Nvidia adquiere por 20 mil millones de dólares a una empresa que incumplió el 75% de su meta de ingresos

• Nvidia pagó 20 mil millones de dólares para adquirir a Groq, que recortó en 75% su proyección de ingresos
• Groq es una empresa de hardware y software que desarrolla chips dedicados al procesamiento de lenguaje (LPU), con el objetivo de ofrecer inferencia de IA de alta velocidad y bajo consumo energético
• Antes de la adquisición, Groq había asegurado una inversión saudita de 1.5 mil millones de dólares y 750 millones de dólares en financiamiento Serie D, pero en apenas unos meses redujo su proyección de ingresos a 500 millones de dólares
• El autor considera esta operación una compra de pánico dentro de la burbuja de la IA y analiza que Nvidia absorbió a un competidor para reforzar su monopolio de mercado
• El texto además advierte sobre una posible explosión de la burbuja de la IA en 2026, citando como fundamentos la escasez de energía, el financiamiento a proveedores, la estructura deficitaria de OpenAI, la sustitución laboral y la falta de retorno sobre la inversión en IA

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Resumen de Groq y la adquisición por Nvidia

• Groq, adquirida por Nvidia, es una empresa de hardware de aceleración de IA centrada en la Language Processing Unit (LPU)
  • La LPU es un chip ASIC basado en SRAM, con una estructura de acceso a memoria más rápida que una GPU
  • Mientras la GPU debe acceder a memoria externa en cada ciclo, la LPU almacena internamente los datos necesarios para reducir la latencia
• El principal servicio de Groq es GroqCloud, que permite usar servicios de inferencia ultrarrápida en la nube sin comprar directamente los chips
  • Sus puntos fuertes son la rapidez de respuesta, bajo costo y bajo consumo energético
  • Usa principalmente modelos de código abierto como Llama, Mistral y GPT-OSS

Situación financiera de Groq y cambios antes y después de la adquisición

• Hace un año, Groq aseguró 1.5 mil millones de dólares en inversión de infraestructura de Arabia Saudita y 750 millones de dólares en financiamiento Serie D
  • En ese momento, la empresa fue valuada en 2 mil millones de dólares
• Sin embargo, cuatro meses después recortó su proyección de ingresos de 2 mil millones de dólares a 500 millones, una caída de 75%
  • El autor describe esto como una caída poco común desde la crisis financiera de 2008
• Justo después, Nvidia la adquirió por 20 mil millones de dólares
  • Un cambio brusco de valoración resumido como “2 mil millones en febrero → 500 millones en julio → 20 mil millones en diciembre”
  • El autor lo interpreta como una compra de pánico para sostener el monopolio del mercado

Refuerzo de la estructura monopólica de Nvidia

• Arabia Saudita redistribuyó los 1.5 mil millones de dólares invertidos en Groq hacia Nvidia y AMD
• Competidores como Cerebras e Inflection han enfrentado cancelaciones de IPO o rondas urgentes de financiamiento
• Aunque Google, Microsoft y Amazon desarrollan sus propios chips, el mercado de hardware para IA se está reordenando alrededor de Nvidia
  • Nvidia ha repetido la compra de competidores para asegurar cuota de mercado
  • Los 20 mil millones de dólares se describen como “un error de redondeo” para Nvidia

Escasez energética y traslado de costos de la infraestructura de IA

• La expansión de la infraestructura de IA está construida sobre la suposición equivocada de que la energía es barata y abundante
  • Los centros de datos en EE. UU. consumen hoy 4% de la electricidad, y se espera que lleguen a 9% en diez años
• Mientras los centros de datos se benefician con pagos anticipados por energía y tarifas preferenciales,
  los consumidores comunes terminan asumiendo el costo de los aumentos en la factura eléctrica
• En algunas regiones, el costo de la electricidad subió 250% en cinco años; los demócratas del Senado lo están investigando, aunque el resultado es incierto

El “bucle infinito de financiamiento” de Nvidia

• Nvidia presta dinero a sus clientes para que compren sus propios chips, inflando artificialmente la demanda
  • Ejemplo: invirtió 100 mil millones de dólares en OpenAI, de los cuales la mayor parte regresa como pagos de renta de chips Nvidia
  • También invirtió en centros de datos como CoreWeave y Lambda, que luego reutilizan o re-arriendan sus GPU
• En 2024, con una inversión de mil millones de dólares, registró 24 mil millones de dólares en ventas de chips
  • El autor describe esto como “una influencia económica mayor que la de la Reserva Federal”
  • Si esta estructura se detiene, toda la industria de la IA corre riesgo de contraerse rápidamente

Inestabilidad financiera de OpenAI

• OpenAI sigue acumulando pérdidas masivas dentro de una estructura sin fines de lucro
  • En 2024 registró 3.7 mil millones de dólares en ingresos y 5 mil millones en gastos
  • Para 2028 se proyecta una pérdida anual de 74 mil millones de dólares
  • Hasta 2029, la pérdida acumulada sería de 143 mil millones de dólares, y para llegar al punto de equilibrio necesitaría 200 mil millones de dólares anuales en ingresos
• El autor la describe como “económicamente quebrada”

Pronóstico de estallido de la burbuja de la IA en 2026

• La adquisición de Groq se presenta como un indicio temprano de la burbuja de la IA
  • Se anticipa que a finales de 2025 comenzarán a acumularse caídas de valuación y fracasos en el levantamiento de capital
  • Es posible que se produzcan en cadena restricción crediticia, presión para reestructurar deuda y revisiones a la guía de ingresos de Nvidia

Sustitución laboral y reestructuración

• Grandes empresas avanzan con despidos masivos bajo el argumento de adoptar IA
  • Amazon recortó 14,000 puestos, Microsoft 15,000 y Salesforce 4,000
  • Salesforce luego admitió: “despedimos a demasiada gente”
• Algunas empresas los sustituyen con trabajadores bajo visa H-1B, aprovechando una estructura de bajos salarios y largas jornadas
• Internamente, también usan el nivel de uso de IA como métrica de evaluación de desempeño, reforzando la vigilancia sobre empleados

Falta de retorno en la inversión en IA

• Según un estudio del MIT de 2025, 95% de las empresas reportó un ROI de 0% tras adoptar IA
  • Las empresas gastaron entre 30 y 40 mil millones de dólares en adopción de IA
  • Tras la publicación, las acciones de Nvidia cayeron 3.5%, Palantir 10% y el Nasdaq 1.2%

Perspectivas futuras

• A inicios de 2025, se espera que el mercado entre en una fase de estancamiento o desvalorización
  • Después podrían venir caídas bruscas de valuación, restricción de liquidez y ajustes más realistas en los ingresos de Nvidia
• Sin embargo, la tecnología de IA en sí continuará; lo que entraría en fase de corrección serían las valuaciones y expectativas excesivas
  • Se menciona la posibilidad de que empresas clave como OpenAI y Anthropic sufran caídas de valoración de más de la mitad
  • Tras el estallido de la burbuja, se espera una normalización de la industria tecnológica

[GN⁺]

Comentarios en Hacker News

• En algún artículo se afirmaba que la valuación de Groq cayó 75% en 4 meses, pero en realidad la información de la ronda de inversión no coincide entre distintas fuentes
  Por ejemplo, en la ronda Series E Groq fue valuada en 6.9 mil millones de dólares, pero eso no se mencionaba en el artículo
  • Gracias por señalarlo. Corregí esa parte y agregué una nota al pie
    Los 500 millones de dólares no eran la valuación, sino la proyección de ingresos.
    La valuación de 6.9 mil millones es correcta y puede verificarse en un artículo de PR Newswire y un reporte de Reuters
• No me queda claro el argumento central del artículo. Parece que el autor confundió valuación de la empresa y proyección de ingresos
  La proyección de ingresos se revisó a la baja, pero la valuación no.
  La observación de que no corre modelos propietarios es válida, pero eso no niega el encaje estratégico con Nvidia
  • Si presentaron a los inversionistas una proyección de ingresos excesivamente optimista, eso podría considerarse fraude
    Claro, sería difícil de probar, pero si se explicó en privado a los inversionistas, quizá no habría problema
• Creo que hoy en día las startups operan básicamente como departamentos de I+D de las grandes empresas
  Artículo relacionado: Startups are just Big Tech R&D now
  • Esta estructura no es nada nueva. Cisco ya era famosa desde los 90 por su estrategia constante de adquisiciones, y la mayoría de los productos clave de Google también llegaron por adquisiciones (Android, YouTube, Firebase, etc.)
    En cambio, Microsoft tiene muchos casos de fracaso tras adquirir empresas (Skype, Nokia, etc.). Solo tuvo éxito cuando dio autonomía, como con LinkedIn y GitHub
  • No entiendo eso de “bajo riesgo”. Si la probabilidad de fracaso de una startup es de 99%, ¿cómo puede ser de bajo riesgo?
  • La industria farmacéutica también ha operado así desde hace mucho
  • Habiendo trabajado en varias startups, coincido totalmente con eso
• Groq es una empresa privada, así que no tiene obligación legal de hacer divulgaciones públicas
  En febrero su proyección de ingresos bajó de 2 mil millones de dólares a 500 millones en julio, pero en la ronda de inversión de septiembre su valuación subió de 2.8 mil millones a 6.9 mil millones de dólares
  Los ingresos también crecieron de 90 millones a 500 millones de dólares, y consiguió una inversión de 1.5 mil millones de Arabia Saudita
  Por eso no creo que esto pueda verse simplemente como hype de IA
  Fuente: artículo de Reuters
• Groq era una gran empresa, pero Nvidia está sofocando la innovación
  No entiendo por qué los reguladores del mercado permiten algo así
  • La FTC pidió un presupuesto de 535 millones de dólares para FY2025, pero en cambio sufrió un recorte de 11%
    El personal también bajó de 1,315 a 1,221 personas, y está previsto reducirlo hasta alrededor de 1,100
    Si quieren entender por qué se debilitó el regulador, vale la pena ver el video de la audiencia de supervisión
  • Al final, esta situación existe por una estructura de gobierno corrupta.
    Bueno, no corrupción, supongo que habría que llamarlo “honorarios de consultoría” y “compras oportunas de acciones”
  • El gobierno de EE. UU. es en la práctica un sistema que se puede comprar con dinero
    Las empresas saben que este periodo no va a durar para siempre, así que están aprovechando el momento para ejecutar agresivamente estrategias de evasión antimonopolio
  • Todos critican solo el monopolio de Nvidia, pero el monopolio informativo de Google también sigue siendo un problema
    Me pregunto por qué no se regula su posición dominante en Android, Chrome y el mercado de búsquedas
  • La respuesta es simple. Basta con ver la lista de inversionistas de Groq
    Según un artículo de CNBC, en la ronda reciente participaron Blackrock, Samsung, Cisco, Altimeter y 1789 Capital, donde Donald Trump Jr. es socio
    Si ves quién tiene las participaciones minoritarias clave, ahí está la respuesta
• Había una frase que decía “si visualizas 1.5 mil millones de dólares, es una pila de efectivo de la altura de un edificio de 5 pisos”, pero no creo que hiciera falta
  • El cálculo se siente raro. Si un fajo de billetes de 100 dólares mide 0.5 pulgadas, entonces 1.5 mil millones de dólares darían una altura de unas 347 plantas
    Probablemente se equivocaron al convertir unidades
  • A mí más bien me pareció una visualización bastante divertida
• Creo que Nvidia compró Groq no tanto por el desempeño real de la empresa, sino para mantener viva la tendencia de la IA
  Porque este tipo de adquisiciones ayuda a sostener el precio de la acción de Nvidia
  • Si eso fuera cierto, el mercado en general ya lo sabría, así que me pregunto por qué seguiría reaccionando
    Si fuera solo una “adquisición para inflar el hype”, no creo que el mercado se dejaría engañar
• En general el artículo estaba bien, pero la parte donde atribuye la caída de us-east-1 a recortes de personal me pareció inexacta
  • Gracias por leerlo. La causa de la caída pudo haber sido un problema de personal, o no.
    Admito que fue una interpretación algo mezclada con opinión
  • El artículo daba demasiado la sensación de haber decidido la conclusión de antemano y luego acomodar todo a ella
  • Esto parece un caso típico del efecto de amnesia de Gell-Mann
• Se mencionó SRAM en el artículo; para quien no esté familiarizado, este material puede ayudar
  PDF sobre arquitectura de memoria de CPU
  • Fue un concepto que conocí por primera vez mientras escribía el artículo, así que me pareció interesante. Gracias por compartirlo
• A) La capitalización de mercado de Nvidia es de 4.64 billones de dólares; me pregunto si una adquisición de 20 mil millones de dólares realmente es una cantidad grande
  Enlace relacionado
  B) La información que conoce el OP es información que los expertos en due diligence también conocen durante el proceso de revisión
  Si ellos tomaron una decisión viendo datos internos, también es natural que haya motivos que nosotros no conocemos