Il rack Groq 3 LPX di NVIDIA è ora in piena produzione e verrà distribuito entro la fine dell'anno insieme alle CPU Vera e alle GPU Rubin dell'azienda presso il provider neocloud Nebius, come riferito ai giornalisti dal senior director di Nvidia Dion Harris, secondo CNBC.

Il rack rappresenta la commercializzazione della tecnologia derivante dall'acquisto degli asset di Groq per 20 miliardi di dollari effettuato da Nvidia a dicembre, l'operazione più grande mai registrata dall'azienda. L'accordo rientra in una corsa più ampia ad accelerare l'inferenza AI — ovvero l'erogazione dei modelli addestrati agli utenti — diventata un campo di battaglia importante mentre i provider cloud competono per offrire applicazioni AI più rapide e reattive. Ogni rack a raffreddamento liquido racchiude 256 chip Groq. Nvidia ha dichiarato che il rack può erogare 3.400 token al secondo, citando un benchmark di Artificial Analysis. I chip di Groq sono prodotti da Samsung, a differenza delle GPU di Nvidia, realizzate da Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. — un dettaglio che distribuisce anche l'offerta di silicio di Nvidia su due foundry anziché uno.

Scenario rialzista

L'operazione Groq da 20 miliardi di dollari rappresenta un rischio finanziario gestibile per NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA) rispetto alle capacità strategiche che potrebbe aggiungere all'azienda. L'analista di Bernstein Stacy Rasgon ha dichiarato a CNBC che Nvidia è finanziariamente abbastanza solida da assorbire un'operazione di queste dimensioni con un impatto minimo sulla propria posizione complessiva. Ciò offre a Nvidia la flessibilità di effettuare grandi investimenti strategici espandendosi al contempo in nuove tecnologie di chip AI senza mettere sotto pressione in modo significativo il proprio bilancio.

La tecnologia di Groq estende il dominio di Nvidia sull'intero stack di calcolo AI invece di creare una linea di prodotti concorrente. LPX gestisce l'inferenza a bassa latenza mentre le GPU di Nvidia continuano a occuparsi dell'addestramento e dell'elaborazione di contesti ampi. Il rack può essere abbinato ai chip Vera Rubin senza che i clienti debbano modificare i propri flussi di lavoro CUDA, rafforzando quel lock-in software che ha reso difficile scalzare Nvidia.

L'esecuzione è stata rapida, un fattore importante in un mercato che si muove a questa velocità. Nvidia è passata dall'annuncio dell'acquisto di Groq a dicembre alla piena produzione e a un cliente designato, Nebius, in otto mesi. Un ritmo che dimostra come Nvidia possa assorbire la tecnologia acquisita e immetterla sul mercato invece di lasciarla arenare nella fase di integrazione.

La velocità di inferenza di Nvidia ha ora un vantaggio quantificato rispetto all'approccio di un concorrente chiave. I 3.400 token al secondo del rack Groq si confrontano con i 750 token al secondo che OpenAI ha promesso per la sua modalità "Ultrafast" basata su Cerebras. Ciò offre a Nvidia un benchmark da esibire mentre i provider cloud cercano inferenza AI più rapida e reattiva.

Scenario ribassista

NVIDIA ha pagato 20 miliardi di dollari per la tecnologia e il talento di Groq senza acquisire l'azienda stessa. Poiché Nvidia ha ottenuto in licenza la tecnologia di Groq e ha assunto i suoi dipendenti invece di acquistare Groq per intero, gli investitori hanno minore visibilità sul valore complessivo di ciò che Nvidia ha ottenuto e sull'eventualità che l'operazione generi rendimenti proporzionati al suo prezzo insolitamente elevato.

Nvidia sta portando avanti molte di queste scommesse contemporaneamente, quindi non può dedicare piena attenzione o denaro sufficiente a nessuna di esse. Oltre a Groq, Nvidia si è impegnata fino a 100 miliardi di dollari con OpenAI e 5 miliardi di dollari con Intel. Ha inoltre investito somme minori in Crusoe, Cohere e CoreWeave, oltre a un accordo di licenza simile da 900 milioni di dollari per il team di Enfabrica, un ampio ventaglio di scommesse in cui non tutte daranno frutti.

LPX è un prodotto ristretto e specializzato anziché una piattaforma ampia. Il design del chip lo rende adatto all'inferenza, ma presenta limitazioni che lo rendono meno adatto ad altri compiti come l'addestramento. Il suo caso d'uso indirizzabile è quindi intrinsecamente più piccolo rispetto al core del business GPU di Nvidia.

Il lancio si basa ancora su un unico cliente designato, Nebius. È l'unico provider cloud che finora abbia confermato l'implementazione del rack Groq e, finché non se ne aggiungono altri, non è chiaro se la tecnologia vedrà un'adozione diffusa o rimarrà un'aggiunta di nicchia.

Dati sugli hedge fund

Il database di Insider Monkey mostra che NVIDIA era detenuta da 285 hedge fund nel secondo trimestre del 2026, in aumento rispetto ai 275 del primo trimestre. Il rivale AMD era detenuto da 164 hedge fund.

Conclusione

Si tratta di NVIDIA che estende la propria portata nell'inferenza AI a un costo troppo contenuto per incidere sui propri risultati finanziari, ed è esattamente per questo che l'operazione conta sul piano strategico anziché su quello finanziario. Gli ottimisti ritengono che Nvidia vincerà muovendosi rapidamente, superando la tecnologia dei concorrenti e mantenendo i clienti legati al suo software CUDA. I pessimisti temono invece che farà fatica sprecando denaro su troppi progetti contemporaneamente, acquistando tecnologia invece di intere aziende e affidandosi a un prodotto usato da un solo cliente.