratégiques qu'il peut apporter à l'entreprise. L'analyste de Bernstein Stacy Rasgon a déclaré à CNBC que Nvidia est suffisamment solide financièrement pour absorber une transaction de cette ampleur avec un impact limité sur sa position globale. Cela offre à Nvidia la flexibilité de réaliser de grands investissements stratégiques tout en s'étendant vers de nouvelles technologies de puces IA, sans fragiliser sensiblement son bilan.

La technologie de Groq étend la domination de Nvidia sur l'ensemble de la pile de calcul IA plutôt que de créer une gamme concurrente. Le LPX prend en charge l'inférence à faible latence tandis que les GPU de Nvidia continuent d'assurer l'entraînement et le traitement de contextes volumineux. Le rack peut s'associer aux puces Vera Rubin sans que les clients aient à modifier leurs flux de travail CUDA, approfondissant le verrouillage logiciel qui rend Nvidia difficile à déloger.

L'exécution a été rapide, ce qui compte dans un marché qui évolue à ce rythme. Nvidia est passé de l'annonce du rachat de Groq en décembre à la pleine production et à un client nommé, Nebius, en huit mois. Ce rythme montre que Nvidia sait absorber une technologie acquise et la livrer plutôt que de la laisser s'enliser dans l'intégration.

La vitesse d'inférence de Nvidia dispose désormais d'un avantage chiffré face à l'approche d'un rival clé. Les 3 400 jetons par seconde du rack Groq se comparent aux 750 jetons par seconde qu'OpenAI a promis pour son mode « Ultrafast » propulsé par Cerebras. Cela donne à Nvidia un benchmark à brandir alors que les fournisseurs de cloud cherchent une inférence IA plus rapide et plus réactive.

Scénario baissier

NVIDIA a payé 20 milliards de dollars pour la technologie et les talents de Groq sans acquérir l'entreprise elle-même. Comme Nvidia a concédé sous licence la technologie de Groq et embauché ses employés plutôt que de racheter Groq en totalité, les investisseurs ont moins de visibilité sur la valeur réelle de ce que Nvidia a obtenu et sur la capacité de la transaction à générer des rendements proportionnés à son prix inhabituellement élevé.

Nvidia mène de nombreux paris de front et ne peut donc accorder ni toute son attention ni suffisamment de trésorerie à aucun d'entre eux. Au-delà de Groq, Nvidia s'est engagé jusqu'à 100 milliards de dollars envers OpenAI et 5 milliards envers Intel. Il a également investi des montants plus modestes dans Crusoe, Cohere et CoreWeave, ainsi qu'un accord de licence similaire de 900 millions de dollars pour l'équipe d'Enfabrica — un large éventail de paris dont tous ne seront pas gagnants.

Le LPX est un produit étroitement spécialisé plutôt qu'une plateforme généraliste. La conception de la puce la rend bien adaptée à l'inférence, mais comporte des limites qui la rendent moins adaptée à d'autres tâches comme l'entraînement. Son cas d'usage adressable est donc intrinsèquement plus restreint que le cœur de métier GPU de Nvidia.

Le déploiement repose encore sur un seul client nommé, Nebius. C'est le seul fournisseur de cloud confirmé à ce jour pour déployer le rack Groq, et tant que d'autres ne s'engagent pas, il est difficile de savoir si la technologie connaîtra une adoption large ou restera un ajout de niche.

Données des fonds spéculatifs

La base de données d'Insider Monkey indique que NVIDIA était détenu par 285 fonds spéculatifs au T2 2026, contre 275 au premier trimestre. Le rival AMD était détenu par 164 fonds spéculatifs.

Conclusion

Il s'agit pour NVIDIA d'étendre son emprise sur l'inférence IA à un coût trop faible pour affecter ses propres résultats financiers — c'est précisément pourquoi l'opération compte stratégiquement plutôt que financièrement. Les optimistes estiment que Nvidia l'emportera en agissant vite, en surpassant la technologie des concurrents et en gardant ses clients liés à son logiciel CUDA. Les pessimistes craignent qu'il ne peine en diluant ses capitaux sur trop de projets à la fois, en achetant de la technologie plutôt que des entreprises entières, et en s'appuyant sur un produit qu'un seul client utilise.