Nvidia Groq 3 LPX entra en producción para agentes de IA

Nvidia lleva Groq 3 LPX a producción para acelerar agentes de IA

Nvidia anunció este lunes en Hot Chips 2026 que su acelerador dedicado de inferencia Groq 3 LPX entró en producción completa, marcando la primera comercialización de la tecnología que compró a la startup Groq Inc. por US$20.000 millones en diciembre de 2025. Nebius será el primer cliente en desplegarlo a escala, y la propia Groq, ya reconvertida en neocloud de inferencia, lo integrará después en su oferta (CNBC, 2026-08-24).

El movimiento importa para cualquier founder que esté construyendo productos con agentes de IA: la velocidad a la que un sistema genera cada token se está convirtiendo en la métrica que define si un agente "se siente" interactivo o termina siendo un cuello de botella que mata la experiencia de uso.

Qué hace exactamente el Groq 3 LPX

A diferencia de una GPU, que sirve tanto para entrenar como para ejecutar modelos, el Groq 3 LPX es un chip especializado en la fase de decodificación del modelo: el momento en que, tras procesar el prompt, el sistema genera los tokens de respuesta uno a uno. Esa fase es la que introduce la mayor parte de la latencia percibida por el usuario en un agente que razona, llama herramientas externas y vuelve a evaluar el resultado en bucle.

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Nvidia empaqueta 256 chips Groq 3 dentro de un rack LPX, conectados con sus enlaces de gran ancho de banda. Según la empresa, esa configuración puede entregar 3.400 tokens por segundo ejecutando el modelo abierto Gemma 4 31B con una ventana de contexto de 100.000 tokens, según el benchmark independiente de Artificial Analysis. Nvidia afirma que eso lo hace hasta 4 veces más reactivo que plataformas rivales en cargas de trabajo sensibles a la latencia (SiliconANGLE, 2026-08-24).

El director senior de Nvidia Dion Harris fue claro al respecto: "Esto no es reemplazar las GPUs, es usar el procesador correcto para la parte correcta de la carga de trabajo" (CNBC, 2026-08-24).

Nebius, el primer cliente, y la lógica de negocio

Nebius Group, el neocloud europeo que cotiza en Nasdaq, será el primer operador en poner el LPX en producción dentro de su plataforma Nebius Token Factory. Danila Shtan, CTO de Nebius, explicó que "la generación es la fase de la inferencia que determina cuán receptivo se siente un sistema" y que la integración busca que cada paso del ciclo de un agente "parezca instantáneo" (SiliconANGLE, 2026-08-24).

El contexto financiero ayuda a entender por qué Nebius es el socio ideal para este debut. En su Q2 de 2026, Nebius reportó un crecimiento interanual del 454% en ingresos hasta US$582 millones, redujo su pérdida neta ajustada un 64% a US$33,2 millones y multiplicó por 4 el valor total de sus contratos (TCV) interanual. El contrato promedio por megata de capacidad pasó de US$12 millones el año pasado a más de US$20 millones en el trimestre anterior, y la empresa apuntó a superar los US$40 millones por megavatio en el trimestre actual para contratos cortos. El uso de su plataforma Token Factory, justamente la que recibirá el LPX, creció 3 veces en el trimestre (Motley Fool, 2026-08-18).

Para Nvidia, además, el LPX abre la puerta a tiers premium de servicio. Harris señaló que los proveedores de nube pueden cobrar más por tokens de baja latencia: "Desbloquea la capacidad de ofrecer niveles premium de servicio para usuarios y clientes que exigen los acuerdos más sensibles a latencia" (CNBC, 2026-08-24).

El rival ya está aquí: AMD + Cerebras

Nvidia no está solo en este terreno. AMD y Cerebras Systems anunciaron el 23 de julio de 2026 una alianza para ofrecer una solución de inferencia desagregada que combina AMD Helios (basado en GPUs Instinct MI455X) para procesar el prompt con el Wafer-Scale Engine de Cerebras para la decodificación de baja latencia. AMD y Cerebras afirmaron que el sistema conjunto puede entregar hasta 5 veces más tokens por segundo por vatio que una configuración de solo Cerebras, según modelos internos con el modelo Kimi K2.6 de un trillón de parámetros (AMD/Cerebras press release, 2026-07-23).

Como referencia competitiva, el modo Ultrafast de OpenAI, impulsado por Cerebras, ofrece actualmente 750 tokens por segundo (CNBC, 2026-07-23). Los 3.400 tokens/s de Nvidia con Gemma 4 31B están sobre un modelo distinto y con un setup distinto, pero sirven para dimensionar la carrera: la vara de la inferencia rápida sube trimestre a trimestre.

Para fundadores, la consecuencia práctica es que el coste por token y la latencia por paso van a caer, lo que hace económicamente viables productos agentic que hoy no lo son por el coste de cada iteración.

La propia Groq cambia de bando

El acuerdo de US$20.000 millones de diciembre de 2025 no fue una adquisición tradicional: Nvidia licenció tecnología de inferencia y contrató al fundador Jonathan Ross, al entonces presidente Sunny Madra y a otros empleados clave. La operación fue descrita por analistas como un movimiento para "neutralizar una amenaza competitiva" mientras se preserva a Groq como plataforma creciente que ahora devuelve demanda hacia Nvidia (Business Insider, 2026-08).

Tras el acuerdo, Groq se reposicionó como neocloud de inferencia y levantó US$350 millones a una valoración de US$3.500 millones en una ronda liderada por Disruptive con participación de Nvidia, una caída de aproximadamente el 49% respecto a los US$6.900 millones de su valoración previa tras una ronda de US$750 millones en septiembre (Yahoo Finance/GuruFocus, 2026-08). Groq también anunció una ronda de US$650 millones en junio (Business Insider, 2026-08).

En marzo, durante el anuncio de Vera Rubin, el CEO de Nvidia Jensen Huang proyectó US$1 billón en ventas acumuladas entre los chips Blackwell actuales y los nuevos Vera Rubin hasta 2027, y adelantó que asignaría una cuarta parte del espacio de centro de datos destinado a aplicaciones de coding a chips Groq (CNBC, 2026-08-24).

Más novedades de Hot Chips 2026

Junto con el LPX, Nvidia presentó:

SpaceX como nuevo cliente insignia de Vera Rubin, con planes para construir su arquitectura de IA de próxima generación basada en CPUs Vera para orquestación, ejecución de herramientas y simulación, cubriendo desde centros de datos terrestres hasta satélites.
Spectrum-X Multiplane, una arquitectura Ethernet optimizada para IA que divide las conexiones de servidor en rutas paralelas y puede escalar clústeres de hasta 512.000 GPUs.
Nvidia Scale-In, una plataforma de software para descargar y acelerar funciones de seguridad, redes y gestión desde los nodos de cómputo principales.
NVLink Fusion de sexta generación, que permite conectar CPUs yDPUs personalizados a sistemas de rack basados en NVLink (SiliconANGLE, 2026-08-24).

Qué significa esto para tu startup

La inferencia de baja latencia dejó de ser un detalle de ingeniería para convertirse en una variable de producto. Si tu agente itera cinco veces por consulta y cada paso añade 200 ms de latencia de decodificación, la experiencia se rompe. Si baja a 50 ms, parece magia.

Acciones concretas que podés tomar esta semana:

Audita el coste por iteración de tu agente. Mide cuántos tokens de salida genera cada paso de tu flujo agentic y cuánto tardan. Si dependes únicamente de APIs generalistas, evalúa si un endpoint optimizado para inferencia (Nebius Token Factory, GroqCloud, o los tiers premium que Nvidia menciona) baja tu coste total por tarea completada.
Diseña pensando en desagregación. El patrón ganador del mercado es separar procesamiento de contexto de decodificación. Si construís sobre un proveedor que solo ofrece GPUs genéricas, perdés la ventaja cuando compitas con productos que sí usan aceleradores de decodificación dedicados.
Sigue a AMD + Cerebras como segunda fuente. Aunque el benchmark de 5x tokens/s/watt es interno, la dirección es clara: el mercado de inferencia especializada se está consolidando alrededor de dos stacks. No te cases con uno solo si tu producto depende de latencia consistente.