Nvidia hat im Dezember 2025 einen umstrittenen „Acquihire“-Deal mit dem AI-Accelerator-Startup Groq abgeschlossen – nicht für eine Technologie, sondern vor allem für dessen Schlüsselteam und geistiges Eigentum. Der Deal, der mit rund 20 Milliarden US-Dollar bewertet wird, ist eines der größten Tech-Übernahmen der letzten Jahre und deutet auf eine tiefgreifende strategische Wende bei Nvidia hin. Groq, gegründet 2015 parallel zu Cerebras, hatte sich als einer der wenigen Anbieter von Low-Latency-AI-Inferenzlösungen etabliert, deren Learning Processing Units (LPU) speziell für die effiziente Ausführung von GenAI-Workloads konzipiert waren. Die Entscheidung der Investoren, zu verkaufen, ist ungewöhnlich, gerade weil die Nachfrage nach schneller, kosteneffizienter Inferenz gerade explodiert – besonders bei Hyperscalern wie OpenAI, Google und AWS, die eigene XPUs entwickeln. Doch die angebliche 1,5-Milliarden-Dollar-Zusage aus Saudi-Arabien für einen GroqCloud-Standort in Dammam blieb unerfüllt, was die Verhandlungsposition schwächte. Gleichzeitig war Groq finanziell nicht mehr in der Lage, sich selbst zu skalieren, während die Konkurrenz durch selbst entwickelte Lösungen wuchs. Parallel dazu hatte Nvidia bereits im September 2025 einen kleineren, aber ebenso strategisch bedeutsamen Acquihire bei Enfabrica abgeschlossen – für rund 900 Millionen Dollar. Enfabrica hatte mit seinem „Millenium“-ACF-S-Chip eine neue Architektur entwickelt, die Rechenleistung, Speicher und Netzwerkfunktionen auf einer einzigen Silicon-Platine integriert. Der daraus resultierende SuperNIC und das Emfasys-System ermöglichten eine dramatische Skalierung von KV-Caches – zentral für die Effizienz von Inferenz-Workloads – und senkten die Kosten pro Token um die Hälfte. Diese Technologien könnten die Grundlage für eine völlig neue Generation von Inferenz-Systemen bilden, die nicht mehr auf klassischen GPUs basieren. Beide Übernahmen sind weniger als reine Produktakquisitionen zu verstehen, sondern als defensive und offensive Strategie: Nvidia sichert sich nicht nur talentierte Ingenieure wie Co-Founder Jonathan Ross (jetzt Chief Software Architect bei Nvidia) und COO Sunny Madra (VP Hardware), sondern auch einzigartige Software-Stacks, insbesondere den vollständig kompilierten, von Ross entwickelten Compiler, der die LPU-Performance entscheidend optimiert. Gleichzeitig verhindert Nvidia, dass diese Technologien in die Hände von Konkurrenten wie AMD, Intel oder sogar Cerebras fallen. Die Struktur des Acquihire – ein „leerer“ Restunternehmen ohne Produktentwicklung – könnte darauf abzielen, Antitrust-Behörden zu umgehen, nachdem frühere Versuche wie die Übernahme von Arm oder Mellanox gescheitert waren. Industrieanalysten vermuten, dass Nvidia nicht unbedingt die LPU- oder ACF-S-Technologie direkt in den nächsten Produkten einsetzen wird – ähnlich wie IBM 2008 Transitive kaufte, um die Technologie zu ignorieren. Vielmehr könnte es sich um eine langfristige Absicherung handeln: Die Kombination aus Groq-Software, Enfabrica-Systemarchitektur und Nvidia’s GPU- und Interconnect-Expertise könnte die Grundlage für eine völlig neue Plattform sein – eine, die nicht mehr als „GPU“ bezeichnet werden kann, sondern eher als eine integrierte Inferenz-Architektur aus Tensor-Engines, CXL-Speicher, hochperformanten Netzwerken und maßgeschneiderten Compilern. Zusammenfassend: Nvidia baut nicht nur auf, sondern redefiniert seine Plattform. Die beiden Acquihires sind weniger ein Signal für die nächste GPU-Generation, sondern ein klares Zeichen dafür, dass die Zukunft der AI-Inferenz nicht bei reinen GPUs, sondern bei ganzheitlichen, software- und hardware-integrierten Systemen liegt. Ob diese Vision Realität wird, hängt weniger von der Technologie ab, sondern von der Fähigkeit von Nvidia, diese Komponenten zu einem konsistenten, skalierbaren und wettbewerbsfähigen Ökosystem zu bündeln – und das könnte die nächste große Welle in der AI-Hardware-Industrie sein.