NVIDIA comprou a Groq por US$20B e já tem o chip pronto: Groq 3 LPU estreia na GTC 2026

A NVIDIA gastou US$20 bilhões para comprar a empresa que mais ameaçava seu domínio em inferência de IA. Em dezembro de 2025, a Groq — dona dos LPUs, chips especializados que rodavam modelos mais rápido e mais barato que qualquer GPU — passou a ser propriedade da NVIDIA. Foi a maior aquisição da história da empresa. Três meses depois, na GTC 2026, Jensen Huang subiu ao palco e apresentou o Groq 3 LPU. Não foi só um anúncio. Foi uma demonstração de que a NVIDIA agora controla os dois lados da equação: treinar modelos e rodar modelos.

O que é a Groq e por que custou US$20 bilhões

Para entender o tamanho dessa aquisição, precisa entender o que a Groq fazia. A empresa foi fundada por Jonathan Ross — o mesmo engenheiro que criou o conceito da TPU dentro do Google. Ross saiu, fundou a Groq e construiu um chip completamente diferente de uma GPU: o LPU, Language Processing Unit.

A diferença é conceitual. GPUs são ótimas para treinamento — o processo de ensinar um modelo a partir de bilhões de dados. Mas quando o modelo já está pronto e precisa responder perguntas, gerar texto, analisar imagens em tempo real, a GPU é potente demais para a tarefa. É como usar um caminhão de carga para entregar uma pizza.

O LPU foi projetado exatamente para essa segunda parte: inferência. Menos potência bruta, mais eficiência por token. Antes da aquisição, a Groq oferecia inferência mais rápida e mais barata que qualquer solução NVIDIA. Era, na prática, a concorrente mais perigosa — não no mercado de treinamento, onde a NVIDIA reina sozinha, mas no mercado que cresce mais rápido.

E é esse o ponto. O mercado de inferência já supera o de treinamento em volume. Treinar um modelo é um evento — acontece uma vez. Rodar esse modelo em produção, respondendo milhões de requisições por dia, é o que gera receita recorrente. A NVIDIA não podia se dar ao luxo de perder esse mercado.

Groq 3 LPU na GTC 2026: o primeiro chip sob bandeira NVIDIA

Na GTC 2026, Jensen Huang apresentou o Groq 3 LPU — o primeiro chip Groq desenvolvido com os recursos e a escala da NVIDIA. O destaque foi o Groq 3 LPX rack: 256 LPUs em uma unidade projetada para funcionar lado a lado com o rack Vera Rubin.

O número que importa: quando combinado com as GPUs Vera Rubin, o sistema entrega 35x mais tokens por watt do que as GPUs Rubin sozinhas. Trinta e cinco vezes. Não é um ganho incremental. É uma mudança de categoria.

A ideia é simples na teoria e brutal na execução. Vera Rubin treina. Groq 3 roda. Os dois racks ficam lado a lado no data center. O modelo sai do treinamento na GPU e vai direto para produção no LPU, na mesma infraestrutura, do mesmo fornecedor. Para quem opera data centers de IA, isso elimina uma camada inteira de complexidade.

Jonathan Ross: do TPU do Google à NVIDIA

A história de Jonathan Ross merece um parágrafo à parte. O engenheiro participou do projeto que deu origem à TPU — o chip de IA do Google que, na época, mostrou ao mundo que hardware especializado podia superar GPUs genéricas em tarefas específicas.

Ross saiu do Google, fundou a Groq e passou anos construindo um chip que levava essa tese ao extremo: hardware feito sob medida para uma única tarefa — inferência de modelos de linguagem. Agora, com a aquisição, Ross está dentro da NVIDIA liderando a divisão de chips de inferência. O cara que criou a TPU no Google e fundou a principal concorrente da NVIDIA em inferência agora trabalha para Jensen Huang. A indústria de semicondutores tem suas ironias.

A jogada estratégica: treinamento e inferência sob o mesmo teto

A aquisição da Groq não é só sobre hardware. É sobre controle de cadeia.

Até dezembro de 2025, a NVIDIA dominava treinamento. Ninguém treina modelos grandes sem GPUs NVIDIA — nem OpenAI, nem Google, nem a Anthropic. Mas na hora de rodar esses modelos em produção, existiam alternativas. A Groq era a mais barulhenta. AMD estava investindo pesado. Startups como Cerebras e SambaNova ofereciam chips especializados.

Agora a NVIDIA vende o chip de treinar e o chip de rodar. É o equivalente a uma montadora que fabrica o motor e também vende o combustível. Quem compra o rack Vera Rubin para treinar tem todo incentivo para comprar o rack Groq 3 para inferir — integração nativa, suporte unificado, um fornecedor só.

Para contexto: no mesmo trimestre, a OpenAI fez seis aquisições buscando controlar sua stack de ferramentas. A NVIDIA fez uma aquisição — e com ela, passou a controlar a cadeia de hardware inteira. Wall Street reagiu com cautela à GTC, mesmo com Jensen projetando US$1 trilhão em receita ao longo da próxima década. O mercado já aprendeu a descontar promessas de palco.

E daí: o que muda para quem usa IA

Para desenvolvedores e empresas que rodam modelos em produção, a tese é positiva no curto prazo. Mais eficiência em inferência significa custo menor por token. Se o Groq 3 entrega 35x mais tokens por watt, a pressão sobre preços de APIs e serviços de IA vai aumentar. Inferência mais barata é bom para todo mundo que consome IA.

Mas tem o outro lado. A Groq era a principal alternativa independente para inferência de alta performance. Com ela dentro da NVIDIA, o mercado perdeu um competidor relevante. Menos competição, no longo prazo, significa menos pressão para inovar e menos poder de barganha para quem compra.

A minha leitura é que a NVIDIA fez a jogada mais inteligente do ciclo. Comprou a ameaça antes que ela crescesse demais, transformou a tecnologia em produto complementar e agora oferece a stack completa para data centers de IA. É elegante. É eficaz. E deveria preocupar qualquer um que se importe com concentração de mercado em infraestrutura crítica.

A pergunta que fica não é se o Groq 3 LPU é bom — os números falam por si. A pergunta é se o mercado de IA consegue ser saudável quando um único player controla o treinamento, a inferência e o ecossistema de software que conecta os dois. Até agora, a resposta do mercado tem sido pagar o preço que a NVIDIA cobra e seguir em frente. Mas US$20 bilhões em uma aquisição é o tipo de movimento que muda regras do jogo — não só da NVIDIA, mas de toda a indústria.