Hace seis meses, Nvidia pagó 20.000 millones de dólares por Groq sin comprar Groq. Ahora, los inversores que recibieron ese dinero están siendo invitados a reinvertir en la empresa que acaban de liquidar.
Es uno de los movimientos más inusuales del ecosistema de startups de IA en 2026, y probablemente uno de los más reveladores sobre cómo está cambiando el mercado de chips de inteligencia artificial.
Qué fue el acuerdo de 20.000 millones con Nvidia
El trato, cerrado en diciembre de 2025, no fue una adquisición convencional. Nvidia pagó a los inversores de Groq en efectivo —una cifra que habría sido la mayor compra de la historia de Nvidia si el deal se hubiera estructurado como adquisición— a cambio de una licencia no exclusiva de la tecnología de chips de Groq y la incorporación a Nvidia de parte del equipo directivo y técnico, incluido el fundador Jonathan Ross.
Groq retuvo su independencia legal y su propiedad intelectual, pero perdió a las personas que la habían construido.
En enero de 2026, Groq distribuyó 7.600 millones de dólares a sus accionistas —aproximadamente 64 dólares por acción— como primer pago del acuerdo con Nvidia. Ese pago superó la valoración pico de Groq como startup (6.900 millones en su Serie E de septiembre de 2025). Los inversores obtuvieron más de lo que la empresa había valido en su mejor momento privado. Por eso la ronda de 650 millones es tan interesante: se les pide que reinviertan en una empresa diferente a la que vendieron.
Groq 2.0: de fabricante de chips a nube de inferencia
La reconstitución es total. Groq está liderada ahora por Adam Winter (CEO interino) y Matt Eng (CFO). El equipo que diseñó las LPU (Language Processing Units) está mayoritariamente en Nvidia. Lo que queda es la marca, la arquitectura de negocio y el software que rodea a los chips.
La apuesta estratégica es convertirse en un inference neocloud: una plataforma de inferencia de IA en la nube que usa la tecnología de LPU —ahora licenciada a Nvidia— para ofrecer inferencia más rápida y barata que las alternativas basadas en GPU.
El argumento técnico tiene sustancia. Nvidia lleva meses posicionando la LPU de Groq como complemento a sus propias GPU: la GPU para computación masiva, la LPU para el flujo de tokens en inferencia, donde el cuello de botella no es la potencia de cómputo sino el movimiento de datos. TechInsights documentó que el acceso a memoria en silicon de Groq requiere un orden de magnitud menos energía por bit que el acceso a DRAM en un sistema convencional de GPU. En un mundo donde la inferencia es el mayor coste operativo de las empresas que despliegan IA a escala, esa ventaja de eficiencia tiene valor real.
Los senadores Elizabeth Warren y Richard Blumenthal abrieron una investigación formal en marzo de 2026 alegando que el acuerdo Nvidia-Groq es un acqui-hire inverso estructurado deliberadamente para no superar los umbrales del Hart-Scott-Rodino y evitar revisión antimonopolio. Solicitaron respuesta al DOJ y la FTC antes del 3 de abril. El resultado de esa investigación podría afectar a la estructura legal de Groq.
La ronda de 650 millones está siendo garantizada por los inversores Disruptive e Infinitium, que cubrirán la participación de cualquier accionista que decline su derecho pro rata. En la práctica, la ronda está asegurada incluso si algunos inversores deciden no participar.
Mi valoración
El caso Groq ilustra algo que el sector de chips de IA está aprendiendo en tiempo real: la tecnología de inferencia tiene valor estratégico incluso cuando los humanos que la construyeron ya no están.
Lo que más me convence del movimiento de Groq es la coherencia temporal: el mercado está girando desde el entrenamiento masivo de modelos hacia el despliegue eficiente de esos modelos, y Groq tiene exactamente la tecnología que ese giro necesita. La ventaja de eficiencia energética en inferencia no es marketing; está documentada.
Lo que más me preocupa es la pregunta de equipo. Una startup que ha perdido a su fundador y a buena parte del equipo técnico central que reinvierte en la misma tesis necesita convencer a los inversores de que el know-how institucional sobrevivió a la salida. Eso no es imposible, pero requiere demostración.
Lo más estructuralmente significativo es el precedente regulatorio. Si Warren y Blumenthal consiguen que DOJ o FTC investiguen la estructura del acuerdo como forma de eludir el HSR, el resultado afectará a cómo se diseñan futuras transacciones entre grandes tecnológicas y startups de chips. El sector entero está mirando.
Preguntas frecuentes
¿Qué son las LPU de Groq y por qué son relevantes para inferencia?
Las LPU (Language Processing Units) son chips diseñados específicamente para ejecutar modelos de lenguaje durante la inferencia —el proceso de generar respuestas a partir de un modelo ya entrenado—. A diferencia de las GPU, que son chips generalistas, las LPU optimizan el flujo de tokens y el acceso a memoria para este uso específico, consiguiendo latencias más bajas y mayor eficiencia energética por respuesta.
¿Por qué los mismos inversores que recibieron el pago de Nvidia están siendo invitados a reinvertir?
Porque la empresa que se financia ahora es diferente a la que vendieron. Groq 2.0 no fabrica chips; opera una nube de inferencia que usa la tecnología licenciada a Nvidia. Los inversores recibieron su retorno de la venta tecnológica; ahora se les ofrece una segunda oportunidad en el negocio de servicios cloud que construye sobre esa misma tecnología en el mercado más caliente de la IA actual.
¿Cuál es el riesgo regulatorio del acuerdo Groq-Nvidia?
Los senadores Warren y Blumenthal argumentan que el deal fue estructurado como licencia + fichaje de talento en lugar de adquisición para no superar los 250 millones de dólares de umbral de notificación obligatoria al DOJ/FTC según la ley Hart-Scott-Rodino. Si DOJ o FTC determinan que la transacción fue efectivamente una adquisición encubierta, podrían ordenar su revisión retroactiva o imponer condiciones.