Startup chipów AI Groq zbiera 650 mln dolarów na rozwój biznesu inference cloud po grudniowym porozumieniu z Nvidia wartym 20 mld dolarów.

Źródło zdjęcia: TechCrunch
Startup Groq, specjalizujący się w chipach AI, poszukuje 650 milionów dolarów nowego finansowania od dotychczasowych inwestorów, jak donosi TechCrunch. To kolejny krok firmy po grudniowym porozumieniu z Nvidia wartym 20 miliardów dolarów, które nie było pełnym przejęciem, ale pozwoliło na wyjście kluczowych pracowników i licencjonowanie technologii.
Zebrane środki mają wspomóc rozwój biznesu inference cloud, który pozwala deweloperom i przedsiębiorstwom hostować aplikacje wymagające intensywnego przetwarzania AI. Inference, czyli proces następujący po wprowadzeniu promptu AI, obecnie stanowi większe zapotrzebowanie w branży niż trenowanie modeli.
Grudniowe porozumienie między Groq a Nvidia było określane jako „not-an-acquisition” — nie stanowiło pełnego przejęcia, ale miało cechy podobne do takiej transakcji. Umowa o wartości 20 miliardów dolarów obejmowała odejście kluczowych pracowników wysokiego szczebla do giganta chipów oraz licencjonowanie technologii sprzętowej Groq dla Nvidia.
Dla inwestorów Groq była to dobra wiadomość — otrzymali wypłaty gotówkowe z tego, co mogłoby być największym zakupem w historii Nvidia, gdyby doszło do pełnego przejęcia. Teraz ci sami inwestorzy zostali poproszeni o wsparcie kolejnych planów rozwojowych firmy.
Rundę finansową w wysokości 650 milionów dolarów można uznać za praktycznie pewną. Według źródeł Axios, główni backerzy Groq — fundusze Disruptive i Infinitium — zobowiązali się wypełnić całą rundę, jeśli pozostali dotychczasowi inwestorzy nie zechcą skorzystać ze swoich praw do udziału proporcjonalnego.
Nowy kierunek firmy, pod tymczasowym kierownictwem CEO Adama Wintera i CFO Matta Enga, koncentruje się na rozwoju biznesu inference cloud. Platforma wykorzystuje autorskie chipy AI i systemy Groq do obsługi aplikacji wymagających intensywnego przetwarzania inferencji.
Groq stawia na segment rynku, który obecnie przeżywa boom — podczas gdy trenowanie modeli AI wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych jednorazowo, inference jest procesem ciągłym, wykonywanym za każdym razem, gdy użytkownik wprowadza prompt do systemu AI. To sprawia, że zapotrzebowanie na rozwiązania inference jest obecnie większe niż na infrastrukturę treningową.

Nowy system pamięci ChatGPT automatycznie buduje spójne profile użytkowników w formie prozy. Skuteczność personalizacji wzrosła z 31,4% do 71,3%.

Anthropic zwiększa skalę projektu Glasswing wykorzystującego Claude Mythos Preview do wykrywania krytycznych luk w zabezpieczeniach oprogramowania.

Prezydent wprowadził dobrowolny 30-dniowy przegląd modeli AI zamiast pierwotnych 90 dni po naciskach firm technologicznych i Davida Sacksa.