How Nvidia Learned to Stop Worrying and Acquired Groq 0 Prefectura En Navidad de 2025, el mundo de la IA se sacudió.Nvidia, el indiscutible rey del hardware de IA, hizo su mayor adquisición hasta la fecha: una asombrosa oferta de 20 mil millones de dólares para Groq, un nombre de que pocos fuera de la industria habían oído hablar. Me interesé en la tecnología y el potencial comercial de Groq desde 2023, y he estado probando su servicio de inferencia basado en la nube para el LLM de código abierto. Este artículo se sumerge profundamente en la arquitectura de Groq, revelando por qué está rompiendo los registros de velocidad de inferencia de LLM. Vamos a lanzar la Unidad de Procesamiento de Lenguaje de Groq (LPU) contra los gigantes: Nvidia GPU y Google TPU, para ver si la corona está realmente cambiando de manos. Introducción: El imperativo del milisegundo En los modernos centros de datos, el enfoque se está desplazando de la formación de IA a la inferencia de IA - la aplicación instantánea de las mentes digitales. Para los usuarios que interactúan con grandes modelos de lenguaje (LLM), la restricción definidora es la latencia. Esta demora no es un fallo de software, sino una limitación de hardware, ya que las arquitecturas existentes como la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) no estaban diseñadas para la generación de lenguaje token-by-token. Groq, fundada por los arquitectos de la Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) original de Google, aborda este desafío específico. Su solución es la Unidad de Procesamiento de Lenguaje (LPU), un chip "definido por software" que abandona el diseño del procesador tradicional para la velocidad. La crisis de la inferencia: por qué la IA moderna es "lenta" Para comprender la innovación de Groq, primero hay que apreciar el comportamiento específico de los Grandes Modelos de Idiomas en el hardware actual.La carga de trabajo computacional de un modelo de IA cambia drásticamente dependiendo de si se trata de aprender (entrenamiento) o pensar (inferencia). 2.1 Física de la generación autoregresiva El entrenamiento de un modelo es una tarea de alto ancho de banda, en paralelo.Usted alimenta al sistema miles de frases simultáneamente, y el chip actualiza sus pesos internos basándose en el error agregado.Es como clasificar miles de exámenes a la vez; puede optimizar el flujo de trabajo para el rendimiento. La inferencia, sin embargo, específicamente para los LLM, es "autoregresiva". El modelo genera una palabra (o token) a la vez. Predijo la primera palabra, la adjunta a la entrada, predijo la segunda palabra, la adjunta, y así sucesivamente. Este proceso es inherentemente serie. No puede calcular la décima palabra hasta que haya calculado la novena. Para un ingeniero de hardware, esto es una pesadilla. En una arquitectura GPU moderna, los núcleos de computación (donde ocurre la matemática) se separan de la memoria (donde vive el modelo) por una distancia física. Esta separación crea el "Von Neumann Bottleneck." Para un modelo de 70 mil millones de parámetros como Llama 3, que puede pesar alrededor de 140 gigabytes (a precisión de 16 bits), esto significa que el chip debe mover 140 GB de datos a través del cable solo para generar una sola palabra.3 Debe hacerlo una y otra vez, decenas de veces por segundo. 2.2 El muro de la memoria El resultado es que los motores de computación más potentes del mundo pasan la mayor parte de su tiempo esperando. En un escenario típico de inferencia (Batch Size 1), las unidades aritméticas de un Nvidia H100 están vacías durante la gran mayoría de los ciclos de reloj, esperando que los datos lleguen de la Memoria de Alta Ancho de banda (HBM). El límite de ancho de banda: Incluso con los impresionantes 3,35 Terabytes por segundo (TB/s) de ancho de banda de memoria del H100, la física de los datos en movimiento limita la velocidad de generación a aproximadamente 100-200 tokens por segundo en condiciones ideales.4 Un estudio de Groq sugiere que las configuraciones de GPU tradicionales queman de 10 a 30 Joules por token, en gran parte debido a este constante traslado de datos entre el HBM y el núcleo. 2.3 El problema de la latencia de la cola El problema se complica por la naturaleza "dinámica" de los procesadores modernos. CPU y GPUs están diseñados para ser generales. Tienen componentes complejos de hardware - cachés, predictores de rama, motores de ejecución fuera de orden - que tratan de adivinar lo que el software quiere hacer a continuación. Cuando estas suposiciones están equivocadas (una "error de caché" o "error de predicción de la rama"), el procesador se detiene.En un entorno de centro de datos compartido, donde varios usuarios compiten por recursos, esto conduce a "jitter" o latencia variable. Latencia de cola: Esta es la latencia de las solicitudes más lentas —el 99o percentil. Para aplicaciones en tiempo real como los agentes de voz o el comercio algorítmico, la velocidad media no importa; la velocidad más lenta lo hace. Si un token toma 10ms y el siguiente toma 50ms, el usuario experimenta fracturas.8 El Impuesto de Orquestación: Para gestionar este caos, las GPUs utilizan núcleos de software complejos (como CUDA) y programadores de hardware. Estos añaden sobrepeso. El chip se detiene constantemente para preguntar: "¿Qué hago a continuación? La tesis fundadora de Groq era simple: ¿Y si eliminásemos la marca de preguntas? ¿Y si el chip nunca tuviera que preguntar qué hacer, porque ya sabía? La filosofía de la LPU: hardware definido por software La Unidad de Procesamiento de Lenguaje (LPU) es la manifestación física de una filosofía que rechaza los últimos treinta años de evolución del procesador.Fundada por Jonathan Ross, que anteriormente dirigió el proyecto TPU de Google, Groq comenzó con un enfoque "Software-First". 3.1 El compilador es el capitán En un sistema tradicional, el compilador (el software que traduce el código en instrucciones de chip) es subserviente al hardware. Produce una guía bruta, y la lógica interna del hardware (planificadores, buffers de reordenamiento) calcula los detalles en el tiempo de ejecución. Groq cambia esto. El hardware de LPU es deliberadamente "estúpido". No tiene predictores de rama. No tiene controladores de caché. No tiene lógica de ejecución fuera de orden. Es un conjunto masivo de unidades aritméticas y bancos de memoria que hacen exactamente lo que se les dice, cuando se les dice.11 La inteligencia reside enteramente en el compilador Groq. Planificación estática: Antes de que el modelo se ejecute, el compilador analiza todo el programa. Calcula el tiempo exacto de ejecución de cada operación. Sabe que una multiplicación de matriz específica tomará exactamente 400 ciclos de reloj. Spatial Orchestration: The compiler maps the data flow across the physical geometry of the chip. It knows that at Cycle 1,000,050, a packet of data will be exactly at coordinate (X, Y) on the chip, ready to be consumed by an arithmetic unit. Variación cero: Debido a que el horario está fijado en el tiempo de compilación, hay variación cero. Si el compilador dice que la tarea tomará 28,5 milisegundos, tomará 28,5 milisegundos. 3.2 Analogía de la línea de asamblea Para entender la diferencia, imagina un piso de fábrica. La GPU (Dinámica): Los trabajadores (núcleos) están en las estaciones. Un gerente (planificador) grita órdenes basándose en qué materiales acaban de llegar. A veces un trabajador está vacío porque el forklift (bus de memoria) está atrapado en el tráfico. A veces dos trabajadores tratan de agarrar la misma herramienta (contención de recursos) y uno tiene que esperar. El LPU (Deterministic): No hay gestores. Los materiales se mueven en un cinturón de transporte de alta velocidad que nunca se detiene. Los trabajadores son brazos robóticos programados para realizar una soldadura exactamente 3,2 segundos después de que la pieza entre en su zona. No comprueban si la pieza está allí; el sistema garantiza que está allí. Esta elección arquitectónica permite a Groq utilizar casi el 100% de su capacidad de computación para la carga de trabajo real, mientras que las GPUs a menudo se ejecutan con una utilización del 30-40% durante la inferencia porque están esperando la memoria. Anatomía de la LPU: Desconstruyendo el hardware La implementación física de la LPU (especificamente la arquitectura GroqChip) es un estudio en compromisos radicales. SRAM: La velocidad del almacenamiento de la luz Nvidia y Google utilizan HBM (High Bandwidth Memory), que viene en pilas masivas (80GB+) sentadas junto a la computadora. El SRAM es el acrónimo de Static Random Access Memory (memoria de acceso aleatorio estático). La jerarquía Flattened: En una CPU estándar, SRAM se utiliza sólo para cachés pequeños (L1/L2/L3) porque es caro y físicamente grande (se necesitan 6 transistores para almacenar un poco, frente a 1 transistor para DRAM). Bandwidth Supremacy: Debido a que la memoria está físicamente integrada en el computador, el ancho de banda es astronómico.Un único LPU cuenta con un ancho de banda de memoria interna de 80 TB/s. Compara esto con el H100 de 3,35 TB/s. Esta es una ventaja 24x en la velocidad a la que los datos pueden ser alimentados a las unidades matemáticas.10 Eliminación de la latencia: El acceso a HBM tarda cientos de nanosegundos. El acceso a SRAM en chip lleva ciclos de reloj de un solo dígito. Esto elimina efectivamente la pared de memoria para los datos que se ajustan al chip.8 4.2 Limitaciones de capacidad Un solo chip Groq contiene solo 230 MB de SRAM.12 Esto es microscópico en comparación con los 80 GB de un H100. Implicaciones: No se puede encajar un modelo de lenguaje grande en un chip Groq. Para ejecutar Llama 3 70B, Groq no utiliza un chip; utiliza una estantería de aproximadamente 576 chips.7 Esto requiere un enfoque completamente diferente al diseño del sistema.El "ordenador" no es el chip; el ordenador es el estante. Procesador de Transmisión de Tensor (TSP) Dentro del chip, la arquitectura está organizada específicamente para la álgebra lineal del Deep Learning. Unidades de vector y matriz: El chip cuenta con unidades especializadas para la multiplicación de matriz (MXM) y las operaciones vectoriales. Flujo direccional: los datos fluyen horizontalmente (East-West) a través del chip, mientras que las instrucciones fluyen verticalmente (North-South). Proceso de 14nm: Sorprendentemente, la primera generación de GroqChip está construida sobre un proceso maduro de 14nm en GlobalFoundries.7 En una industria que compite con 3nm (como el Blackwell de Nvidia), esto parece arcaico. Sin embargo, debido a que el diseño carece de programadores complejos y depende de SRAM, no necesita la densidad extrema de 3nm para alcanzar el rendimiento. Esto ofrece un costo significativo y una ventaja de rendimiento, aunque impacta en el tamaño físico de la matriz (un enorme 725mm2).12 4.4 TruePoint Numerics Para maximizar el límite de 230 MB de memoria, Groq emplea una nueva estrategia de precisión llamada TruePoint. La trampa de precisión: El hardware tradicional a menudo cuantiza los modelos a INT8 (8 bits enteros) para ahorrar espacio, lo que puede degradar la precisión. Precisión mixta: TruePoint almacena pesos de menor precisión (como INT8 o FP8) para ahorrar espacio, pero realiza la matemática real con alta precisión (FP32) para operaciones sensibles como los registros de atención. Resultado: Esto permite a Groq alcanzar la velocidad de los modelos cuantizados con los niveles de precisión típicamente reservados para implementaciones de mayor precisión. La red es la computadora: Tecnología RealScale Debido a que ningún único LPU puede mantener un modelo, la red que conecta los chips es tan importante como los propios chips.Si la conexión entre el chip A y el chip B es lenta, los 80 TB/s de ancho de banda interno se desperdician. 5.1 RealScale: Una tela sin cambios Las redes tradicionales de centros de datos utilizan interruptores Ethernet o InfiniBand. Cuando un servidor envía datos, se dirige a un interruptor, que lo enrutará al destino. Esto agrega latencia e introduce la posibilidad de congestión (emboscadas de tráfico). Groq’s RealScale network connects chips directly to each other. Plesiosynchronous System: The chips are synchronized to a common time base. They are not perfectly synchronous (which is physically impossible at scale), but they are "plesiosynchronous" (near-synchronous) with a known drift that the compiler accounts for.11 Paquetes programados por software: Al igual que el compilador programa las matemáticas, programa los paquetes de red. Sabe que Chip 1 enviará un vector a Chip 2 en el Ciclo 500. No hay interruptores: La red es una red directa (especificamente una variante de la topología Dragonfly). No hay interruptores externos para agregar latencia o coste. El enrutamiento es determinista. Esto permite que la estantería de 576 chips funcione como un espacio de memoria único y coherente.6 5.2 Paralelismo de tensores en escala Esta red permite a Groq emplear Tensor Parallelism de manera eficiente. Slicing the Brain: The Llama 3 70B model is sliced across the 576 chips. Every layer of the neural network is distributed. Ejecución simultánea: Cuando se genera un token, todos los 576 chips se activan simultáneamente. Cada uno calcula una pequeña fracción del resultado. intercambian datos instantáneamente a través de la red RealScale, agregan el resultado y se mueven a la siguiente capa. Beneficio de latencia: Debido a que el cálculo se paraliza a través de tantos chips, el cálculo ocurre increíblemente rápido.Y debido a que los pesos están en SRAM, no hay tiempo de carga.El resultado es un sistema que escala linealmente: agregar más chips hace que el modelo funcione más rápido, sin los retornos disminuidos vistos en los clústeres de GPU debido a la comunicación sobrecargada.8 Los Titans comparados: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras El paisaje de hardware de IA es una batalla de filosofías.Podemos categorizar a los principales jugadores en tres campos: The Generalists (Nvidia), The Hyperscale Specialists (Google), y The Radical Innovators (Groq, Cerebras). 6.1 Nvidia H200 (The Generalist) Architecture: GPU with HBM3e and HBM3. Dynamic scheduling via CUDA. Philosophy: "One chip to rule them all." Optimize for throughput, increased memory bandwidth, and versatility. Strengths: Unrivaled ecosystem (CUDA), massive memory capacity and bandwidth per chip (141GB HBM3e/HBM3), capable of both training and inference. Weaknesses: The Memory Wall limits Batch-1 inference speed. Tail latency due to dynamic scheduling. High power consumption per token for small batches.17 Google TPU v5p (El especialista en hiperscala) Arquitectura: Systolic Array ASIC con HBM. Filosofía: Optimizar para las cargas de trabajo específicas de Google (modelos de Transformers). Inter-Chip Interconnect (ICI) permite los podes masivos (8.960 chips) para el entrenamiento. Debilidades: Aún depende de HBM (latencia bottleneck). Disponibilidad limitada fuera de Google Cloud. Menos flexible que las GPU. Cerebras CS-3 (Gigante de la Escala de Wafer) Arquitectura: Un único chip del tamaño de un plato de cena (Wafer-Scale Engine). Filosofía: "No cortes el wafer." Mantén todo en una pieza gigante de silicio para eliminar la latencia de interconexión. Fuerzas: Memoria masiva en chip (44GB SRAM) y ancho de banda (21 PB/s). puede almacenar modelos grandes en un solo dispositivo. Debilidades: Complejidad de fabricación física. Densidad de potencia. Todavía requiere un clúster para los modelos más grandes. Cerebras se centra en el rendimiento (tokens/sec) más que en la latencia pura (tiempo hasta el primer token) en comparación con Groq.20 Groq LPU (el francotirador de baja latencia) Arquitectura: ASIC basado en SRAM desagregado. definido por software. Filosofía: “Determinismo es velocidad”. Strengths: Unmatched Time-to-First-Token (TTFT) and throughput for small-batch inference. Deterministic performance (no jitter). Debilidades: La baja capacidad de memoria por chip requiere grandes cuentas de chips (alta huella de rack). Tabla 1: Comparación arquitectónica Feature Groq LPU (TSP) Nvidia H100 (Hopper) Google TPU v5p Cerebras CS-3 Primary Focus Inference (Latency) Training & Inference Training & Inference Training & Inference Memory Architecture On-chip SRAM Off-chip HBM3 Off-chip HBM On-Wafer SRAM Memory Bandwidth 80 TB/s (Internal) 3.35 TB/s (External) ~2.7 TB/s 21 PB/s (Internal) Control Logic Software (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Networking RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand ICI (Torus) SwarmX Batch-1 Efficiency Extremely High Low (Memory Bound) Medium High Llama 3 70B Speed >1,600 T/s (SpecDec) ~100-300 T/s ~50 T/s (chip) ~450 T/s El foco principal Inference (Latency) Formación & Inferencia Formación & Inferencia Formación & Inferencia Arquitectura de la memoria On-chip SRAM Off-chip HBM3 Off-chip para HBM En la vergüenza Bandera de memoria 80 TB / s (interno) 3.35 TB / s (Externo) ~2.7 TB / s 21 PB / s (interno) Control Logic Software (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Redes RealScale (Switchless) Conexión + InfiniBand ICI (Torus) SwarmX Batch-1 Efficiency Extremadamente alto Low (Memory Bound) Medium alta Llama 3 70B Velocidad >1 600 T/s (SpecDec) 100 a 300 T/s ~50 T/s (chip) ~450 T/s 1 7. Performance Benchmarks: The Speed of Thought 25 millions tokens per second! I vividly remember hearing this bold prediciton from Jonathan Ross (Groq CEO) in late May 2024, when we invited him to speak at the GenAI Summit Silicon Valley. (Yes I took that photo for record. 🙂) Even though Groq is nowhere near that yet, its performance numbers have been truly impressive. Las ventajas teóricas del LPU han sido validadas por el benchmarking independiente, más notablemente por el análisis artificial. 7.1 Throughput and Latency For the Llama 3 70B model, a standard benchmark for enterprise-grade LLMs: Groq: entrega constantemente 280 - 300 tokens por segundo (T/s) en el modo estándar.6 Nvidia H100: típicamente entrega de 60 a 100 T/s en implementaciones estándar, empujando hasta ~200 T/s sólo con la optimización pesada y el batch que compromete la latencia.24 Latency (Time to First Token): Groq logra un TTFT de 0,2 - 0,3 segundos, haciendo que la respuesta se sienta instantánea.Las soluciones de Nvidia a menudo se retrasan entre 0,5 a 1,0+ segundos a medida que las colas de solicitud y la GPU giran hacia arriba.23 7.2 The Speculative Decoding Breakthrough In late 2024, Groq unveiled a capability that widened the gap from a ravine to a canyon: Speculative Decoding. This technique allows Groq to run Llama 3 70B at over 1,660 tokens per second.1 El mecanismo : Speculative decoding uses a small "Draft Model" (e.g., Llama 8B) to rapidly guess the next few words. The large "Target Model" (Llama 70B) then verifies these guesses in parallel. Por qué falla en GPUs: En una GPU, cargar el modelo objetivo para verificar las suposiciones es caro debido a la pared de memoria. Por qué vuela en Groq: Debido a que el modelo 70B se distribuye a través del SRAM de la estantería de Groq, el paso de verificación es casi instantáneo.El LPU puede verificar una secuencia de tokens tan rápido como puede generar uno. 7.3 Energy Efficiency Mientras que un estante de 576 chips consume energía significativa (probablemente en los cientos de kilowatts), el is surprising. efficiency per unit of work Joules por Token: Groq informa de un consumo de energía de 1-3 Joules por token. Comparison: Nvidia H100-based systems typically consume 10-30 Joules per token.6 The Physics: The energy savings come from not moving data. Accessing external HBM is energy-intensive. Accessing local SRAM is cheap. Furthermore, because the Groq chip finishes the task 10x faster, it spends less time in a high-power active state for a given workload. 8. The Economics of the LPU: CapEx, OpEx, and TCO The most controversial aspect of Groq’s architecture is the "Chip Count." Critics argue that needing hundreds of chips to run a model is economically unviable. This requires a nuanced Total Cost of Ownership (TCO) analysis. 8.1 The Cost of the Rack vs. The Cost of the Token Es cierto que una estantería Groq (con Llama 70B) contiene ~576 chips. Manufacturing Cost: However, these chips are 14nm (cheap to make) and utilize standard packaging (no expensive CoWoS or HBM). A Groq chip costs a fraction of an Nvidia H100 to manufacture.7 System Cost: While specific rack pricing is opaque, estimates suggest a Groq rack is expensive in absolute CapEx terms due to the sheer volume of silicon and power infrastructure. Throughput Value: Groq argues the metric that matters is Tokens per Dollar. If a Groq rack costs $1 million but generates 200,000 tokens per second (aggregate), and an Nvidia cluster costs $500,000 but generates only 20,000 tokens per second, the Groq rack is 5x more cost-effective per unit of output.13 8.2 Estrategia de precios Groq has aggressively priced its API services to prove this point. Precio de entrada: $ 0,59 por millón de tokens. Precio de salida: $0.79 - $0.99 por millón de tokens.2 Comparison: This undercuts many traditional GPU-based cloud providers, who often charge $2.00 - $10.00 for similar models. This pricing signals that Groq’s internal TCO is indeed competitive, despite the hardware footprint. 8.3 Huella física y poder La desventaja es la densidad.Remplazar un servidor Nvidia de 8 GPU con múltiples estantes de chips Groq consume significativamente más espacio en el piso del centro de datos y requiere soluciones de enfriamiento robustas.Esto hace que Groq sea menos atractivo para las implementaciones en el lugar donde el espacio es estrecho, pero viable para los proveedores de nube de gran escala donde el espacio en el piso es menos restrictivo que la eficiencia energética.21 9. Use Cases: Who Needs Instant AI? Is 1,600 tokens per second necessary? For a human reading a chatbot response, 50 tokens/sec is sufficient. However, the LPU is targeting a new class of applications. 9.1 Agentic AI y los circuitos de razonamiento Los futuros sistemas de IA no solo responderán; ellos razonarán.Un "agente" podría tener que generar 10.000 palabras de razonamiento interno "Chain of Thought" para responder a una sola pregunta de usuario. The Math: If a model needs to "think" for 10,000 tokens: On Nvidia (100 T/s): The user waits 100 seconds. (Unusable). On Groq (1,600 T/s): The user waits 6 seconds. (Viable). Groq’s speed unlocks the ability for models to "think" deeply before they speak. 9.2 Voz en tiempo real Voice conversation requires latency below 200-300ms to feel natural. Any delay creates awkward pauses (the "walkie-talkie" effect). El papel de Groq: Con un TTFT de <200ms, Groq permite a los agentes de voz interrumpir, canalizar y conversar a nivel humano. Tenali, una compañía de agentes de ventas en tiempo real, logró una mejora de 25 veces en la latencia al cambiar a Groq, reduciendo los tiempos de respuesta de segundos a milisegundos.26 9.3 Code Generation Coding assistants often need to read an entire codebase and regenerate large files. A developer waiting 30 seconds for a refactor breaks flow. Groq reduces this to sub-second completion. 10. The Software Stack: Escaping the CUDA Trap El dominio de Nvidia se debe en gran medida a CUDA, su plataforma de software propietaria. Groq sabe que no puede ganar imitando CUDA. 10.1 El enfoque “Hardware-Is-Software” El compilador de Groq es el corazón del producto. Fue construido antes del chip. Ease of Use: Developers use standard frameworks like PyTorch, TensorFlow, or ONNX. The compiler handles the translation to the LPU. GroqWare: The software suite manages the complexity of the rack. To the developer, the rack looks like one giant device. Challenges: The downside of static scheduling is compile time. Compiling a new model for the LPU can take significant time as the compiler solves the "Tetris" problem of scheduling millions of operations. This makes Groq less ideal for research (where models change hourly) but perfect for production (where models run for months).21 Conclusión: El futuro determinista The Groq LPU's success proves that the Von Neumann architecture is a liability for serial LLM inference. Groq's shift to SRAM and determinism created a machine that operates at the speed of light, enabling Agentic AI—systems capable of thousands of self-correcting reasoning steps in the blink of an eye. Con la adquisición de Groq por parte de Nvidia el 12/24/2025, la tesis probada de la LPU -que el determinismo es el destino para la velocidad futura de la IA- ahora se integrará en el mapa de ruta del gigante de GPU. El arquitecto de la aceleración: Jonathan Ross y el viaje de Groq Jonathan Ross, fundador y CEO de Groq, es el centro de dos principales innovaciones de hardware de IA: la TPU de Google y la LPU de Groq. Antes de Groq, Ross fue un innovador clave en la Unidad de Procesamiento de Tensor de Google (TPU). Introducido públicamente en 2016, el TPU era el chip especializado de Google para los cálculos de redes neuronales, diseñado para superar las limitaciones de las CPU y GPUs. Ross ayudó a conceptualizar la TPU de primera generación, que utilizó una arquitectura de matriz sistólica revolucionaria para maximizar el rendimiento computacional y la eficiencia de la energía para la IA. Su trabajo en Google puso las bases para sus esfuerzos posteriores. Leaving Google in 2016, Ross founded Groq (originally Think Silicon) with the goal of creating the world's fastest, lowest-latency AI chip with deterministic performance. He recognized that GPU unpredictability - caused by elements like caches and thread scheduling - was a bottleneck for real-time AI. Groq's mission became eliminating these sources of variability. This philosophy gave rise to Groq’s flagship hardware: the Language Processor Unit (LPU) and its foundational GroqChip. The Groq architecture is a departure from the GPU-centric approach. It features a massive single-core, tiled design where all compute elements are connected by an extremely high-speed, on-chip network. Groq’s Historical Arc: Ups, Downs, and Pivots El camino de una ambiciosa startup a un proveedor líder de hardware de IA no fue lineal para Groq. La historia de la compañía está marcada por pivotos necesarios y refinamientos estratégicos: Early Years (2016–2018): The Autonomous Driving Focus: Initially, Groq focused heavily on the autonomous vehicle market, where predictable, real-time decision-making is a critical requirement. The deterministic nature of the Groq chip was a perfect fit for this safety-critical domain, securing significant early partnerships. La evolución del hardware (2018-2021): Diseñar el primer chip: Este período se dedicó al proceso arduo de diseñar, aprovechar y optimizar la primera generación del GroqChip. El LLM Pivot (2022–Presente): Encontrar la aplicación Killer: A medida que el mercado de vehículos autónomos maduraba más lentamente de lo esperado y, crucialmente, a medida que la arquitectura de transformadores explotó con el surgimiento de modelos como GPT-3, Groq reconoció una nueva y masiva oportunidad.La escala extrema y la alta demanda de inferencia de baja latencia en los LLM los convirtieron en la carga de trabajo ideal para el Groq LPU. Se adoptó la designación LPU, desviando eficazmente el enfoque de la compañía de la aceleración de IA de propósito general a dominar específicamente el mercado para la inferencia de LLM ultra-rápida y previsible. The Public Spotlight (2024–Beyond): Dominación de la inferencia: Groq logró un reconocimiento generalizado al demostrar un desempeño asombroso, líder en la industria en token-per-segundo en LLMs de código abierto como Llama y Mixtral. Esta repentina visibilidad cimentó su posición como una alternativa de alto rendimiento a las GPUs de Nvidia para la implementación de IA a gran escala y de baja latencia, marcando un punto de inflexión masivo en la trayectoria de la compañía de un proveedor de hardware especializado a un líder reconocido en la velocidad de inferencia de IA. Nvidia acquired Groq for $20B on December 24, 2025. La contribución duradera de Jonathan Ross es la creación de un tipo fundamentalmente diferente de computadora - uno diseñado para un rendimiento previsible a escala.Desde el co-diseño de la arquitectura TPU que impulsó la revolución de la IA de Google hasta el pionero del LPU determinista en Groq, ha defendido consistentemente la idea de que el futuro de la IA requiere hardware adaptado específicamente a la carga de trabajo, no al revés. Appendix: Data Tables Tabla 2: Metrías económicas y operativas Metric Groq LPU Solution Nvidia H100 Solution Implication OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq requires more floor space. Cost Efficiency High (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. OpEx (Energy/Token) 1 - 3 joules 10 - 30 Joules Groq es más verde por tarea. CapEx (Coste Inicial) Escala de Rack (Rack Scale) High (Server scale) Groq requiere más unidades de hardware. eficiencia espacial Bajo (576 chips / rack) Alto (8 chips / servidor) Groq requiere más espacio de suelo. Cost Efficiency Más alto (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq gana en la economía de la transmisión. Table 3: The Physics of Memory Memory Type Used By Bandwidth Latency Density (Transistors/Bit) SRAM Groq LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) HBM3 Nvidia H100 3.35 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) SRAM Groq LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) Hbm3 Nvidia H100 3.35 TB/s ~ 100 + ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ~ 100 + ns 1 (alta densidad) References Groq 14nm Chip Gets 6x Boost: Lanza Llama 3.3 70B en GroqCloud, accesible el 25 de diciembre de 2025, https://groq.com/blog/groq-first-generation-14nm-chip-just-got-a-6x-speed-boost-introducing-llama-3-1-70b-speculative-decoding-on-groqcloud Llama-3.3-70B-SpecDec - GroqDocs, accessed December 25, 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec Introducing Cerebras Inference: AI at Instant Speed, accessed December 25, 2025, https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed Evaluating Llama‐3.3‐70B Inference on NVIDIA H100 and A100 GPUs - Derek Lewis, consultado el 25 de diciembre de 2025, https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ Desbloquear la potencia total de las GPUs NVIDIA H100 para la inferencia ML con TensorRT - Baseten, accesible el 25 de diciembre de 2025, https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ Por qué el Llama 3 de Meta AI en el LPU Inference Engine de Groq establece un nuevo índice de referencia para los modelos de idiomas de gran tamaño de Adam E. 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Groq se hizo popular de la noche a la noche, y su velocidad LPU auto-desarrollada aplastó las GPUs de Nvidia, accesible el 25 de diciembre de 2025, https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became Nuevas reglas del juego: el motor de inferencia LPUTM determinista de Groq con acelerador y redes programadas por software, accesible el 25 de diciembre de 2025, https://ee.stanford.edu/event/01-18-2024/new-rules-game-groqs-deterministic-lputm-inference-engine-software-scheduled TPU vs GPU : r/NVDA_Stock - Reddit, consultado el 25 de diciembre de 2025, https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ Informe de análisis comparativo de GPU y TPU by ByteBridge - Medium, consultado el 25 de diciembre de 2025, https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a Google TPU vs NVIDIA GPU: The Ultimate Showdown en hardware de IA - fibermall.com, consultado el 25 de diciembre de 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm Cerebras CS-3 vs. Groq LPU, consultado el 25 de diciembre de 2025, https://www.cerebras.ai/blog/cerebras-cs-3-vs-groq-lpu The Deterministic Bet: How Groq's LPU is Rewriting the Rules of AI Inference Speed, accessed December 25, 2025, https://www.webpronews.com/the-deterministic-bet-how-groqs-lpu-is-rewriting-the-rules-of-ai-inference-speed/ Best LLM inference providers. 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