janvier 19, 2026
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Briand Loucou
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Dans une manœuvre stratégique qui a surpris la Silicon Valley en pleine période des fêtes, Nvidia vient de conclure la plus importante transaction de son histoire. Le géant des puces graphiques a annoncé le 24 décembre 2025 un accord de licence avec Groq, une jeune pousse spécialisée dans les accélérateurs d’intelligence artificielle, pour un montant qui avoisine les 20 milliards de dollars.
L’ampleur de cette transaction laisse sans voix les observateurs du secteur technologique. Avec près de 20 milliards de dollars en jeu, Nvidia pulvérise son précédent record établi en 2019 lors du rachat du concepteur de puces israélien Mellanox pour 7 milliards de dollars. Cette fois, l’investissement est presque trois fois supérieur, témoignant de l’importance stratégique que Jensen Huang, le directeur général de Nvidia, accorde à cette acquisition.
Pourtant, qualifier cette opération d’acquisition serait réducteur. Nvidia a précisé qu’il s’agit d’un accord de licence non exclusif, une formulation juridique qui permet d’éviter les complications réglementaires typiques des fusions-acquisitions classiques. La structure de l’accord prévoit que Groq continue d’exister en tant qu’entité indépendante, tandis que Nvidia obtient une licence d’exploitation de sa technologie d’inférence.
Alex Davis, directeur général de Disruptive, l’un des principaux investisseurs de Groq, a confirmé que l’accord a été conclu rapidement. Son fonds avait dirigé le dernier tour de financement de Groq en septembre 2025, valorisant alors la startup à 6,9 milliards de dollars après une levée de 750 millions de dollars. Trois mois plus tard, Nvidia propose près du triple de cette valorisation.
Au-delà de la licence technologique, cet accord comporte un volet crucial de recrutement. Jonathan Ross, fondateur et directeur général de Groq, ainsi que Sunny Madra, président de l’entreprise, rejoindront Nvidia accompagnés d’autres cadres supérieurs. Cette pratique, connue sous le nom d’acquihire dans le jargon de la tech, permet aux géants du numérique de contourner partiellement la surveillance antitrust tout en accédant aux cerveaux et à la propriété intellectuelle d’entreprises innovantes.
Le parcours de Jonathan Ross constitue un atout majeur pour Nvidia. Avant de fonder Groq en 2016, cet ingénieur brillant avait initié le projet qui allait devenir le Tensor Processing Unit de Google, une puce spécialisée dans l’apprentissage automatique. Simon Edwards, actuel directeur financier de Groq, prendra la relève en tant que nouveau directeur général de l’entreprise qui continue ses activités.
Dans un message adressé aux employés de Nvidia, Jensen Huang a déclaré vouloir intégrer les processeurs à faible latence de Groq dans l’architecture d’usine IA de Nvidia, étendant ainsi la plateforme pour servir une gamme encore plus large de charges de travail d’inférence IA et de traitement en temps réel.
Pour comprendre l’intérêt de Nvidia pour Groq, il faut s’intéresser à la technologie qui fait sa réputation : le Language Processing Unit, ou LPU. Contrairement aux GPU de Nvidia qui excellent dans l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle, les LPU de Groq ont été conçus spécifiquement pour l’inférence, c’est-à-dire l’utilisation de modèles déjà entraînés pour générer des prédictions ou du contenu.
L’architecture des LPU repose sur plusieurs innovations majeures. Première différence notable, c’est l’utilisation massive de mémoire SRAM intégrée directement sur la puce, mesurant plusieurs centaines de mégaoctets. Cette mémoire ultrarapide élimine les goulots d’étranglement liés à l’accès aux données, contrairement aux GPU qui s’appuient sur de la mémoire HBM externe, certes plus volumineuse mais aussi plus lente à accéder.
La seconde particularité réside dans l’architecture déterministe de la puce. Groq a abandonné les composants matériels réactifs traditionnels comme les prédicteurs de branchement ou les caches pour confier le contrôle total au compilateur. Cette approche garantit une exécution prévisible et constante des calculs, éliminant toute variabilité dans les performances. L’entreprise revendique une densité de calcul supérieure à un téraopération par seconde et par millimètre carré de silicium.
Groq a également développé RealScale, un système d’interconnexion propriétaire qui permet de relier plusieurs serveurs équipés de LPU en clusters d’inférence. Cette technologie résout notamment le problème de dérive cristalline, un phénomène qui perturbe la synchronisation des processeurs dans les infrastructures distribuées.
Les résultats parlent d’eux-mêmes. En effet, Groq a été le premier fournisseur d’API à dépasser les 100 tokens par seconde lors de l’exécution du modèle Llama2-70B de Meta. L’entreprise affirme que ses puces consomment dix fois moins d’énergie que les cartes graphiques pour des charges de travail d’inférence comparables. Pour 2025, Groq prévoyait d’atteindre 500 millions de dollars de revenus, un chiffre impressionnant pour une entreprise fondée il y a moins de dix ans.
Cette transaction s’inscrit dans une politique d’investissements massifs menée par Nvidia depuis plusieurs années. L’entreprise dispose d’une trésorerie colossale. Fin octobre 2025, elle affichait 60,6 milliards de dollars en liquidités et placements à court terme, contre seulement 13,3 milliards début 2023. Cette puissance financière lui permet de multiplier les paris stratégiques.
En septembre dernier, Nvidia avait déjà orchestré une opération similaire en déboursant plus de 900 millions de dollars pour recruter Rochan Sankar, directeur général d’Enfabrica, une autre startup spécialisée dans le matériel IA, tout en obtenant une licence pour exploiter sa technologie. Le géant des semi-conducteurs a également investi dans Intel à hauteur de 5 milliards de dollars dans le cadre d’un partenariat, et envisageait d’investir jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI.
Certains analystes financiers perçoivent ces investissements croisés avec inquiétude, évoquant des schémas de financement circulaire qui rappellent la bulle Internet des années 2000. Nvidia investit dans ses propres clients, qui utilisent ensuite ces fonds pour acheter davantage de produits Nvidia. L’entreprise réfute vigoureusement ces accusations.
