Pourquoi Nvidia veut-elle acheter Groq pour 20 milliards de dollars ?

Nvidia a dépensé environ 20 milliards de dollars pour « acheter » Groq via une licence technologique, avec pour objectif principal d’éliminer d’un coup toute menace potentielle dans le domaine des puces d’inférence IA efficaces et à faible coût, tout en intégrant directement une équipe de pointe afin de combler ses propres lacunes technologiques. Cette démarche n’est pas seulement une acquisition défensive face à la concurrence, mais constitue également une stratégie clé pour élargir son fossé défensif et consolider sa position de leader absolu du marché grâce à ses importantes liquidités.

Rédigé par : Ye Huiwen

Source : Wallstreetcn

Nvidia a provoqué une onde de choc dans la Silicon Valley mercredi, la société ayant accepté de payer environ 20 milliards de dollars pour obtenir une licence technologique de la startup Groq et embaucher son équipe centrale.

Cette transaction colossale vise non seulement à consolider la domination de Nvidia dans le calcul d’inférence de l’intelligence artificielle grâce à l’acquisition de la technologie spécialisée de Groq, mais adopte également une structure transactionnelle particulière afin d’éviter un contrôle antitrust de plus en plus strict.

Selon une personne impliquée dans la transaction, la forme spécifique de l’accord est une licence technologique non exclusive, Nvidia embauchant simultanément les fondateurs et dirigeants de Groq. Bien que les détails de la transaction n’aient pas encore été entièrement divulgués, le montant d’environ 20 milliards de dollars représente déjà près de trois fois la valorisation de 6,9 milliards de dollars de Groq lors de son dernier tour de financement il y a quelques mois. Par cette initiative, Nvidia vise à acquérir des capacités de conception de puces plus rentables et plus rapides afin de répondre à la demande croissante d’exécution d’applications IA.

Dans un courriel interne adressé aux employés, le CEO de Nvidia, Jensen Huang, a clairement exposé l’intention stratégique de cette transaction. Il a indiqué qu’il prévoyait d’intégrer les processeurs à faible latence de Groq dans l’architecture des usines IA de Nvidia, élargissant ainsi les capacités de la plateforme pour servir des charges de travail d’inférence et en temps réel plus larges. Cela signifie que Nvidia cherche à combler ses lacunes en matière d’efficacité dans le domaine des puces d’inférence, au-delà des coûteuses puces d’entraînement haute performance.

La structure de cette transaction est similaire à celle adoptée par Microsoft, Amazon et Google au cours des deux dernières années, à savoir « licence technologique + embauche de talents », permettant de passer sous le radar réglementaire sans procéder à une acquisition formelle.

Cette démarche permet à Nvidia d’obtenir des droits de propriété intellectuelle et des talents clés, tout en reflétant la stratégie de la société à la plus forte capitalisation boursière mondiale, qui utilise ses 60 milliards de dollars de réserves de trésorerie pour accélérer la construction de barrières défensives face à des concurrents tels que Google TPU.

Combler les lacunes en matière d’inférence

Le moteur principal de cette transaction réside dans la lutte de Nvidia pour le marché de l’inférence IA.

Bien que les GPU et les logiciels associés de Nvidia dominent le développement et l’entraînement des modèles IA, ses puces existantes sont souvent trop volumineuses et coûteuses pour l’exécution d’applications réelles telles que les chatbots (inférence). Le marché recherche depuis longtemps des alternatives moins chères et plus efficaces, et la technologie de Groq répond précisément à ce besoin.

Ce dispositif d’octroi de licence permet à Nvidia d’acquérir la propriété intellectuelle de Groq. Groq affirme que ses puces surpassent Nvidia en vitesse de traitement des données pour certaines tâches d’applications IA. En comparaison, bien que les puces de Nvidia offrent une grande flexibilité pour traiter divers types d’opérations, elles présentent des marges d’optimisation en termes de vitesse de traitement et de latence.

Dylan Patel, analyste en chef du cabinet de conseil en semi-conducteurs SemiAnalysis, souligne que si la première génération de puces de Groq n’a pas encore pu concurrencer efficacement Nvidia, les deux prochaines générations sont sur le point d’être lancées. Selon lui, Nvidia a probablement perçu une menace dans la nouvelle génération de technologies de Groq, d’où son intervention.

Une structure spéciale « licence + recrutement »

Cette transaction n’est pas une acquisition traditionnelle à 100 %. Le fondateur de Groq, Jonathan Ross, le président Sunny Madra et d’autres employés rejoindront Nvidia afin de « promouvoir et développer » la technologie sous licence. Parallèlement, l’activité cloud d’origine de Groq restera au sein de la société, avec Simon Edwards, nommé CEO en septembre, qui poursuivra son exploitation.

Ce type de structure de licence non exclusive est devenu un moyen courant pour les géants de la tech d’éviter les contrôles réglementaires.

Microsoft, Amazon et Google ont tous utilisé des structures similaires pour attirer les fondateurs et les technologies clés de startups IA sans avoir à procéder à une acquisition formelle. Bien que l’accord similaire entre Google et Character.ai ait suscité l’examen du ministère américain de la Justice, aucune mesure concrète n’a été prise. Actuellement, Nvidia ne fait pas l’objet d’un contrôle antitrust aux États-Unis, mais la société reste prudente dans la description de sa part de marché dans les puces IA.

Selon des sources proches du dossier citées par le Wall Street Journal, en vertu de l’accord de licence, les investisseurs de Groq (dont BlackRock et Tiger Global Management) recevront des paiements échelonnés basés sur les performances futures. Cette transaction ressemble à celle conclue par Nvidia il y a trois mois avec la startup réseau Enfabrica, où Nvidia a dépensé plus de 900 millions de dollars pour embaucher le CEO et l’équipe d’ingénierie de la société, tout en payant des frais de licence technologique.

Un écosystème Nvidia difficile à ébranler

Malgré des milliards de dollars de capital-risque levés, les challengers tels que Groq peinent à briser le contrôle strict de Nvidia sur le marché des puces IA haut de gamme. Les puces de Nvidia bénéficient d’une fidélité client exceptionnelle grâce à leur écosystème propriétaire basé sur le langage de programmation CUDA.

La situation récente de Groq illustre également la difficulté de défier un géant. L’entreprise a récemment revu à la baisse ses prévisions de revenus pour 2025 d’environ trois quarts. Un porte-parole de Groq a expliqué que ce report était dû au manque de capacité des centres de données dans les régions prévues pour le déploiement des puces, ce qui a repoussé une partie des revenus à l’année prochaine. En juillet, Groq prévoyait que son activité cloud dépasserait 40 millions de dollars de revenus cette année, avec un chiffre d’affaires total supérieur à 500 millions de dollars.

Parallèlement, la concurrence sur le marché s’intensifie. Le TPU de Google devient un concurrent sérieux du GPU de Nvidia, et des entreprises majeures comme Apple et Anthropic utilisent déjà le TPU pour entraîner de grands modèles. De plus, Meta et OpenAI développent leurs propres puces d’inférence spécialisées afin de réduire leur dépendance à Nvidia. Dans le secteur des startups, la tendance à l’intégration est évidente : Intel est en négociations avancées pour acquérir SambaNova, Meta a racheté Rivos, et AMD a intégré l’équipe d’Untether AI.

La stratégie du fossé défensif grâce à d’énormes liquidités

Nvidia utilise ses vastes réserves de trésorerie pour consolider ses activités. Fin octobre, ses réserves atteignaient 60 milliards de dollars. Outre le financement de dizaines de fournisseurs cloud et de startups qui achètent ou louent exclusivement ses puces, Nvidia a également commencé à acquérir des technologies à plus grande échelle.

Auparavant, la plus grande acquisition de Nvidia était le rachat de Mellanox pour 6,9 milliards de dollars en 2019, une activité qui est aujourd’hui devenue une division réseau majeure de Nvidia, générant environ 20 milliards de dollars de revenus au dernier trimestre.

Bien que la transaction de 20 milliards de dollars avec Groq ne soit pas une acquisition à 100 %, son ampleur financière dépasse largement les précédentes, montrant que Nvidia est prêt à payer un prix élevé pour éliminer les menaces potentielles et intégrer des technologies de pointe face à une demande de puces de plus en plus spécialisée.