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NVDA retoma el tono alcista este martes 30 de diciembre de 2025, operando en torno a US$187–189 tras la baja del lunes, con el acuerdo Nvidia–Groq como catalizador de fin de año.
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Nvidia destina ~US$20.000 millones a un licenciamiento no exclusivo de tecnología de Groq e integra a fundadores y personal clave para escalar soluciones de inferencia.
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El valor estratégico está en dominar la fase de inferencia (ejecución en tiempo real), con latencia ultrabaja y una carga de trabajo que el mercado proyecta que gane peso frente al entrenamiento en los próximos años.
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NVDA retoma el tono alcista este martes 30 de diciembre de 2025, operando en torno a US$187–189 tras la baja del lunes, con el acuerdo Nvidia–Groq como catalizador de fin de año.
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Nvidia destina ~US$20.000 millones a un licenciamiento no exclusivo de tecnología de Groq e integra a fundadores y personal clave para escalar soluciones de inferencia.
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El valor estratégico está en dominar la fase de inferencia (ejecución en tiempo real), con latencia ultrabaja y una carga de trabajo que el mercado proyecta que gane peso frente al entrenamiento en los próximos años.
Qué está moviendo a Nvidia hoy: rebote de la acción y lectura de catalizador de largo plazo
Hoy, martes 30 de diciembre de 2025, la atención del mercado sigue centrada en el efecto positivo del acuerdo entre Nvidia y Groq, que ha reforzado el tono en las acciones de Nvidia (NVDA) en el cierre del año. Tras una ligera caída el lunes, el papel muestra recuperación este martes y se ha movido en la zona de US$187–189 durante las primeras horas de la sesión, reflejando que el mercado interpreta el movimiento como un catalizador que consolida el crecimiento de largo plazo.
El acuerdo: de US$20.000 millones, licenciamiento no exclusivo e integración de talento
El corazón de la noticia es un acuerdo por aproximadamente US$20.000 millones estructurado como licenciamiento no exclusivo de tecnología de Groq. Bajo este formato, Groq mantiene operación independiente, pero fundadores incluido el CEO Jonathan Ross y personal clave pasan a integrarse a Nvidia con el objetivo de escalar soluciones de inferencia.
El carácter no exclusivo también es relevante: permite a Nvidia capturar tecnología y talento sin configurar una adquisición tradicional completa, manteniendo flexibilidad operativa y reduciendo fricciones regulatorias frente a un movimiento de integración total.
Por qué importa el salto estratégico hacia la inferencia de IA
El punto más estratégico para Nvidia es que el acuerdo refuerza su posición no solo en entrenamiento de modelos, sino también en la fase de inferencia, es decir, la ejecución de los modelos en tiempo real. En el mercado se viene instalando la idea de que la inferencia pasará a capturar una porción creciente de la demanda total de cómputo de IA en los próximos años, elevando su relevancia dentro del ciclo completo de la inteligencia artificial.
En este marco, el acceso a la arquitectura de Groq se interpreta como una ventaja por su enfoque en latencia ultrabaja, apoyada en el uso de memoria SRAM (en lugar de depender únicamente de esquemas basados en HBM para ciertos casos de uso), con el objetivo de acelerar respuestas y mejorar eficiencia en escenarios de inferencia.
Perspectiva 2026 y expectativas de integración tecnológica y precios objetivo en el mercado
Mirando hacia 2026, el mercado ya está incorporando el potencial de integrar esta tecnología en futuras generaciones de productos incluida la hoja de ruta de arquitectura de chips mencionada para 2026, lo que ha reforzado el sesgo positivo sobre el papel. En esa línea, se han reiterado visiones de Compra para Nvidia y han circulado precios objetivo que alcanzan el entorno de US$250 para el próximo año, apoyados en la expectativa de que la tecnología de Groq contribuya a fortalecer el posicionamiento de Nvidia en inferencia.
Competencia y blindaje del ecosistema
En términos competitivos, el movimiento se está leyendo como una jugada defensiva y ofensiva a la vez: refuerza el ecosistema de Nvidia frente a rivales relevantes del hardware y plataformas de IA, apuntando a cubrir con más fuerza el ciclo completo desde entrenamiento hasta inferencia y reduciendo espacios donde competidores puedan capturar la parte más dinámica del crecimiento.
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