Przewrót wart 20 miliardów dolarów: jak Nvidia umocniła swój monopol na sztuczną inteligencję dzięki Groq – pomysłowy ruch Jensena Huanga przeciwko Google & Co.
Xpert przed premierą
Wybór języka 📢
Opublikowano: 18 marca 2026 r. / Zaktualizowano: 18 marca 2026 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Przewrót wart 20 miliardów dolarów: Jak Nvidia umocniła swój monopol na sztuczną inteligencję dzięki Groq – pomysłowy ruch Jensena Huanga przeciwko Google i spółce – Zdjęcie: Xpert.Digital
Nvidia połyka Groq i wysadza centrum danych: integracja warta 20 miliardów dolarów
Sprzęt to już przeszłość: dlaczego nowy, mistrzowski plan firmy Nvidia wstrząsa całym światem technologii
GTC 2026 to historyczny punkt zwrotny w branży technologicznej: Nvidia nie jest już tylko producentem chipów, ale buduje na oczach świata niezłomne imperium sztucznej inteligencji. Dzięki błyskotliwemu i niezwykłemu ruchowi o wartości 20 miliardów dolarów, w który zaangażowana jest firma Groq, prezes Jensen Huang zamyka największą lukę w zabezpieczeniach swojej firmy. Ale to tylko wierzchołek góry lodowej: podczas gdy platforma oprogramowania CUDA firmy Nvidia obchodzi 20. rocznicę, gigant technologiczny umacnia swoją absolutną dominację dzięki nowej architekturze GPU „Vera Rubin”, gigantycznym superkomputerom stacjonarnym i przełomowym innowacjom w grach, takim jak DLSS 5. W tym artykule dowiesz się, jak Nvidia nie tylko definiuje sprzęt nadchodzących lat, ale także całkowicie kształtuje centra danych przyszłości zgodnie z własną wizją.
Pod koniec 2025 roku Nvidia nabyła udziały w startupie Groq zajmującym się układami AI za około 20 miliardów dolarów, zabezpieczając sobie technologię wnioskowania i znaczną część zespołu, podczas gdy Groq formalnie nadal istnieje w formie szczątkowej.
Nie należy go mylić z Grokiem, chatbotem AI firmy xAI Elona Muska: Grok nadal należy do xAI, Nvidia działa tu jedynie jako dostawca sprzętu i inwestor – to dwie zupełnie różne firmy i produkty.
Jensen Huang kupuje przyszłość wnioskowania – i nie nazywa tego przejęciem – „To nie jest klasyczne przejęcie”
Targi GTC 2026 były pod wieloma względami najważniejszymi targami wewnętrznymi w historii firmy Nvidia. Przed ponad 30 000 uczestników ze 190 krajów, Jensen Huang prezentował w SAP Center w San Jose kolejne zapowiedzi produktów – nową architekturę GPU z 336 miliardami tranzystorów, superkomputer stacjonarny DGX Station o mocy 20 petaflopów, autonomiczne roboty Disneya, platformy pojazdów autonomicznych dla BYD, Hyundai i Nissana oraz bliższe spojrzenie na centra danych AI w kosmosie. Jednak Nvidia ogłosiła już swoją prawdziwą strategiczną nowość w grudniu 2025 roku, w niezwykle krótkim oświadczeniu: de facto przejęcie startupu Groq, zajmującego się układami AI, za 20 miliardów dolarów.
W związku z tym:
CUDA kończy 20 lat – i nigdy nie była tak istotna
Zanim zrozumiemy rozdział Groq, musimy zrozumieć fundament, na którym został zbudowany. Podczas GTC 2026 platforma programistyczna CUDA firmy Nvidia obchodziła 20. rocznicę swojego istnienia. Wprowadzona w 2006 roku jako interfejs programistyczny, który umożliwiał programistom wykorzystanie ogromnej mocy obliczeniowej procesorów graficznych do obliczeń numerycznych ogólnego przeznaczenia, CUDA stała się obecnie kamieniem węgielnym globalnej infrastruktury sztucznej inteligencji.
Z okazji tej rocznicy Jensen Huang określił CUDA mianem koła zamachowego: postęp technologiczny, jaki umożliwia platforma, stale przyciąga nowych użytkowników, a ci z kolei opracowują nowe aplikacje i pomysły, które jeszcze bardziej rozszerzają ekosystem. Ten samonapędzający się efekt leży u podstaw siły rynkowej firmy Nvidia. Z ponad 400 bibliotekami zawierającymi zoptymalizowane pod kątem GPU implementacje algorytmów z praktycznie każdej dziedziny obliczeń naukowych i sztucznej inteligencji, CUDA jest obecnie tak głęboko zakorzeniona w procesach pracy badaczy, programistów i firm, że przejście na alternatywne platformy sprzętowe wiązałoby się ze znacznymi kosztami. Żaden inny producent układów scalonych nie zbudował jeszcze porównywalnie rozbudowanego ekosystemu oprogramowania.
Jednak CUDA – mimo swojej potęgi – ma pewną słabość strukturalną, którą Jensen Huang coraz otwarciej przyznaje: podczas gdy procesory graficzne Nvidii są praktycznie bezkonkurencyjne w fazie uczenia modeli sztucznej inteligencji, presja ze strony wyspecjalizowanych układów scalonych znacznie rośnie w obszarze wnioskowania – zadania szybkiego i energooszczędnego stosowania wytrenowanych modeli do nowych zapytań. Google buduje własne jednostki przetwarzania tensorów, Amazon rozwija Trainium i Inferentia, a Microsoft inwestuje w niestandardowe projekty układów scalonych. Właśnie w tym kontekście do gry wszedł Groq.
Umowa Groq: 20 miliardów dolarów na przyszłość wnioskowania
Groq nie jest obcy światu układów AI. Założony w 2016 roku przez Jonathana Rossa – byłego inżyniera Google, który odegrał kluczową rolę w rozwoju TPU – startup zyskał renomę dzięki radykalnie odmiennemu podejściu architektonicznemu. Jego jednostki przetwarzania języka (LPU) są specjalnie zoptymalizowane pod kątem niezwykle szybkiego i energooszczędnego wykonywania zadań wnioskowania i często znacznie przewyższały tradycyjne architektury GPU w testach prędkości wnioskowania. Usługa GroqCloud firmy Groq zapewniła programistom dostęp do tych jednostek LPU i zyskała uznanie w społeczności programistów dzięki wyjątkowej szybkości generowania tokenów.
Struktura transakcji ogłoszona przez firmę Nvidia w grudniu 2025 roku jest nietypowa pod względem prawnym: zamiast przejąć Groq jako całość – co wzbudziłoby poważne obawy antymonopolowe, biorąc pod uwagę pozycję rynkową obu firm – Nvidia podpisała umowę licencyjną o wartości 20 miliardów dolarów na technologię układów scalonych Groq i jednocześnie zatrudniła zespół kierowniczy firmy, w tym założyciela i dyrektora generalnego Jonathana Rossa, jako pracowników Nvidii. Umowa licencyjna ma podobno charakter niewyłączny – Groq może technicznie nadal działać jako niezależna firma z usługą wnioskowania w chmurze. Jednak obserwatorzy branży uważają, że potencjał Groq w zakresie innowacji w zakresie układów AI został w dużej mierze wchłonięty przez odejście kluczowego personelu do Nvidii.
Sam Jensen Huang, ogłaszając transakcję, dokonał trafnego porównania historycznego: postrzegał Groq jako podobny do Mellanox – firmy zajmującej się technologiami sieciowymi, którą Nvidia przejęła za 6,9 miliarda dolarów w 2019 roku, co okazało się przełomowe dla całego sektora centrów danych. Mellanox wprowadził technologię sieciową Nvidia InfiniBand, która umożliwia połączenie tysięcy procesorów graficznych (GPU) w gigantyczny, spójny klaster obliczeniowy – bez której szkolenie dzisiejszych standardowych modeli dużych języków byłoby niemożliwe. Groq ma zapewnić odpowiednik po stronie wnioskowania: wyspecjalizowaną architekturę akceleratorów, która uzupełnia procesory graficzne (GPU) w modelach obsługi i radykalnie poprawia wydajność całej platformy.
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital
Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.
Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.
Najważniejsze zalety w skrócie:
⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.
🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.
💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.
🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.
📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.
Więcej informacji tutaj:
Zapomnij o wszystkim, co wiedziałeś o firmie Nvidia: prawdziwy plan firmy został ujawniony
Szczegóły techniczne: Groq 3 na GTC 2026
Na samym GTC firma Nvidia przedstawiła konkretne specyfikacje integracji technologii Groq pod nazwą Groq 3 LPU. Liczby robią wrażenie: 500 megabajtów pamięci SRAM, przepustowość pamięci 150 terabajtów na sekundę, 35-krotnie wyższa przepustowość wnioskowania na megawat w porównaniu z alternatywami opartymi na GPU oraz 256 jednostek LPU na szafę, co daje łączną przepustowość 40 petabajtów na sekundę. Specyfikacje te odnoszą się właśnie do wąskiego gardła, które jest najbardziej dotkliwe w praktyce podczas masowego wdrażania LLM: opóźnień i zużycia energii podczas obsługi modeli dla milionów równoczesnych użytkowników.
Dla klientów firmy Nvidia – hiperskalerów, takich jak AWS, Azure i Google Cloud – ta integracja przekłada się na znaczący wzrost wydajności. Google Cloud ogłosiło na konferencji GTC 76-procentową redukcję kosztów dzięki wykorzystaniu zoptymalizowanej infrastruktury Nvidia. Nie chodzi już o stopniową poprawę, ale o przeprojektowanie ekonomiki usług AI. W świecie, w którym koszty operacyjne wnioskowania LLM stały się znaczącym wydatkiem dla każdej dużej firmy technologicznej, zmniejszenie ich o połowę, a nawet o trzy czwarte, stanowi przewagę konkurencyjną o istotnym znaczeniu strategicznym.
W związku z tym:
Superlatywy GTC: 1 bilion dolarów i Vera Rubin
Oprócz rozdziału Groq, GTC 2026 przyniosło szereg innych zapowiedzi o historycznej skali. Nvidia prognozowała, że do 2027 roku zamówienia osiągną wartość 1 biliona dolarów – wartość ta otwiera nowy rozdział nawet dla firmy o tak dynamicznym wzroście jak Nvidia. Nowa architektura GPU Vera Rubin, z 336 miliardami tranzystorów – 1,6 razy więcej niż obecna generacja Blackwell – ma zostać wydana w drugiej połowie 2026 roku i zapewni 3,6 eksaflopsa mocy obliczeniowej FP4 w pojedynczej szafie NVL72. Jest to gęstość mocy obliczeniowej w pojedynczej jednostce, która jeszcze kilka lat temu odpowiadałaby całemu centrum danych.
Architektura Feynmana została zapowiedziana na rok 2028: 14-krotnie wyższa wydajność niż Blackwell, produkowana w 1,6-nanometrowym procesie technologicznym TSMC z wykorzystaniem fotoniki krzemowej i skalowalna do formatu NVL1152. Oznacza to, że Nvidia – nawet zakładając, że wydajność uczenia i wnioskowania AI zostanie znacząco poprawiona dzięki wyspecjalizowanemu sprzętowi, takiemu jak Groq – opracowała szczegółowy plan rozwoju sprzętu na co najmniej kolejne trzy lata. Horyzont strategiczny jest jasny: Nvidia planuje nie tylko zdominować obecną falę sztucznej inteligencji, ale także zdefiniować kolejne dwie do trzech generacji sprzętu.
Scenariusz DLSS-5: Kontrowersje jako wątek poboczny
Podczas GTC 2026 pojawiły się również zapowiedzi istotne dla szerokiego grona odbiorców. DLSS 5 – najnowsza wersja technologii Deep Learning Super Sampling firmy Nvidia dla gier wideo – obiecuje pełne renderowanie neuronowe w czasie rzeczywistym i ma zostać wydana jesienią 2026 roku wraz z tytułami takimi jak Resident Evil, Hogwarts Legacy i Starfield. Reakcje na tę zapowiedź są mieszane: niektórzy postrzegają DLSS 5 jako przełom, który wyniesie grafikę gier na nowy poziom jakości. Krytycy określają go jednak jako dodatkowy filtr bez żadnych realnych korzyści technologicznych – debata ta odzwierciedla fundamentalny konflikt między społecznością graczy a logiką optymalizacji napędzaną przez sztuczną inteligencję w branży półprzewodników.
Zapowiedź DGX Station – stacjonarnego superkomputera o mocy 20 petaflopów, 748 gigabajtach pamięci koherentnej i możliwości lokalnego uruchamiania modeli z bilionem parametrów – jest istotna również dla użytkowników prywatnych i firm w Niemczech i oznacza potencjalnie istotną zmianę w dostępności wysokowydajnej sztucznej inteligencji. System ten, dostępny w wersji z izolacją powietrzną (air gapped) dla środowisk wrażliwych, jest skierowany do rosnącego segmentu użytkowników profesjonalnych, którzy ze względów regulacyjnych lub ochrony danych są zobowiązani do lokalnego uruchamiania modeli sztucznej inteligencji.
Wniosek: Nvidia nie jest już producentem układów scalonych
GTC 2026 ujawnia, że firma systematycznie przechodzi od dostawcy czystego sprzętu do potęgi w dziedzinie infrastruktury AI pełnego stosu. Dzięki integracji z Groq, Nvidia rozwiązuje problem słabości swojej architektury GPU w zakresie wnioskowania. Dzięki NemoClaw i OpenClaw przejmuje warstwę pośrednią dla agentów. Dzięki koalicji Nemotron i inwestycjom w modele AI o otwartym kodzie źródłowym o wartości 26 miliardów dolarów, zajmuje się warstwą modelową. Dzięki umowom chmurowym na ponad milion GPU w AWS, linii DGX Station i planom działania Vera Rubin, Nvidia nadal dominuje na rynku sprzętu.
Możliwość jednoczesnego obsługiwania wszystkich tych warstw i łączenia ich poprzez głęboką integrację między CUDA, NeMo, NIM i architekturą sprzętową to prawdziwy, unikatowy atut Nvidii na obecnym rynku sztucznej inteligencji. Żaden inny gracz – ani Google, ani Microsoft, ani Amazon, a już na pewno nie OpenAI – nie oferuje porównywalnie głębokiej i spójnej integracji wszystkich warstw stosu sztucznej inteligencji. Centrum danych przyszłości, jak sugeruje GTC 2026, to w istocie centrum danych Nvidii – pod względem sprzętu, oprogramowania, modeli i infrastruktury agentów, która na tym wszystkim bazuje.
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!
Konrad Wolfenstein
Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to: [email protected]
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
