NVIDIA ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिप स्टार्टअप Groq से संपत्ति हासिल करने के लिए लगभग $20 बिलियन देने पर सहमति जताई है, जो कंपनी का अब तक का सबसे बड़ा लेनदेन है और संभावित प्रतिस्पर्धियों को अपने बाजार प्रभुत्व को चुनौती देने से पहले ही अवशोषित करने की इसकी रणनीति को जारी रखता है।
चिपमेकर का नवीनतम लाइसेंसिंग सौदा तीन महीने पहले हुए एक समान लेनदेन की तरह है, जो इस कथा को मजबूत करता है कि विकेंद्रीकृत AI इंफ्रास्ट्रक्चर Nvidia के बढ़ते प्रभुत्व का एकमात्र विकल्प हो सकता है।
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Trump Jr. कनेक्शन के साथ तीन महीने में तीन गुना प्रीमियम
यह सौदा Groq द्वारा $6.9 बिलियन के मूल्यांकन पर $750 मिलियन जुटाने के केवल तीन महीने बाद संपन्न हुआ—एक राउंड जिसमें BlackRock, Samsung, Cisco, और 1789 Capital शामिल थे, जहां Donald Trump Jr. एक साझेदार के रूप में कार्यरत हैं। Nvidia कंपनी की लगभग सभी संपत्तियां हासिल कर रहा है, अपने क्लाउड कंप्यूटिंग व्यवसाय को छोड़कर, हालांकि Groq ने इस लेनदेन को "गैर-विशिष्ट लाइसेंसिंग समझौता" के रूप में प्रस्तुत किया।
Groq के CEO Jonathan Ross, जो पूर्व Google इंजीनियर हैं और जिन्होंने सर्च जायंट की Tensor Processing Unit बनाने में मदद की थी, अध्यक्ष Sunny Madra और अन्य वरिष्ठ अधिकारियों के साथ Nvidia में शामिल होंगे। स्टार्टअप CFO Simon Edwards के तहत अपने नए मुख्य कार्यकारी अधिकारी के रूप में स्वतंत्र रूप से काम करना जारी रखेगा।
दोहराई जाने वाली रणनीति
Groq लेनदेन उस पैटर्न का अनुसरण करता है जो Nvidia ने केवल तीन महीने पहले स्थापित किया था। सितंबर में, कंपनी ने Enfabrica के CEO और कर्मचारियों को नियुक्त करने के लिए $900 मिलियन से अधिक का भुगतान किया, जबकि स्टार्टअप की तकनीक को लाइसेंस दिया। दोनों सौदे सीधे अधिग्रहण के बजाय लाइसेंसिंग संरचनाओं का उपयोग करते हैं, संभावित रूप से उस एंटीट्रस्ट जांच से बचते हुए जिसने 2022 में Arm Holdings के लिए Nvidia की $40 बिलियन की बोली को अवरुद्ध कर दिया था।
The Kobeissi Letter ने Nvidia के दृष्टिकोण को स्पष्ट रूप से संक्षेपित किया: "हम आपको खरीद लेंगे इससे पहले कि आप हमारे साथ प्रतिस्पर्धा कर सकें।"
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तकनीकी बढ़त और प्रतिस्पर्धी दबाव
Groq की Language Processing Unit बाहरी DRAM के बजाय ऑन-चिप SRAM का उपयोग करती है, जो कंपनी के दावे के अनुसार 10 गुना बेहतर ऊर्जा दक्षता को सक्षम बनाती है। यह आर्किटेक्चर रियल-टाइम इन्फरेंस में उत्कृष्ट है लेकिन मॉडल आकार को सीमित करता है—एक ट्रेडऑफ जिसे Nvidia अब अपने व्यापक इकोसिस्टम के भीतर खोज सकता है।
समय उल्लेखनीय है। Google ने हाल ही में अपनी सातवीं पीढ़ी की TPU का अनावरण किया, जिसका कोडनेम Ironwood है, और बेंचमार्क रैंकिंग में शीर्ष पर आने के लिए पूरी तरह से TPU पर प्रशिक्षित Gemini 3 जारी किया। Nvidia ने X पर जवाब दिया: "हम Google की सफलता से प्रसन्न हैं... NVIDIA उद्योग से एक पीढ़ी आगे है—यह एकमात्र प्लेटफॉर्म है जो हर AI मॉडल को चलाता है।" जब मौजूदा कंपनियां ऐसे आश्वासन बयान जारी करना शुरू करती हैं, तो स्पष्ट रूप से प्रतिस्पर्धी दबाव बढ़ रहा है।
विकेंद्रीकृत AI के लिए निहितार्थ
जबकि इस सौदे का क्रिप्टोकरेंसी बाजारों पर कोई प्रत्यक्ष प्रभाव नहीं है, यह विकेंद्रीकृत AI कंप्यूटिंग परियोजनाओं को संचालित करने वाली कथा को मजबूत करता है। io.net जैसे प्लेटफॉर्म खुद को केंद्रीकृत AI इंफ्रास्ट्रक्चर के विकल्प के रूप में स्थापित करते हैं।
"लोग अपनी खुद की आपूर्ति एक नेटवर्क पर डाल सकते हैं, चाहे वह डेटा सेंटर हों या आप खुद अपने लैपटॉप के साथ, अपनी उपलब्ध GPU शक्ति का योगदान करते हुए, और टोकनॉमिक्स का उपयोग करके इसके लिए उचित मुआवजा प्राप्त करते हुए," Jack Collier, io.net के Chief Growth Officer, ने BeInCrypto को बताया। प्लेटफॉर्म का दावा है कि Leonardo.ai और UC Berkeley सहित एंटरप्राइज क्लाइंट्स ने महत्वपूर्ण लागत बचत हासिल की है।
हालांकि, कथा और वास्तविकता के बीच का अंतर व्यापक बना हुआ है। Nvidia द्वारा Groq की कम-लेटेंसी तकनीक का अधिग्रहण इसकी तकनीकी बढ़त को और बढ़ाता है, जिससे किसी भी विकल्प के लिए प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन की पेशकश करना कठिन हो जाता है।
यह लेनदेन स्वतंत्र AI चिप विकास के बारे में भी सवाल उठाता है। Cerebras Systems, एक अन्य Nvidia प्रतियोगी जो IPO की तैयारी कर रहा है, अंततः समान दबाव का सामना कर सकता है। क्या यह स्वतंत्र रह सकता है या Nvidia के वित्तीय गुरुत्वाकर्षण के आगे झुक जाएगा, यह देखा जाना बाकी है।
स्रोत: https://beincrypto.com/nvidia-absorbs-rival-decentralized-ai/
