صفقة Nvidia بقيمة $20 مليار دولار مع Groq: القضاء على منافس والعقل المدبر وراءها

الصورة الأكبر وراء الترخيص غير الحصري

في يوم الجمعة، أعلنت شركة شرائح الذكاء الاصطناعي Groq عن اتفاقية ترخيص غير حصري مع Nvidia لتقنيتها للاستنتاج—لكن هذه لم تكن مجرد صفقة تقنية عادية. يشمل الترتيب أيضًا انضمام مؤسس الشركة ومديرها التنفيذي جوناثان روس، والرئيس Sunny Madra، وموظفي الهندسة الرئيسيين إلى Nvidia لتطوير وتسويق المنصة المرخصة. في عالم الاستراتيجية المؤسسية، يُطلق على هذا الهيكل اسم: “الاستحواذ عبر التوظيف”—وهو أقرب شيء إلى استحواذ كامل دون أن يكون رسميًا.

ما يجعل هذه الخطوة استراتيجية عبقرية هو أن Nvidia تحقق هدفين حاسمين في آن واحد. أولاً، تقوم بتحييد منافس ناشئ في سوق الاستنتاج في الذكاء الاصطناعي الذي يتوسع بسرعة. ثانيًا، تدمج تقنية شرائح متطورة وموظفي الهندسة الذين أنشأوها. بينما ستستمر Groq تقنيًا في العمليات تحت قيادة جديدة تدير GroqCloud، فإن مغادرة مؤسسها—المهندس الرؤيوي لتقنية الشركة—يشير إلى أن جميع التطورات التكنولوجية المستقبلية ستتدفق الآن عبر منظمة Nvidia.

الحجم المالي وتأثيرات السوق

على الرغم من أن كلا الشركتين لم تكشف عن الشروط الرسمية، إلا أن التقارير الصناعية تقدر قيمة الصفقة بحوالي $20 مليار—مما يجعلها أكبر صفقة في تاريخ Nvidia. للتوضيح: كانت عملية الاستحواذ السابقة الأكبر لـ Nvidia هي Mellanox Technologies في 2020 مقابل 6.9 مليار دولار، وهي صفقة أثبتت أنها مربحة بشكل استثنائي حيث ازدهرت قسم الشبكات في الشركة.

يُمثل سعر $20 مليار علاوة كبيرة على تقييم التمويل الأخير لـ Groq. بعد جولة تمويل بقيمة $750 مليون في سبتمبر، كانت الشركة تُقدر بقيمة 6.9 مليار دولار—مما يعني أن Nvidia تدفع تقريبًا ثلاثة أضعاف هذا الرقم. ومن الجدير بالذكر أن Nvidia حاولت سابقًا الاستحواذ على Arm Holdings في 2020، لكن المنظمين في الولايات المتحدة وخارجها عرقلوا الصفقة بسبب مخاوف صارمة من الاحتكار. يبدو أن هيكلة ترتيب Groq كاتفاقية ترخيص مع استقطاب المواهب هو استراتيجية متعمدة لتجنب تعقيدات تنظيمية مماثلة، نظرًا لمكانة Nvidia المهيمنة بالفعل في نظام شرائح الذكاء الاصطناعي.

فهم تقنية Groq وفرصة السوق

تركز ابتكارات Groq على وحدات معالجة اللغة (LPUs)—شرائح متخصصة مصممة خصيصًا لمهام استنتاج الذكاء الاصطناعي. لتوضيح الفرق: ينطوي نشر الذكاء الاصطناعي على مرحلتين. المرحلة الأولى، التدريب، تستخدم مجموعات بيانات ضخمة لبناء وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. المرحلة الثانية، الاستنتاج، تأخذ تلك النماذج المدربة وتقوم بنشرها لإنتاج مخرجات في العالم الحقيقي—إجابات، صور، محتوى، وأكثر.

لطالما كانت وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia تتفوق في كل من التدريب والاستنتاج. ومع ذلك، فإن مجال الاستنتاج أصبح أكثر تنافسية بشكل متزايد. تقدم شركة Advanced Micro Devices وحدات معالجة رسومات لمراكز البيانات كبدائل، بينما يتم تصنيع شرائح مخصصة من Broadcom وMarvell Technology للعملاء المؤسساتيين الباحثين عن الاستقلالية عن نظام Nvidia البيئي. مؤخرًا، فكرت Meta Platforms في الاستحواذ على وحدات المعالجة بالتنسور من Google من Alphabet خصيصًا لتطبيقات الاستنتاج، مما يشير إلى أن الشركات التقنية الكبرى تبحث بنشاط عن بدائل.

الدافع وراء هذا التحول نحو حلول غير Nvidia هو مزدوج: تقليل التكاليف وتنويع سلسلة التوريد. الاعتماد حصريًا على مورد واحد يُدخل مخاطر تشغيلية—درس تعلمته صناعة التقنية مرارًا وتكرارًا.

كان موقع Groq التنافسي يعتمد على عرض قيمة بسيط: معالجة أسرع لأعباء العمل الخاصة بالاستنتاج، مع تكاليف أقل مقارنة بوحدات معالجة الرسومات من Nvidia والحلول المنافسة. وضع هذا الشركة كمُعطل محتمل كبير في سوق الاستنتاج. ومن الجدير بالذكر أن جوناثان روس، مؤسس الشركة ومديرها التنفيذي، يُعرف على نطاق واسع بأنه المهندس الرئيسي وراء تطوير وحدة المعالجة بالتنسور من Google—لم يعمل بمعزل، لكن قيادته دفعت مبادرة TPU بأكملها قدمًا.

ماذا يعني هذا لمشهد شرائح الذكاء الاصطناعي

يبدو أن الحساب الاستراتيجي لـ Nvidia بسيطًا: كانت Groq منافسًا قابلاً للخصم مع تقنية موثوقة وقائد سجل حافل في تصميم أحد أكثر شرائح الذكاء الاصطناعي تأثيرًا في العالم. من خلال دمج الشركة في هيكل Nvidia، تزيل الشركة منافسًا محتملاً مع الاستحواذ على تقنية استنتاج مثبتة وبيئة المواهب التي أنشأتها.

بالنسبة للعملاء والمستثمرين والمنافسين، فإن التداعيات مهمة. يواجه المورد التقليدي لوحدات معالجة الرسومات تهديدًا أقل من المشتتات. يصبح سوق الحلول الفعالة من حيث التكلفة للاستنتاج أكثر تركيزًا قليلاً. وتصبح سيطرة Nvidia على طبقة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي—التي هي بالفعل كبيرة—أكثر وضوحًا.

تشير هذه الصفقات إلى أنه في عصر الذكاء الاصطناعي، حتى الشركات التي تقدر بمليارات الدولارات وتملك تقنيات ثورية يمكن أن تصبح أهدافًا للاستحواذ عندما تواجه شركة قائمة ذات رأس مال أفضل ومستعدة لدفع مضاعفات عالية لتحقيق ميزة استراتيجية.