Niekończący się wyścig o szybszą sztuczną inteligencję to nie tylko większa moc obliczeniowa. Chodzi o eliminowanie wąskich gardeł i zmianę architektury – jak budowanie piramidy: to, co z daleka wygląda gładko, to w rzeczywistości szereg ostrych bloków. Przez dziesięciolecia branża technologiczna przestrzegała prawa Moore’a, ale wzrost gospodarczy osiągnął plateau. Teraz kolejny etap rozwoju sztucznej inteligencji zależy od opóźnienia, a nie tylko od brutalnej siły.
Zgrubny plateau obliczeniowy
Na początku informatyki nastąpił wykładniczy wzrost gęstości tranzystorów, co skutkowało wzrostem wydajności procesora. Jednak sytuacja uległa spowolnieniu i uwaga skupiła się na procesorach graficznych (GPU), promowanych przez Jensena Huanga z Nvidii. Jednak nawet procesory graficzne mają swoje ograniczenia. Obecne modele generatywnej sztucznej inteligencji uderzają w ścianę. Wzrost się nie kończy; on zmienia. Jak to ujął Dario Amodei z Anthropic: „Wykładniczy trwa aż do końca”.
Kluczem nie jest teraz tylko większa liczba obliczeń, ale jak te obliczenia są wykorzystywane. Nvidia zdaje sobie z tego sprawę: ich najnowszy Rubin podkreśla znaczenie technik MoE (Mixture of Experts), które umożliwiają tańsze i wydajniejsze wnioskowanie o modelu.
Opóźnij kryzys i rozwiązanie Groq
Główną przeszkodą obecnie nie jest trenowanie ogromnych modeli, ale wydajność — prędkość, z jaką sztuczna inteligencja może przetwarzać informacje i generować odpowiedzi. Użytkownicy nie chcą czekać, aż sztuczna inteligencja pomyśli. Tutaj w grę wchodzi Groq. Ich architektura Language Processing Unit (LPU) została zaprojektowana z myślą o błyskawicznym wnioskowaniu, eliminując wąskie gardła w przepustowości pamięci, które nękają procesory graficzne podczas przetwarzania złożonych problemów z rozumowaniem.
Wyobraź sobie agenta AI, który musi przetestować swoje działanie, generując 10 000 wewnętrznych „tokenów myśli” przed udzieleniem odpowiedzi. Na standardowym GPU zajmuje to 20–40 sekund. W Groq dzieje się to w mniej niż 2 sekundy. Ta prędkość otwiera możliwości wnioskowania w czasie rzeczywistym.
Następny ruch Nvidii: przejęcie czy integracja?
Dla Nvidii przejęcie lub głęboka integracja z Groq to nie tylko szybsze chipy. Chodzi o rozwiązanie problemu „czekania, aż robot pomyśli” i stworzenie dominującego ekosystemu oprogramowania. Procesory graficzne są wszechstronnym narzędziem sztucznej inteligencji, ale wnioskowanie wymaga innego podejścia.
Nvidia kontroluje już ekosystem CUDA, czyli swój największy atut. Łącząc to ze sprzętem Groq, zasadniczo zablokowaliby konkurencję i zaoferowaliby jedyną prawdziwą, kompleksową platformę do szkolenia i obsługi sztucznej inteligencji. W połączeniu z kolejnym modelem open source (takim jak DeepSeek 4) stworzyłoby to ofertę, która może konkurować z wiodącymi obecnie modelami pod względem kosztów, wydajności i szybkości.
Drabina postępu
Rozwój sztucznej inteligencji nie przebiega po gładkiej krzywej. Jest to seria przełomowych rozwiązań, które pozwalają pokonać określone wąskie gardła. Najpierw potrzebowaliśmy szybszego przetwarzania (GPU). Następnie głębsze uczenie się (przekształcanie architektur). Teraz potrzebujemy szybszej logiki (LPU od Groq).
Jensen Huang udowodnił, że jest gotowy zrewolucjonizować swoje własne linie produktów, aby pozostać na czele. Przyjmując Groq, Nvidia nie tylko nabyłaby chip; umożliwiłoby to przyszłość inteligencji czasu rzeczywistego. W wyścigu nie chodzi już o brutalną siłę: chodzi o wydajność, architekturę i zdolność do udzielania odpowiedzi teraz.
