La búsqueda incesante de una inteligencia artificial más rápida no se trata simplemente de aportar más potencia informática al problema. Se trata de romper cuellos de botella y cambiar arquitecturas, muy parecido a construir una pirámide: lo que parece liso desde lejos es en realidad una serie de bloques irregulares. Durante décadas, la industria tecnológica siguió la Ley de Moore, pero ese crecimiento se ha estancado. Ahora, la próxima ola de avances en IA depende de la latencia, no solo de la fuerza bruta.
La meseta de la computación sin procesar
Los primeros días de la informática vieron ganancias exponenciales en la densidad de los transistores, lo que impulsó el rendimiento de la CPU. Pero eso se desaceleró y la atención se centró en las GPU, defendidas por Jensen Huang de Nvidia. Sin embargo, incluso la potencia de la GPU tiene sus límites. Los modelos actuales de IA generativa están chocando contra una pared. El crecimiento no se detiene; está cambiando. Como dice Dario Amodei de Anthropic: “Lo exponencial continúa hasta que deja de hacerlo”.
La clave ahora no es sólo más computación, sino cómo se usa la computación. Nvidia lo reconoce: su reciente lanzamiento de Rubin destaca la importancia de las técnicas MoE (mezcla de expertos), que permiten una inferencia de modelos más barata y eficiente.
La crisis de la latencia y la solución de Groq
El mayor obstáculo hoy en día no es entrenar modelos masivos, sino la inferencia : la velocidad a la que la IA puede procesar información y ofrecer respuestas. Los usuarios no quieren esperar a que la IA “piense”. Aquí es donde entra Groq. Su arquitectura de Unidad de procesamiento de lenguaje (LPU) está diseñada para una inferencia ultrarrápida, eliminando los cuellos de botella del ancho de banda de la memoria que afectan a las GPU cuando manejan tareas de razonamiento complejas.
Imagine un agente de IA que necesita verificar su propio trabajo generando 10.000 “tokens de pensamiento” internos antes de responder. En una GPU estándar, esto demora entre 20 y 40 segundos. En Groq, esto sucede en menos de 2 segundos. Esta velocidad desbloquea capacidades de razonamiento en tiempo real.
El próximo paso de Nvidia: ¿adquisición o integración?
Para Nvidia, adquirir o integrarse profundamente con Groq no se trata solo de chips más rápidos. Se trata de resolver el problema de “esperar a que el robot piense” y crear un ecosistema de software dominante. Las GPU han sido la herramienta universal para la IA, pero la inferencia exige un enfoque diferente.
Nvidia ya controla el ecosistema CUDA, su mayor activo. Al incluir eso en el hardware de Groq, bloquearían efectivamente a los competidores y ofrecerían la única plataforma verdadera de extremo a extremo para entrenar y ejecutar IA. Junto con un modelo de código abierto de próxima generación (como DeepSeek 4), esto crearía una oferta que rivalizaría con los modelos de vanguardia actuales en costo, rendimiento y velocidad.
La escalera del progreso
El crecimiento de la IA no es una curva suave. Es una serie de avances que superan obstáculos específicos. Primero, necesitábamos cálculos más rápidos (GPU). Luego, una formación más profunda (arquitecturas transformadoras). Ahora necesitamos un razonamiento más rápido (LPU de Groq).
Jensen Huang ha demostrado estar dispuesto a alterar sus propias líneas de productos para mantenerse a la vanguardia. Al adoptar Groq, Nvidia no estaría simplemente comprando un chip; estarían asegurando el futuro de la inteligencia en tiempo real. La carrera ya no se trata de potencia bruta: se trata de eficiencia, arquitectura y la capacidad de ofrecer respuestas ahora.
