Publicado em: 2025-12-26
A empresa Nvidia firmou um acordo de licenciamento não exclusivo para a tecnologia de inferência de IA da Groq e contratará o fundador da Groq, Jonathan Ross, o presidente Sunny Madra e outros membros da equipe, em um negócio que alguns relatórios avaliam em cerca de US$ 20 bilhões. A Groq afirmou que continuará operando como uma empresa independente sob o novo CEO Simon Edwards, e o GroqCloud continuará funcionando sem interrupção. [1]
O valor principal é importante porque US$ 20 bilhões tornariam este o maior negócio da Nvidia de todos os tempos, por uma ampla margem, superando em muito o acordo de US$ 6,9 bilhões para comprar a Mellanox em 2019, que posteriormente foi concluído por um valor de transação de US$ 7 bilhões.
No entanto, as empresas não divulgaram os termos financeiros, e a estrutura está sendo descrita publicamente como licenciamento mais a transferência de um profissional sênior, e não como uma aquisição convencional da Groq como empresa.
Essa distinção é fundamental para entender o que a Nvidia está realmente comprando. O anúncio da Groq descreve o acordo como uma licença não exclusiva para tecnologia de inferência, combinada com a transferência de Ross e outros funcionários-chave para a Nvidia para "avançar e expandir" o que foi licenciado, enquanto a Groq permanece separada e mantém suas operações de nuvem em funcionamento.
A oportunidade de mercado reside na inferência, a etapa em que modelos de IA treinados geram respostas em tempo real para os usuários. A Nvidia domina o conjunto de hardware usado para treinar grandes modelos, mas a inferência está se tornando um campo de batalha mais disputado à medida que as empresas implementam modelos em produção e se preocupam mais com latência, custo por consulta e desempenho previsível em grande escala.
A Groq construiu sua marca em torno de chips e sistemas focados em inferência, posicionando seu hardware como projetado especificamente para o fornecimento rápido e de baixa latência de modelos. Em comentários recentes sobre o acordo, a abordagem da Groq é frequentemente resumida como a redução de gargalos que tornam a geração de tokens lenta, um ponto que se torna ainda mais importante à medida que as cargas de trabalho de IA evoluem de demonstrações ocasionais para atendimento ao cliente permanente, assistentes de programação e automação de negócios.
Para a empresa Nvidia, a lógica estratégica é aproximar uma arquitetura de inferência alternativa e confiável de sua plataforma, sem forçar os clientes a adotarem um único caminho de silício.
Uma licença não exclusiva permite que a Nvidia incorpore elementos da abordagem de inferência da Groq em seu roteiro, preservando a flexibilidade para hiperescaladores e empresas que estão cada vez mais combinando aceleradores, redes e tempos de execução de software em suas frotas.
O talento pode ser tão valioso quanto o acesso à propriedade intelectual. Ross é um arquiteto de chips de alto nível com vasta experiência em silício de IA personalizado, e a contratação de engenheiros seniores para a Nvidia acelera o trabalho de integração que, de outra forma, levaria vários ciclos de produto, especialmente à medida que a inferência se torna mais especializada por tipo de modelo e ambiente de implantação.
A estrutura incomum também está sob a sombra das leis antitruste. Uma aquisição completa de uma fabricante de chips rival provavelmente atrairia forte escrutínio, especialmente considerando a tentativa anterior e notória da Nvidia de comprar a Arm, que foi contestada pelos órgãos reguladores e, por fim, abandonada.
Os acordos de licenciamento e contratação tornaram-se uma rota bem conhecida nas grandes empresas de tecnologia para adquirir capacidades, reduzindo a probabilidade de uma análise de fusão tradicional. [2]
Mesmo sem uma aquisição formal, os reguladores ainda podem se interessar se perceberem um aumento do poder de mercado por meio do controle de insumos essenciais ou pela eliminação prática de uma ameaça competitiva. A natureza não exclusiva da licença provavelmente será enfatizada como prova de que a tecnologia da Groq ainda pode ser usada em outros lugares e que a concorrência no mercado de hardware de inferência permanece aberta.
Do ponto de vista do balanço patrimonial, a Nvidia tem ampla capacidade para financiar grandes movimentos estratégicos, seja por meio de caixa ou uma combinação de caixa e títulos. Em seu último relatório trimestral, a Nvidia reportou US$ 60,6 bilhões em caixa, equivalentes de caixa e títulos negociáveis em 26 de outubro de 2025, o que lhe dá espaço para buscar parcerias e investimentos, enquanto continua a apresentar retornos de capital agressivos. [3]
Para a Groq, o acordo surge após uma trajetória de financiamento que chamou a atenção para o valor de escassez dos especialistas em inferência. Relatórios indicam que a avaliação mais recente da Groq gira em torno de US$ 6,9 bilhões, após uma rodada de financiamento de US$ 750 milhões apenas alguns meses antes, o que ajuda a explicar por que um preço de US$ 20 bilhões, se confirmado, seria visto como um prêmio estratégico em vez de um múltiplo da receita atual.
O que acontecerá a seguir será medido pelos cronogramas de produtos e pela adoção por parte dos clientes, não por comunicados de imprensa. As questões cruciais são a rapidez com que a Nvidia conseguirá operacionalizar o que licenciou, se a organização remanescente da Groq conseguirá manter o ritmo do GroqCloud e se essa estrutura híbrida se tornará um modelo para futuras consolidações por contrato no setor de hardware de IA.
Aviso: Este material destina-se apenas a fins informativos gerais e não constitui (nem deve ser considerado como) aconselhamento financeiro, de investimento ou de qualquer outra natureza que deva ser levado em consideração. Nenhuma opinião expressa neste material constitui uma recomendação da EBC ou do autor de que qualquer investimento, título, transação ou estratégia de investimento em particular seja adequado para qualquer pessoa específica.
[3] https://investor.nvidia.com/files/doc_financials/2026/q3/13e6981b-95ed-4aac-a602-ebc5865d0590.pdf
