В середині вересня стартап Groq повідомив про залучення нового раунду інвестицій: $750 млн з оцінкою в $6,9 млрд. Це виробник чіпів, якого називають конкурентом для Nvidia. До суперництва ще далеко (Nvidia вартує понад $4 трлн і має виторг у півсотні мільярдів щоквартально), але ідея Groq не у тому, щоб робити кращі GPU, а в створенні зовсім іншого продукту — LPU або Language Processing Unit. Це спеціальні чіпи, що оптимізовані не під тренування моделей, а під їхню роботу. Фактично, Groq створює власну архітектуру і хоче створити продукт, який буде корисний для світу, де AI буде не вчитись, а вже повноцінно працювати.

Компанія запустилась давно, аж у 2016 році, але свої перші рішення представила зовсім недавно. Втім, результати вже є: рішеннями користуються понад 2 млн розробників — проти 356 000 рік тому. За словами компанії, її рішення зберігають або навіть покращують продуктивність AI при суттєво нижчих витратах порівняно з альтернативами. Компанія також має великий контракт на $1,5 млрд з урядом Саудівської Аравії, а серед інвесторів — відомі імена, як от BlackRock. Чи вдасться компанії скласти реальну конкуренцію Nvidia? Редакція Scroll.media коротко розповідає історію проєкту.

Історія Groq

Історія Groq — це класичний сюжет Кремнієвої долини: інженер, який залишає гіганта, щоб кинути виклик усталеному порядку. У 2016 році Джонатан Росс залишив Google, щоб розпочати власний стартап. Він був одним із провідних інженерів, які створювали TPU (Tensor Processing Unit) — спеціалізований чип для машинного навчання, що й досі лежить в основі AI-сервісів Google Cloud. Але Росс бачив глибшу проблему: навчання моделей може бути дорогим, проте їх запуск — inference — обходиться індустрії ще дорожче. У світі, де AI мав вийти за межі лабораторій і стати масовим продуктом, потрібна була зовсім інша архітектура.

Так народився Groq.

Ідея компанії проста, але амбітна: замість традиційних GPU, які історично використовувалися для AI, створити LPU — Language Processing Units. Це не універсальні графічні процесори, а спеціалізовані чипи, оптимізовані для швидкого, енергоефективного й передбачуваного виконання AI-моделей.

Groq кілька років працював у тіні, будуючи не тільки апаратне рішення, а й софтверну екосистему. У 2017 році компанія залучила $10 млн у межах Seed-фінансування — приблизно $10 млн. 

Перший серйозний капітал компанія підняла у 2021 році — $300 млн на раунді C, після чого вона отримала статус «єдинорога».

У 2023 році компанія оголосила, що нове покоління її чипів вироблятиметься на фабриках Samsung у Тейлорі, штат Техас, використовуючи 4-нм технологію. А вже наступного року з’явилася GroqCloud — платформа, яка відкрила доступ до LPU для розробників у форматі API. Сьогодні понад 2 мільйони програмістів тестують і запускають моделі на чипах Groq — для порівняння, ще рік тому таких було лише 356 тисяч.

У серпні 2024-го Groq залучає $640 млн при оцінці $2,8 млрд. А у вересні 2025 року компанія закрила новий раунд на $750 млн при оцінці $6,9 млрд. Серед інвесторів — Disruptive, BlackRock, Deutsche Telekom Capital Partners, Samsung, Cisco, Altimeter. PitchBook вказує, що загалом Groq вже підняв понад $3 млрд.

Чому LPU?

Nvidia, безумовно, лідер всього ринку, її чіпи замовляють компанії по всьому світу. Втім, її продукти дорогі, енергозатратні та не завжди оптимальні. Це і є вікно можливостей для Groq. Компанія стверджує, що її чипи дозволяють зберегти або навіть підвищити продуктивність AI-додатків, але за значно нижчої вартості.

Окрім Nvidia, у грі — AMD, Intel, Google зі своїми TPU, а також десятки стартапів від Graphcore до Cerebras. Але Groq має унікальну нішу: ставку не на універсальність, а на швидкість і ефективність inference. І якщо AI-економіка справді переходить у фазу масового використання моделей у продуктах і сервісах, саме такі рішення можуть виявитися найбільш популярними.