20 Milliarden US-Dollar für den Kauf von Groq – was bezweckt Nvidia damit?

Nvidia investiert rund 20 Milliarden US-Dollar, um durch Technologielizenzierung Groq „aufzukaufen“. Das Hauptziel ist es, potenzielle Bedrohungen im Bereich effizienter, kostengünstiger KI-Inferenz-Chips auf einen Schlag zu beseitigen und gleichzeitig ein Spitzenteam zu übernehmen, um eigene technologische Schwächen auszugleichen. Dieser Schritt ist nicht nur eine defensive Übernahme gegenüber Wettbewerbern, sondern auch eine Schlüsselstrategie, mit der Nvidia seine umfangreichen Barmittel nutzt, um einen noch breiteren Burggraben zu errichten und seine absolute Marktführerschaft zu festigen.

Autorin: Ye Huiwen

Quelle: Wallstreetcn

Nvidia sorgte am Mittwoch im Silicon Valley für Aufsehen: Das Unternehmen hat zugestimmt, rund 20 Milliarden US-Dollar für die Technologielizenzierung des Start-ups Groq zu zahlen und dessen Kernteam einzustellen.

Dieser Mega-Deal zielt nicht nur darauf ab, Nvidias Dominanz im Bereich KI-Inferenz durch den Erwerb von Groqs Spezialtechnologie zu festigen, sondern nutzt auch eine spezielle Transaktionsstruktur, um die zunehmend strengeren Kartellprüfungen zu umgehen.

Laut einer an der Transaktion beteiligten Person handelt es sich bei dem Deal um eine nicht-exklusive Technologielizenzierung, wobei Nvidia gleichzeitig die Gründer und das Managementteam von Groq einstellt. Obwohl die Details noch nicht vollständig veröffentlicht wurden, entspricht das Finanzvolumen von rund 20 Milliarden US-Dollar etwa dem Dreifachen der Bewertung von Groq bei der letzten Finanzierungsrunde vor einigen Monaten (6,9 Milliarden US-Dollar). Mit diesem Schritt will Nvidia kostengünstigere und schnellere Chipdesign-Fähigkeiten erwerben, um der wachsenden Nachfrage nach KI-Anwendungen gerecht zu werden.

Nvidia-CEO Jensen Huang erläuterte die strategische Absicht des Deals in einer internen E-Mail an die Mitarbeiter. Er erklärte, dass geplant sei, Groqs Low-Latency-Prozessoren in Nvidias KI-Fabrik-Architektur zu integrieren, um die Plattformfähigkeiten zu erweitern und ein breiteres Spektrum an KI-Inferenz- und Echtzeit-Workloads zu bedienen. Das bedeutet, dass Nvidia versucht, seine Effizienzdefizite im Bereich der Inferenzchips zu beheben, die bislang außerhalb der extrem teuren Hochleistungstrainingschips lagen.

Die Struktur dieses Deals ähnelt dem Modell, das Microsoft, Amazon und Google in den letzten zwei Jahren verwendet haben: „Lizenzierung von Technologie + Einstellung von Talenten“, um regulatorische Hürden zu umgehen, ohne das Unternehmen formell zu übernehmen.

Dieser Schritt verschafft Nvidia nicht nur Zugang zu entscheidendem geistigem Eigentum und Talenten, sondern zeigt auch, dass das weltweit höchstbewertete Unternehmen angesichts der Konkurrenz durch Google TPU und andere Wettbewerber seine Bargeldreserven von bis zu 60 Milliarden US-Dollar nutzt, um Verteidigungsbarrieren zu errichten.

Schließung der Inferenz-Lücke

Der Hauptantrieb für diese Transaktion ist Nvidias Kampf um den KI-Inferenzmarkt.

Obwohl Nvidias GPUs und zugehörige Software im Bereich KI-Modellentwicklung und -training absolut führend sind, sind die vorhandenen Chips für den Betrieb von Anwendungen wie Chatbots (Inferenz) oft zu groß und zu teuer. Der Markt sucht seit langem nach günstigeren und effizienteren Alternativen – und genau dafür ist Groqs Technologie konzipiert.

Durch diese Lizenzvereinbarung erhält Nvidia Zugang zu Groqs geistigem Eigentum. Groq behauptet, dass seine Chips bei bestimmten Aufgaben im Zusammenhang mit KI-Anwendungen eine höhere Datenverarbeitungsgeschwindigkeit als Nvidia bieten. Im Vergleich dazu sind Nvidias Chips zwar flexibel bei der Verarbeitung verschiedener Operationen, weisen aber bei Geschwindigkeit und Latenz noch Optimierungspotenzial auf.

Dylan Patel, Chefanalyst bei der Chip-Beratungsfirma SemiAnalysis, weist darauf hin, dass Groqs erste Chip-Generation noch keine starke Konkurrenz für Nvidia darstellt, aber die nächsten beiden Generationen stehen kurz vor der Markteinführung. Er glaubt, dass Nvidia in Groqs neuer Technologie eine Bedrohung erkannt hat und deshalb gehandelt hat.

Spezielle Struktur: „Lizenzierung + Talentakquise“

Dieser Deal ist keine klassische Komplettübernahme. Groq-Gründer Jonathan Ross, Präsident Sunny Madra und weitere Mitarbeiter werden zu Nvidia wechseln, um die lizenzierte Technologie „voranzutreiben und auszubauen“. Gleichzeitig bleibt das ursprüngliche Cloud-Geschäft von Groq im Unternehmen, das vom im September eingestellten CFO Simon Edwards als neuem CEO weitergeführt wird.

Solche nicht-exklusiven Lizenzvereinbarungen sind eine gängige Methode, mit der Technologiekonzerne regulatorische Prüfungen umgehen.

Microsoft, Amazon und Google haben ähnliche Strukturen genutzt, um Gründer und Kerntechnologien von KI-Start-ups zu übernehmen, ohne das Unternehmen formell zu kaufen. Obwohl ein ähnlicher Deal zwischen Google und Character.ai die Aufmerksamkeit des US-Justizministeriums auf sich zog, wurden keine Maßnahmen ergriffen. Nvidia sieht sich derzeit in den USA keiner Kartellprüfung ausgesetzt, beschreibt seinen Marktanteil im Bereich KI-Chips jedoch stets vorsichtig.

Laut Insidern, die mit dem Wall Street Journal sprachen, erhalten Groqs Investoren (darunter BlackRock und Tiger Global Management) als Ergebnis der Lizenzvereinbarung eine Vergütung, einschließlich gestaffelter Zahlungen auf Basis künftiger Leistungen. Dieser Deal ähnelt Nvidias Transaktion mit dem Netzwerk-Start-up Enfabrica vor drei Monaten, bei der Nvidia über 900 Millionen US-Dollar für die Einstellung des CEO und des Engineering-Teams sowie für Technologielizenzen zahlte.

Das schwer erschütterbare Nvidia-Ökosystem

Trotz Milliarden an Risikokapital ist es Herausforderern wie Groq bislang kaum gelungen, Nvidias strikte Kontrolle über den High-End-KI-Chipmarkt zu durchbrechen. Die starke Kundenbindung an Nvidias Chips resultiert vor allem aus dem proprietären CUDA-Programmierökosystem.

Auch Groqs jüngste Geschäftsentwicklung spiegelt die Schwierigkeit wider, gegen einen Giganten anzutreten. Das Unternehmen hat seine Umsatzerwartungen für 2025 kürzlich um etwa drei Viertel gesenkt. Ein Groq-Sprecher erklärte, dies liege daran, dass in den für den Chip-Einsatz vorgesehenen Regionen die Kapazitäten der Rechenzentren fehlen, wodurch sich ein Teil der Umsatzerwartungen auf das nächste Jahr verschiebt. Im Juli hatte Groq noch prognostiziert, dass der Cloud-Bereich in diesem Jahr einen Umsatz von über 40 Millionen US-Dollar und einen Gesamtumsatz von über 500 Millionen US-Dollar erzielen würde.

Gleichzeitig verschärft sich der Wettbewerb. Googles TPU wird zu einem starken Konkurrenten für Nvidias GPU, und große Unternehmen wie Apple und Anthropic nutzen TPU bereits für das Training großer Modelle. Meta und OpenAI entwickeln ebenfalls eigene spezialisierte Inferenzchips, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern. Im Start-up-Bereich ist eine Konsolidierung zu beobachten: Intel verhandelt intensiv über die Übernahme von SambaNova, Meta hat Rivos übernommen und AMD hat das Team von Untether AI integriert.

Burggraben-Strategie mit riesigen Barmitteln

Nvidia nutzt seine enormen Barmittel, um das Geschäft zu festigen. Bis Ende Oktober beliefen sich die Barmittelreserven auf 60 Milliarden US-Dollar. Neben der Finanzierung zahlreicher Cloud-Anbieter und Start-ups, die exklusiv Nvidia-Chips kaufen oder mieten, beginnt Nvidia nun auch mit groß angelegten Technologieakquisitionen.

Die bisher größte Übernahme von Nvidia war der Kauf von Mellanox im Jahr 2019 für 6,9 Milliarden US-Dollar. Dieses Geschäft ist inzwischen zu einer wichtigen Netzwerksparte von Nvidia geworden und trug im letzten Quartal rund 20 Milliarden US-Dollar zum Umsatz bei.

Obwohl der 20-Milliarden-Dollar-Deal mit Groq keine Komplettübernahme ist, übertrifft das Finanzvolumen alle bisherigen Transaktionen deutlich. Das zeigt, dass Nvidia angesichts der immer spezialisierteren Chip-Nachfrage bereit ist, hohe Summen zu investieren, um potenzielle Bedrohungen auszuschalten und Spitzentechnologien zu integrieren.