NVIDIA telah sepakat untuk membayar sekitar US$20 miliar demi mengakuisisi aset dari startup chip artificial intelligence Groq, menandai transaksi terbesar dalam sejarah perusahaan itu serta melanjutkan strategi mereka yang menyerap calon pesaing sebelum mampu menantang dominasinya di pasar.
Kesepakatan lisensi terbaru pabrikan chip ini mirip dengan transaksi tiga bulan lalu, sehingga memperkuat narasi bahwa infrastruktur AI terdesentralisasi mungkin menjadi satu-satunya alternatif atas dominasi Nvidia yang terus tumbuh.
SponsoredPremium Tiga Kali Lipat dalam Tiga Bulan dengan Koneksi Trump Jr.
Kesepakatan ini terjadi hanya tiga bulan setelah Groq meraih pendanaan US$750 juta dengan valuasi US$6,9 miliar—dengan partisipasi BlackRock, Samsung, Cisco, dan 1789 Capital, di mana Donald Trump Jr. menjadi mitra. Nvidia akan mengakuisisi hampir seluruh aset perusahaan ini, kecuali bisnis cloud computing mereka, meski Groq menggambarkan transaksi ini sebagai “non-exclusive licensing agreement.”
CEO Groq, Jonathan Ross, mantan engineer Google yang ikut menciptakan Tensor Processing Unit milik raksasa pencarian itu, akan bergabung ke Nvidia bersama presiden Sunny Madra dan sejumlah eksekutif senior lainnya. Startup ini tetap akan beroperasi secara independen di bawah CFO Simon Edwards yang kini menjabat sebagai chief executive baru mereka.
Skenario yang Terulang
Transaksi Groq mengikuti pola yang Nvidia lakukan tiga bulan sebelumnya. Pada September, perusahaan itu menggelontorkan lebih dari US$900 juta untuk merekrut CEO dan karyawan Enfabrica serta melisensi teknologi milik startup tersebut. Kedua deal ini memanfaatkan struktur lisensi, bukan akuisisi secara langsung, sehingga kemungkinan menghindari pengawasan antimonopoli yang menggagalkan tawaran akuisisi Nvidia atas Arm Holdings senilai US$40 miliar pada 2022.
The Kobeissi Letter menggambarkan pendekatan Nvidia secara lugas: “We will buy you before you can compete with us.”
Keunggulan Teknis dan Tekanan Persaingan
Language Processing Unit milik Groq menggunakan SRAM pada chip alih-alih DRAM eksternal, sehingga menurut klaim perusahaan mereka mampu menghadirkan efisiensi daya sampai 10x lebih baik. Arsitektur ini sangat unggul dalam inferensi real-time namun membatasi ukuran model—sebuah trade-off yang kini bisa dieksplorasi Nvidia di dalam ekosistemnya yang lebih luas.
Waktunya juga cukup menarik. Google baru saja meluncurkan TPU generasi ketujuh, dengan kode nama Ironwood, dan merilis Gemini 3 yang seluruh proses pelatihannya dilakukan pada TPU sehingga bertengger di peringkat atas benchmark. Nvidia merespons di X: “We’re delighted by Google’s success… NVIDIA is a generation ahead of the industry—it’s the only platform that runs every AI model.” Ketika pemain lama mulai memberi pernyataan penuh penegasan seperti ini, tekananan kompetitif jelas semakin terasa.
Implikasi untuk decentralized AI
Meskipun kesepakatan ini tidak berdampak langsung pada pasar aset kripto, peristiwa ini memperkuat narasi yang mendorong proyek komputasi AI terdesentralisasi. Platform seperti io.net memposisikan diri sebagai alternatif infrastruktur AI terpusat.
“People can put their own supply onto a network, whether that’s data centers or yourself with your laptop, contributing your available GPU power, and getting fairly compensated for it using tokenomics,” Jack Collier, Chief Growth Officer io.net, papar kepada BeInCrypto. Platform tersebut mengklaim klien perusahaan mereka, termasuk Leonardo.ai dan UC Berkeley, berhasil mencapai penghematan biaya signifikan.
Namun, kesenjangan antara narasi dan kenyataan tetap lebar. Akuisisi teknologi latensi rendah Groq oleh Nvidia semakin memperlebar keunggulan teknis mereka, sehingga membuat alternatif lain makin sulit menawarkan performa yang setara.
Transaksi ini juga menimbulkan pertanyaan tentang pengembangan chip AI independen. Cerebras Systems, pesaing Nvidia yang juga sedang mempersiapkan IPO, pada akhirnya bisa saja mengalami tekanan serupa. Apakah perusahaan tersebut bisa tetap mandiri atau harus mengikuti gravitasi finansial Nvidia, hal itu masih harus dilihat ke depannya.
