En el mundo de la computación para inteligencia artificial, inferencia es un término cada vez más crítico que se refiere al proceso mediante el cual un modelo ya entrenado utiliza lo que ha aprendido para analizar datos nuevos y generar una respuesta, predicción o recomendación —por ejemplo, generar texto, clasificar imágenes o responder una consulta en tiempo real. Es el momento en que la IA “actúa” en la práctica, aplicando su conocimiento para resolver un nuevo caso en tiempo real.
Si el entrenamiento de un modelo es “enseñar al cerebro digital”, la inferencia es “hacerlo pensar en vivo”. Este paso exige hardware capaz de procesar enormes cantidades de datos con latencia mínima, alta eficiencia energética y coste sostenible, características distintas de las requeridas en el entrenamiento masivo de grandes modelos.
Tradicionalmente, las GPU (unidades de procesamiento gráfico) han dominado la escena de la IA, pues su arquitectura paralela sirve para ambos fines: entrenamiento e inferencia. Sin embargo, conforme la IA se despliega en aplicaciones de consumo y empresariales —desde asistentes conversacionales hasta sistemas autónomos— la inferencia se ha convertido en el cuello de botella más relevante: no basta con entrenar modelos potentes si luego no pueden responder rápido y barato a escala real.
Groq, una startup fundada por ingenieros veteranos de Google, diseñó para este propósito un chip llamado Language Processing Unit (LPU), un ASIC especializado donde cada ciclo de reloj se enfoca en ejecutar modelos con una eficiencia energética y de latencia muy superior a las GPU convencionales.
El 24 de diciembre de 2025, Nvidia cerró una transacción récord valorada en aproximadamente 20 000 millones de dólares para hacerse con los activos tecnológicos, licenciar la tecnología de Groq e incorporar a varios de sus líderes clave, incluido su fundador Jonathan Ross. Aunque estructurada como un acuerdo de licencia y adquisición de activos más que una adquisición tradicional —y evitando formalmente el control total de Groq para mitigar riesgos regulatorios— la operación marca la jugada más ambiciosa de Nvidia en su historia.
El objetivo estratégico es claro: consolidar liderazgo no solo en entrenamiento de IA, donde las GPU siguen siendo dominantes, sino en el espacio emergente de la inferencia, que será donde la IA más se consume y monetiza en el mundo real. Los chips como los de Groq permiten ejecutar modelos de lenguaje a velocidades sustancialmente mayores y con menos consumo que las GPU tradicionales, lo que se traduce en mejores servicios para clientes empresariales y mayor competitividad en productos que dependen de inferencia intensiva.
Las consecuencias inmediatas del acuerdo son profundas. Primero, refuerzan el dominio de Nvidia en el ecosistema de IA, integrando enfoques arquitectónicos adicionales a su portafolio. Segundo, muestran que la guerra de la IA ya no es solo entrenamiento, sino servicio de IA en tiempo real, lo que redefine qué tipo de hardware y software será crítico en la próxima década. Tercero, envía una señal a competidores (como AMD, Google con sus TPUs, o startups especializadas) de que Nvidia está dispuesto a pagar primas extraordinarias para asegurarse ventajas tecnológicas decisivas.
También plantea interrogantes regulatorios y de competencia: algunos analistas critican que la estructura del acuerdo crea “ficticia competencia”, concentrando aún más control de tecnologías esenciales en una sola compañía.
En resumen, la inferencia —la capacidad de aplicar IA en tiempo real y a gran escala— se ha convertido en el nuevo campo de batalla de la revolución de la IA, y Nvidia, con su movimiento sobre Groq, deja claro que está apostando a liderarla. El hardware de IA ya no se trata sólo de entrenar cerebros digitales gigantes, sino de hacer que la IA sea omnipresente, eficiente y útil en el mundo real y en tiempo real.