Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как Groq пытается устранить главное «бутылочное горлышко» современного ИИ — задержку. Их специализированный процессор LPU обещает скорость в реальном времени и открывает путь к новым приложениям: от финансовых систем до Coding AI-ботов. Но за пределами маркетинга остаются вопросы: что с большими контекстами, какова конкуренция с Cerebras и GPU, и выдержит ли бизнес-модель такие вызовы?

Погоня за скоростью: почему задержка в ИИ становится новым "бутылочным горлышком"?

В мире искусственного интеллекта скорость — это не просто дополнительная возможность, а ключевое условие для создания по-настоящему интерактивных, «человеческих» взаимодействий. Слишком долго мы мирились с задержкой, которую ощущает пользователь, считая её неизбежным злом. Пауза после заданного вопроса, медленный поток ответа от большой языковой модели (LLM) — эти моменты трения рушат иллюзию работы в реальном времени и мешают появлению нового класса приложений. Мы видели это повсюду: от голосовых ассистентов до автоматизированной поддержки клиентов, где задержка даже в несколько сотен миллисекунд способна превратить впечатление от «магии» в «очередного бота».

Именно эту проблему мы и намерены решить. Этот текст — для инженеров, архитекторов и продакт-менеджеров, которые готовы выйти за рамки привычного. Мы предлагаем всесторонний, основанный на данных обзор Groq — платформы для инференса ИИ, созданной специально для устранения задержек. Наша цель — показать, что такое Groq, как устроена его уникальная архитектура, какие результаты он показывает в реальных условиях и как вы уже сегодня можете использовать его для создания Coding AI-бота в реальном времени или других AI-агентов. К концу этого подробного разбора у вас будут все знания, чтобы принять взвешенное решение, подходит ли Groq для вашего следующего проекта.

Разбираем Groq: архитектура LPU и её преимущество в производительности

Чтобы понять Groq, нужно заглянуть дальше маркетинга и рассмотреть базовую архитектуру. В своей сути Groq — это не софтверная компания и не просто провайдер API, а производитель железа, разработавший специализированный процессор для инференса ИИ. Этот процессор, Language Processing Unit (LPU), представляет собой кардинальное отличие от универсальных GPU, которые сегодня доминируют на рынке. Если GPU отлично подходят для массово параллельных вычислений в обучении моделей, то для последовательного, однонаправленного процесса инференса они не оптимизированы. Именно здесь раскрывается сила LPU.

Производительность LPU основана на четырёх ключевых принципах проектирования:

Подход «сначала софт». В отличие от традиционного железа, где софт нередко вторичен, в Groq центральной «интеллектуальной» частью является компилятор. Он заранее просчитывает весь граф выполнения, включая межчиповое взаимодействие, вплоть до тактовых циклов. Это даёт программному обеспечению полный, детерминированный контроль над каждым шагом инференса, устраняя случайные задержки и узкие места в ресурсах.

Программируемый конвейер. LPU работает как детерминированный конвейер. Данные и инструкции движутся между функциональными блоками по «конвейерным лентам», без ожиданий и конкуренции за ресурсы. Такой упрощённый процесс — и внутри чипа, и между чипами — серьёзно превосходит «звездообразную» архитектуру GPU и обеспечивает предсказуемую производительность.

Встроенная память (SRAM). Одним из главных узких мест GPU при инференсе является постоянная передача весов модели между процессором и медленной внешней памятью (HBM или DRAM). LPU решает эту проблему, интегрируя сотни мегабайт встроенной SRAM в качестве основной памяти для весов, а не просто кэша. С пропускной способностью до 80 терабайт в секунду это даёт LPU десятикратное преимущество над GPU и позволяет вычислительным блокам загружать веса на полной скорости.

Детерминированное исполнение. Заранее просчитанная модель работы LPU исключает аппаратные очереди, буферы переупорядочивания и задержки на координацию во время выполнения, которые создают «джиттер» и нестабильность задержек в динамически планируемых системах. Такая предсказуемость критична для приложений реального времени, где важна стабильная скорость отклика — например, в автономном транспорте или финансовых системах.

Преимущество по скорости в цифрах

Уникальная архитектура Groq превращается в реальную производительность, которая нередко меняет представления о возможном. Например, в независимом бенчмарке ArtificialAnalysis.ai API Groq для Llama 2 Chat (70B) показал пропускную способность 241 токен в секунду — «более чем вдвое быстрее других провайдеров» на тот момент. В более свежих тестах платформа продемонстрировала впечатляющие показатели для разных моделей, среди них:

• Llama 3 8B: 1 345 токенов в секунду

• Llama 3 70B: 330 токенов в секунду

• Qwen3 32B: 662 токенов в секунду

• GPT OSS 20B: 1 000+ токенов в секунду

Реальный пример демонстрирует компания Fintool, занимающаяся финансовой аналитикой. После перехода с gpt-4o на модель Llama 3.3 70B (разработанная Meta и размещённая в Groq) для задач понимания и классификации запросов скорость чатов выросла за одну ночь в 7,41 раза, а стоимость за токен снизилась на 89%. Такой прирост нельзя назвать постепенным улучшением — это качественный скачок, открывающий совершенно новые сценарии применения.

Следующие таблицы наглядно показывают различия в архитектуре и производительности.

Борьба между задержкой и размером контекста

Хотя Groq и славится своей скоростью, более глубокий анализ показывает нюанс производительности, который важно учитывать разработчикам. Несколько независимых исследований фиксируют «резкий» рост времени до первого токена (TTFT) при обработке очень больших входных контекстов, например при увеличении от 1 000 до 10 000 токенов. На первый взгляд это противоречит главному акценту Groq на минимизацию задержки.

Причина кроется в самой природе инференса LLM. Этот процесс делится на две основные фазы: prefill — обработка исходного промпта, и decoding — последовательная генерация выходных токенов. Архитектура LPU в Groq оптимизирована именно под фазу декодирования: встроенная SRAM-память и статическое планирование устраняют узкие места в пропускной способности памяти и исполнении, которые замедляют GPU. Однако фаза prefill остаётся последовательной: исходный ввод необходимо обработать целиком, независимо от аппаратной платформы. Компилятор Groq и быстрая память помогают, но пропускание огромного контекста через трансформерную сеть остаётся операцией линейной сложности, которая влияет на TTFT.

Практический вывод для разработчиков таков: трансформационный прирост скорости Groq наиболее ярко проявляется в приложениях, где требуется генерация в реальном времени, токен за токеном, при коротком или среднем входном контексте. Для тяжёлых сценариев Retrieval-Augmented Generation (RAG), где обрабатываются массивные документы одним промптом, TTFT увеличится, но скорость последующей генерации остаётся непревзойдённой. Чтобы сгладить этот эффект, стоит использовать стратегию Prompt Chaining — разбиение задачи на более мелкие подзадачи, когда вывод одного промпта становится вводом для следующего. Это позволяет сохранять длину отдельных промптов небольшой, а задержку — минимальной. Важно понимать: это не недостаток архитектуры, а инженерский компромисс, о котором нужно помнить.

Агентные возможности Groq: скорость как ключ к действию

Важно понимать, что платформа Groq выходит далеко за рамки простой генерации текста. Её скорость и минимальная задержка — это фундамент для нового класса AI-агентов, которые могут выполнять сложные многошаговые задачи в реальном времени. Платформа предлагает специализированные «Compound AI Systems» — например, compound-beta и compound-beta-mini, которые умеют разумно использовать внешние инструменты вроде веб-поиска и выполнения кода в рамках одного API-вызова.

Эта возможность напрямую отвечает на ограничения традиционных LLM. Обычная модель умеет генерировать текст, но не может получать актуальную информацию или выполнять сложные вычисления. Модели Groq compound-beta, работающие в защищённых изолированных окружениях E2B, способны самостоятельно принять решение выполнить веб-поиск, чтобы найти свежие данные, или запустить Python-код для решения вычислительной задачи, прежде чем сформировать финальный ответ. Для любого агента в реальном времени это критически важно, в том числе и для Coding AI-бота, которому нужно уметь быстро находить документацию к библиотеке или проверять часть кода без неприемлемых задержек. Такой архитектурный выбор ясно показывает стратегический переход Groq от простого быстрого инференса к полноценной платформе, которая даёт разработчикам инструменты для создания более мощных и интерактивных AI-агентов.

За пределами хайпа: честные компромиссы и конкурентные реалии

Хотя технологии Groq безусловно меняют правила игры для множества AI-приложений, всё равно необходимо открыто обсудить компромиссы и конкурентное окружение. Мы должны признать: универсальных «серебряных пуль» в технологиях не существует.

Ставка на Groq: что важно понимать

• Вызов от Cerebras. Рынок AI-железа не стоит на месте, и новые игроки быстро становятся серьёзными конкурентами. Компания Cerebras, также выпускающая специализированные чипы, недавно представила сервис инференса, который, по их заявлениям, работает в 2,4 раза быстрее Groq на модели Llama 3.1 8B. Хотя низкая задержка остаётся ключевым отличием Groq, это показывает, что борьба за абсолютную скорость стремительно усиливается. В обсуждениях среди разработчиков в сети часто отмечается важный нюанс: Groq блистает в задачах с низкой нагрузкой и минимальной задержкой для одного пользователя, тогда как чипы Cerebras с ваферной архитектурой, по мнению некоторых, лучше подходят для колоссальной пропускной способности и обучения огромных моделей.

• Бизнес-реалии. Несмотря на крупные сделки и инвестиции, Groq сталкивается с трудностями. В середине 2025 года сообщалось, что компания пересмотрела прогноз выручки на 2025 год — с более чем $2 млрд до примерно $500 млн. Хотя Groq активно ищет новые раунды финансирования, это указывает на высокую волатильность и жёсткую конкуренцию со стороны гигантов вроде Amazon, Google и Microsoft, которые также создают и используют собственные AI-чипы.

• Фокус только на инференсе. LPU от Groq спроектирован исключительно для инференса и не предназначен для обучения новых крупномасштабных моделей. Это критически важное различие для организаций, которым нужна полноценная платформа и для тренировки, и для развертывания. Для таких сценариев более универсальные решения вроде NVIDIA H100 с их зрелой экосистемой и широкими возможностями могут оказаться предпочтительнее.

Русскоязычное сообщество про AI в разработке

Друзья! Эту статью перевела команда ТГК «AI for Devs» — канала, где мы рассказываем про AI-ассистентов, плагины для IDE, делимся практическими кейсами и свежими новостями из мира ИИ. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе и ничего не упустить!

Заключение: быстрее и умнее — путь в будущее

Будущее искусственного интеллекта определяется не только уровнем «ума», но и скоростью. Groq — это специализированный и мощный инструмент, который уникально решает проблему задержек во множестве приложений реального времени: от мгновенной финансовой аналитики до Coding AI-ботов. Архитектура LPU, агентные возможности и выгодная стоимость делают его отличным выбором для разработчиков, готовых создавать новое поколение интерактивных и высокопроизводительных AI-систем. Да, рынок конкурентный и динамичный, но ключевая технология Groq обеспечивает трансформационное преимущество, которое трудно воспроизвести универсальным решениям.

Будущее AI в реальном времени уже наступило. Получите свой API-ключ Groq и начните создавать его сегодня.