Potres u svijetu umjetne inteligencije vrijedan 20 milijardi dolara

Na sam Božić 2025. godine, dok je većina svijeta otvarala božićne poklone, Jensen Huang, izvršni direktor Nvidije, otvorio je svoj novčanik i izdvojio 20 milijardi dolara kako bi “preuzeo” (Acqui-hiring) startup koji ga je najviše zabrinjavao. Ova akvizicija ne predstavlja samo značajan financijski potez, već i priznanje tehnološkog giganta da njihovi GPU procesori možda ipak nisu najbolje rješenje za budućnost umjetne inteligencije.

Acquisition (akvizicija) + Hiring (zapošljavanje) = Acqui-hiring

Acqui-hiring je strategija u kojoj jedna tvrtka kupi drugu – ne zato što želi njezine proizvode, patente ili tržišni udio, nego prvenstveno da bi “preuzela” njezine zaposlenike, posebno talente poput programera, inženjera ili stručnjaka s rijetkim znanjem. To je kao da kupiš restoran samo zato što ti treba njegov vrhunski kuhar – a ne zato što te zanimaju stolovi, kuhinja ili jelovnik.

Najčešće se koristi u tehnološkoj industriji, kada velike kompanije žele brzo ojačati svoje timove i preskočiti dug proces klasičnog zapošljavanja. Tvrtka koju se „acqui-hira“ ponekad se nakon kupnje i ugasi, jer je cilj već postignut – prešli su ljudi.

Tko je Groq i zašto je toliko važan?

Groq nije bilo koja tech kompanija, a njezin osnivač Jonathan Ross nije nepoznanica u svijetu čipova za umjetnu inteligenciju. Ross je zapravo otac Googleovih TPU (Tensor Processing Units) čipova – onih koji omogućuju rad Google Geminija i koji su pomogli Googleu da postane neovisan o Nvidiji. Kada dobijete trenutačni odgovor od Geminija, to je upravo zahvaljujući radu ovog inženjera.

Ross je 2017. godine napustio Google s intuicijom koja se pokazala proročanskom. Vjerovao je da će industrija umjetne inteligencije trebati specijalizirane čipove, a ne generalističke procesore poput onih koje proizvodi Nvidia. I tu dolazimo do srži problema – Nvidijini GPU procesori, koji danas koštaju više od automobila, originalno su dizajnirani za pokretanje videoigara. Iako su izvrsni za paralelno računanje milijuna trokuta kako bi prikazali realistične eksplozije u igrama, i iako taj paralelni način računanja dobro funkcionira i za treniranje AI modela, postoji značajan problem.

Kada postavite pitanje ChatGPT-u ili nekom drugom AI modelu, on ne trenira, već vrši ono što se naziva inferencijom – generira riječi jednu po jednu, sekvencijalno. Za takav tip zadatka, GPU procesori su poput čekića kojim pokušavate zakucati vijak – funkcionira, ali nije optimalno rješenje. Jednostavno nismo imali bolje alternative.

LPU – revolucija u procesorima za AI

Groq je razvio nešto radikalno drugačije – LPU (Language Processing Unit). Brojke koje su procurile u javnost su zapanjujuće. Dok vrhunski GPU procesori generiraju oko 100 tokena po sekundi, Groqovi LPU procesori dostižu 300 tokena po sekundi. Koja je tajna? Jednostavno – memorija.

Nvidijini GPU procesori koriste eksterni HBM (High Bandwidth Memory) s propusnošću od oko 8 terabajta po sekundi. Groqovi LPU procesori koriste SRAM memoriju direktno integriranu u čip s propusnošću od 80 terabajta po sekundi – što je 10 puta brže. Kada razgovarate s AI sustavom koji je hostiran na Groq infrastrukturi, odgovori stižu toliko brzo da nemate vremena vidjeti kako se riječi ispisuju jedna po jedna. Tekst se jednostavno pojavi u cijelosti.

Strateški zaokret u industriji umjetne inteligencije

Industrija umjetne inteligencije trenutno proživljava masivnu transformaciju. Godinama je sva pažnja bila usmjerena na treniranje modela – OpenAI troši 100 milijuna dolara za treniranje GPT-4, Google mobilizira cijele farme servera za izgradnju Geminija itd. Tržište treniranja je atraktivno i dominira naslovnicama.

Ali treniranje je jednokratni trošak – model se trenira jednom i to je to. S druge strane, inferencija, odnosno svakodnevni AI izračuni, predstavlja mjesto gdje se zapravo ostvaruje profit. Svaki put kada pošaljete poruku ChatGPT-u, svaki put kada sustav za detekciju prijevara analizira transakciju ili kada autonomno vozilo donosi odluku, radi se o inferenciji. Ti troškovi se akumuliraju sa svakim korištenjem.

Prema najnovijim tržišnim analizama, inferencija predstavlja između 80 i 90% ukupnih troškova tijekom životnog vijeka AI sustava. Tržište inferencije trebalo bi dosegnuti 255 milijardi dolara do 2030. godine u odnosu na današnjih 100 milijardi.

Zašto je ova akvizicija revolucionarna?

Jensen Huang nije slučajno postao jedan od najbogatijih ljudi na svijetu. Vidio je ovu transformaciju kako dolazi izdaleka i shvatio da Nvidia riskira da bude ograničena na tržište treniranja dok kompanije poput Groqa preuzimaju lukrativno tržište inferencije. To se već dogodilo s Googleovim TPU procesorima – Google je razvio vlastite specijalizirane čipove, oslobodio se ovisnosti o Nvidiji i sada čak prodaje svoje procesore drugim kompanijama. Nvidia nije mogla dopustiti da se taj scenarij ponovi.

Ono što ovu akviziciju čini još fascinantnijom je njena struktura. Službeno, ovo nije akvizicija, već “neekskluzivni licencni ugovor”. Nvidia dobiva svu intelektualnu svojinu Groqa, zapošljava Jonathana Rossa i gotovo cijeli upravljački tim, ali tehnički, Groq nastavlja postojati kao nezavisna kompanija s novim CEO-om, Simonom Edwardsom.

Nova strategija Silicijske doline za izbjegavanje regulatora

Ova pravna gimnastika nije slučajna. Sjetite se slučaja s Anthropic ovog ljeta – OpenAI je bio spreman kupiti ovaj AI startup za 3 milijarde dolara, ali Microsoft, koji ima prava na intelektualno vlasništvo OpenAI-ja, blokirao je transakciju. Rezultat? Google je ušao u igru, ponudio 2,4 milijarde dolara za zapošljavanje CEO-a i ključnih inženjera, dobio licencu na tehnologiju i omogućio da kompanija nastavi postojati kao prazna ljuštura. Tri dana kasnije, Cognition, tvrtka iza AI agenta Devina, kupila je ono što je ostalo od Anthropica za samo 250 milijuna dolara.

Meta je napravila istu stvar sa Scale AI – 15 milijardi dolara za 49% udjela, zapošljavanje osnivača Alexandra Wanga, dok Scale AI službeno nastavlja postojati kao nezavisna kompanija. Rezultat je bio drastičan pad valuacije. Silicijska dolina je pronašla način da zaobiđe antitrustovske regulatore – umjesto kupnje kompanija, kupuju se njihovi mozgovi i tehnologija.

Što ova akvizicija znači za budućnost?

Nvidia sada raspolaže s 61 milijardom dolara u gotovini i kratkoročnim investicijama. Za njih je 20 milijardi dolara sitniš. S ovom akvizicijom dobivaju nešto mnogo vrednije od novca – sposobnost da dominiraju tržištem inferencije kao što već dominiraju tržištem treniranja.

U svom emailu zaposlenicima, Jensen Huang je bio vrlo jasan – Nvidia planira integrirati Groqove procesore s niskom latencijom u svoju AI tvorničku arhitekturu. Konkretno, to znači da će klijenti Nvidije uskoro moći kupovati pakete koji kombiniraju Nvidijine Blackwell GPU procesore za treniranje i LPU procesore za inferenciju – najbolje iz oba svijeta.

CUDA – tajno oružje Nvidie

Postoji još jedan ključni tehnički aspekt u ovoj priči. Nvidia posjeduje tehnologiju zvanu CUDA – softversku biblioteku koja čini njihove računalne čipove nevjerojatno jednostavnima za korištenje za developere. To je njihova prava konkurentska prednost u odnosu na sve druge proizvođače GPU procesora. Sada će moći proširiti CUDA-u tako da radi i s Groqovim čipovima. Jedan softver, dvije vrste čipova i maksimalna jednostavnost za developere.

Najimpresivnije je što Groqovi čipovi koriste tehnologiju litografije staru više od 10 godina – 14 nanometara, dok Nvidia danas koristi 4 nanometra. Unatoč tome, Groq je uspijevao konkurirati u performansama inferencije. Zamislite što će se dogoditi kada Jonathan Ross dobije pristup najmodernijim tvornicama na svijetu, Nvidijinom budžetu za istraživanje i razvoj, te njihovom softverskom ekosustavu. Rezultat bi mogao biti apsolutno revolucionaran.

Šire implikacije za industriju i društvo

Ova akvizicija potvrđuje da ulazimo u novo doba gdje AI više neće biti rezerviran samo za tehnološke divove. Kada inferencija postane ne dva ili tri, već 10 puta jeftinija i brža, otvaraju se potpuno novi slučajevi upotrebe – glasovni asistenti koji trenutačno odgovaraju, AI agenti koji mogu razmišljati i djelovati u stvarnom vremenu, AI aplikacije ugrađene u potrošačke uređaje bez potrebe za stalnom cloud vezom.

Analitičari Bank of America savršeno su saželi situaciju – ova akvizicija implicira da Nvidia priznaje kako su GPU procesori dominirali treniranjem AI, ali brzi prelazak na inferenciju mogao bi zahtijevati specijaliziranije čipove. To je značajno priznanje od strane najviše vrednovane kompanije na planetu.

Za nas, svakodnevne korisnike AI alata, to znači da će interakcije postati još fluidnije, brže i prirodnije. Barijera između postavljanja pitanja i dobivanja odgovora praktički će nestati, a ta fluidnost ubrzat će usvajanje AI-ja u svim sektorima ekonomije.

Budućnost rada u doba superinteligentne AI

S čipovima koji generiraju odgovore brže nego što možemo čitati, s troškovima inferencije koji se dramatično smanjuju i s AI agentima koji postaju sve autonomniji, ključno pitanje postaje kako se pozicionirati u ovom novom svijetu.

Realnost je da ove tehnologije neće zamijeniti ljude – one će amplificirati one koji ih znaju koristiti. Kompanije ne traže zamjenu svojih zaposlenika s AI sustavima. One traže zaposlenike koji znaju koristiti AI da bi bili 10 puta produktivniji. Razlika između te dvije vrste ljudi je jednostavno njihova razina edukacije.

Za kraj

Nvidijina akvizicija Groqa za 20 milijardi dolara predstavlja prekretnicu u svijetu umjetne inteligencije. Ova transakcija nije samo o novcu ili tržišnom udjelu – ona signalizira fundamentalni pomak u načinu na koji će AI sustavi biti izgrađeni i korišteni u budućnosti.

Za Nvidiju, ovo je strateški potez kojim osigurava svoju dominaciju na cjelokupnom AI ekosustavu. Za Groq i njegovog osnivača, to je potvrda vizije da specijalizirani procesori predstavljaju budućnost AI izračuna. A za sve nas, to znači ulazak u eru gdje AI postaje brži, pristupačniji i integralniji dio našeg svakodnevnog života.

Dok se ova transformacija odvija pred našim očima, ključno je ne samo promatrati je, već se aktivno pripremati za svijet u kojem će vještina korištenja AI alata postati jedna od najvrednijih kompetencija na tržištu rada. Jer u ovoj novoj eri, pobjednici neće biti oni koji se bore protiv struje tehnološke promjene, već oni koji nauče jahati na njenom valu.