- Nvidia tätigt den größten Deal seiner Geschichte und übernimmt das Kernvermögen des AI-Beschleunigerchip-Startups Groq für rund 20 Milliarden US-Dollar in bar
- Groq ist ein 2016 von ehemaligen Google-TPU-Entwicklern gegründetes Unternehmen und konkurriert mit Nvidia vor allem mit seiner Low-Latency-Chiptechnologie für AI-Inferenz
- Die Transaktion erfolgt in Form einer nicht exklusiven Technologielizenzvereinbarung, wobei sich ein großer Teil des Managements und der Schlüsselkräfte von Groq Nvidia anschließt
- Groq bleibt als unabhängiges Unternehmen bestehen, und der Cloud-Service GroqCloud ist nicht Teil des Deals und wird weiter betrieben
- Es handelt sich um die größte Übernahme in der Geschichte von Nvidia und um die Sicherung von Schlüsseltechnologien für den Ausbau von AI-Inferenz und Echtzeit-Workloads
Überblick über Nvidias Übernahme von Groq-Vermögenswerten
- Nvidia übernimmt das Vermögen des Hochleistungs-AI-Beschleunigerchip-Designers Groq für 20 Milliarden US-Dollar in bar
- Der Deal ist die größte Übernahme in der Geschichte von Nvidia und liegt deutlich über der bisherigen Rekordübernahme von Mellanox im Jahr 2019 (rund 7 Milliarden US-Dollar)
- Nvidia verfügte per Oktober 2025 über 60,6 Milliarden US-Dollar an liquiden Mitteln und kurzfristigen Anlagen
- Groq ist ein 2016 gegründetes Startup im neunten Jahr seines Bestehens, das von Entwicklern von Googles TPU (Tensor Processing Unit) gegründet wurde
- Die TPU ist ein AI-Rechenchip, der mit Nvidias GPU konkurriert
- Gründer Jonathan Ross gilt als einer der Mitentwickler von Googles TPU
- Das Unternehmen nennt die Low-Latency-Inferenz für große Sprachmodelle als seine zentrale Stärke
Struktur des Deals und personelle Wechsel
- Groq beschreibt die Vereinbarung als „nicht exklusive Lizenzvereinbarung (non-exclusive licensing agreement)”
- Groq-CEO Jonathan Ross, Präsident Sunny Madra und weitere wichtige Führungskräfte wechseln zu Nvidia
- Groq bleibt unabhängig operativ tätig, wobei Finanzchef Simon Edwards zum CEO befördert wird
- Nvidia-CEO Jensen Huang erklärte in einer E-Mail an Mitarbeiter, man plane, Groqs Low-Latency-Prozessoren in die NVIDIA-AI-Factory-Architektur zu integrieren
- Huang stellte klar, dass Nvidia Groqs IP lizenziert und Talente an Bord holt, das Unternehmen selbst jedoch nicht direkt übernimmt
- Hervorgehoben wurde das Ziel, AI-Inferenz und Echtzeit-Workloads auf einen breiteren Markt auszuweiten
Jüngste Finanzierung und Unternehmenslage von Groq
- Groq nahm im September 2025 750 Millionen US-Dollar auf und wurde dabei mit rund 6,9 Milliarden US-Dollar bewertet
- Zu den Investoren gehören BlackRock, Neuberger Berman, Samsung, Cisco, Altimeter, 1789 Capital und andere
- Groq hatte sich für 2025 ein Umsatzziel von 500 Millionen US-Dollar gesetzt und reagiert damit auf die sprunghaft steigende Nachfrage nach Chips für AI-Inferenz
- Der Cloud-Service GroqCloud ist von der Transaktion ausgenommen und wird weiter betrieben
Nvidias Strategie zum Ausbau des AI-Ökosystems
- Nvidia hat zuletzt ähnliche Deals zur Sicherung von Talenten und Technologien aus AI-Hardware-Startups abgeschlossen
- Im September 2025 investierte das Unternehmen mehr als 900 Millionen US-Dollar in die Übernahme des CEO und von Mitarbeitern von Enfabrica sowie in die Lizenzierung von Technologie
- Nvidia weitet zudem seine Investitionen in Startups im gesamten AI-Ökosystem aus, darunter Crusoe, Cohere, CoreWeave
- Zudem wurde die Absicht erklärt, bis zu 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, und mit Intel eine Kooperation im Umfang von 5 Milliarden US-Dollar angekündigt
Wettbewerb im Markt für AI-Chips
- Groq wird als Alternative zu Google TPU wahrgenommen und wächst im Markt für Chips zur Inferenz großer Sprachmodelle
- Der Wettbewerber Cerebras Systems bereitete 2024 einen IPO vor, zog diesen im Oktober 2025 jedoch zurück und nahm stattdessen mehr als 1 Milliarde US-Dollar an Kapital auf
- Cerebras arbeitet weiterhin an der Entwicklung von Prozessoren für generative AI
- Durch diese Übernahme könnte Nvidia seinen technologischen Vorsprung bei AI-Inferenz und Echtzeitverarbeitung weiter ausbauen
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