A recente decisão da Nvidia de firmar um acordo de licenciamento com a Groq, estimado em US$ 20 bilhões, sinaliza uma mudança relevante na forma como o mercado de inteligência artificial passa a enxergar a cadeia de valor do hardware.

Ao acessar uma tecnologia de chips especializada em inferência, fase em que modelos de IA já treinados são executados para processar dados e gerar respostas em escala, a empresa reforça que o desempenho da inteligência artificial não depende apenas do treinamento, mas da eficiência com que esses sistemas operam no mundo real.

Enquanto a Nvidia domina o fornecimento de GPUs utilizadas no treinamento de modelos de IA, a Groq construiu sua expertise no desenvolvimento de processadores voltados à inferência — etapa responsável por executar modelos já treinados e entregar respostas em tempo quase instantâneo, como textos, imagens ou decisões automatizadas. É nesse ponto que a inteligência artificial deixa o ambiente de laboratório e passa a interagir diretamente com usuários e sistemas produtivos.

Da supremacia do treinamento à centralidade da inferência

Por muito tempo, o treinamento foi considerado o principal gargalo técnico da IA. No entanto, com a adoção crescente dessas tecnologias em aplicações práticas, a inferência passou a ocupar um papel central. Fundada por ex-engenheiros do Google envolvidos na criação das TPUs, a Groq seguiu um caminho diferente ao evitar a competição direta com GPUs generalistas e concentrar esforços no desenvolvimento de chips altamente especializados para executar modelos de linguagem com maior eficiência.

Essa especialização permite operar em outro patamar de desempenho, com maior volume de processamento por segundo, o que se traduz em respostas mais rápidas e previsíveis quando comparado a infraestruturas tradicionais. O resultado é uma execução mais eficiente dos modelos, fator decisivo em ambientes onde escala, custo e latência se tornam variáveis críticas.

Ao integrar esse tipo de tecnologia ao seu portfólio, a Nvidia indica que entende a mudança no eixo competitivo do setor. A diferenciação deixa de estar apenas em quem treina os melhores modelos e passa a incluir quem consegue entregar respostas mais rápidas, mais baratas e em larga escala. Esse movimento se conecta a investimentos estruturais mais amplos em infraestrutura de IA, como os previstos pelo projeto Stargate, que reforçam a inteligência artificial como um ativo estratégico de longo prazo.

Mais do que uma disputa por inovação algorítmica, o que se observa é uma reconfiguração do mercado, impulsionada pela velocidade com que a IA evolui e é absorvida. Nesse novo cenário, a liderança passa a ser definida pela capacidade de combinar avanço técnico, escala financeira e domínio da infraestrutura física que sustenta o funcionamento contínuo desses sistemas.