LONDON (IT BOLTWISE) – Groq-Gründer Jonathan Ross räumt offen ein, dass seine Managementfehler das Unternehmen nach eigenen Angaben drei bis vier Jahre zurückgeworfen haben. Er beschreibt, wie zu frühe Abhängigkeit von wenig selbstständigen Mitarbeitenden und zu wenig klare Anleitung Stillstand erzeugten. Erst später habe er beim Recruiting stärker auf Kriterien geachtet, die zu eigenständiger Arbeit passen. Neben dem Führungsaspekt bleibt der Blick auf Groqs KI-Inferenzchips und den Lizenz- und Talentdeal mit NVIDIA relevant.
Jonathan Ross hat Groq aus der Perspektive eines technischen Gründers aufgebaut – und genau deshalb ist seine Rückschau so aufschlussreich: In einem Podcast-Interview spricht der Gründer des KI-Chipherstellers sehr direkt darüber, dass er als Manager zunächst an Grenzen kam, die in der frühen Startup-Phase leicht übersehen werden. Ross sagt, er sei „ein schrecklicher Anführer“ gewesen und habe sich selbst sogar „zu den schlechtesten Führungskräften der Welt“ gezählt. Entscheidend ist dabei nicht die Selbstkritik an sich, sondern die konkrete zeitliche Einordnung: Nach seiner Einschätzung hätten seine Managementfehler dem Unternehmen drei bis vier Jahre gekostet.
Technisch war Groq von Anfang an auf einen klaren Fokus ausgerichtet: Das Unternehmen entwickelt sogenannte Language Processing Units (LPUs), also spezialisierte KI-Inferenzchips, die als Alternative zu Grafikprozessoren (GPUs) positioniert werden. Gerade diese Ausrichtung macht den Führungsfehler greifbar, den Ross beschreibt. Wenn die Organisation zwar hohe technische Ambitionen hat, aber in der täglichen Umsetzung zu wenig klar in Richtung geht, entsteht laut Ross ein Muster aus Abhängigkeit und Unklarheit. Er nennt als Ursache, dass neue Mitarbeitende nicht eigenständig genug handelten, während er ihnen gleichzeitig zu wenig Orientierung gab – etwa dadurch, dass er ihnen nicht kontinuierlich vorgab, was zu tun sei, und gleichzeitig die Erwartung an Selbstständigkeit nicht klar genug passte.
Der Wendepunkt kam für Ross offenbar nicht durch „mehr Motivation“, sondern durch ein präziseres Erwartungs- und Auswahlmanagement. Er beschreibt, dass er bei Neueinstellungen zunächst vor allem nach den Stärken von Bewerbern suchte, so wie man es typischerweise tut, wenn man Talente erst entwickeln will. Später habe er stattdessen stärker darauf geachtet, nach welchen Kriterien Talente überhaupt ausgewählt werden – also stärker nach Eignung für eigenständiges Arbeiten und nach dem, was die Rolle in der Organisation real leisten kann. Damit verschiebt sich der Führungshebel im Startup-Kontext: Statt jede Lücke in der operativen Umsetzung später „mit mehr Führung“ zu schließen, definiert der Gründer früher, welche Fähigkeiten er für die nächsten technischen und organisatorischen Schritte tatsächlich braucht.
Rund um diese Managementlektion wirkt die Unternehmensentwicklung gleich doppelt spannend. Groq wurde 2016 von Ross, einem ehemaligen Google-Ingenieur, gegründet. In der Folge hat sich das Unternehmen in einem Markt etabliert, in dem KI-Inferenz zunehmend als Kostentreiber und Performance-Chance betrachtet wird – und in dem GPUs weiterhin die Referenz sind. Dass Ross später bei NVIDIA als Chefarchitekt für Software arbeitet und Groq inzwischen von Adam Winter geleitet wird, zeigt zudem, wie eng sich Ökosysteme zwischen Chipdesign, Plattformsoftware und Investor- bzw. Partnerinteressen verzahnen können. Besonders greifbar wird das im Dezember 2025: Laut der Vereinbarung schloss NVIDIA mit Groq einen Lizenz- und Talentdeal im Wert von rund 20 Milliarden US-Dollar. Im Zuge dessen wechselten Ross, Groq-Präsident Sunny Madra und weitere Schlüsseleingnieure zu NVIDIA; Groq blieb dabei als unabhängiges Unternehmen bestehen.
Bemerkenswert ist auch, wie Ross damit in eine breitere Gründer-Erzählung hineinpasst. Ähnliche Erfahrungen schildern andere Tech-CEOs: Der Figma-CEO Dylan Field sagt in einem Podcast-Bericht, er habe Führung zunächst lange mit Management verwechselt und erst später verstanden, wie wichtig Grundlagen wie regelmäßige Einzelgespräche, der Aufbau von Beziehungen und klare Verantwortlichkeiten sind. Ganz ähnlich betont Duolingo-CEO Luis von Ahn die praktische Obergrenze für Nähe in der Teamführung: Er empfiehlt Gründern, Teams bis etwa 30 Mitarbeitende eng zu führen – auch wenn er selbst in seiner Laufbahn laut eigener Aussage bis rund 50 Mitarbeitende so geführt habe. Für Unternehmen, die gerade wachsen, ist die Parallele klar: Führung ist nicht identisch mit der Fähigkeit, Ziele oder Technik zu erklären; sie entscheidet darüber, ob Verantwortlichkeiten im Alltag wirklich greifen.
Aus Unternehmenssicht lässt sich aus Ross’ Beitrag ein konkretes Muster ableiten, das über „Leadership-Posts“ hinausgeht. Wenn Inferenzchips wie LPUs in Richtung Produktreife und nachhaltige Delivery drängen, braucht man nicht nur technische Entscheidungen, sondern auch eine Organisationsform, die diese Entscheidungen im Tagesgeschäft umsetzt. Die von Ross genannte Zeitspanne von drei bis vier Jahren verdeutlicht, wie teuer es sein kann, wenn Recruiting und Erwartungsmanagement nicht zusammenpassen. Gleichzeitig liefert der Blick auf den NVIDIA-Deal einen zweiten Kontext: In Märkten, in denen Partnerschaften und Ökosystemzugänge schnell an Bedeutung gewinnen, entscheidet die interne Handlungsfähigkeit darüber, ob ein Unternehmen seine technologischen Vorteile in Geschwindigkeit und Qualität übersetzen kann.
Für Gründer und technische Führungskräfte ergibt sich daraus eine Art Prüfstein: Die Frage ist nicht nur, wie klug ein Team die Roadmap formuliert, sondern ob es auch autonom ausführen kann, sobald die ersten Spezialisten an Bord sind. Ross’ Erfahrung zeigt, dass sich Stillstand oft dort anbahnt, wo Rollen zu früh „durchwachsen“ werden, während gleichzeitig unklar bleibt, wie viel Anleitung tatsächlich benötigt wird. Wenn Führung das Bindeglied zwischen technischem Anspruch und operativer Umsetzung ist, wird verständlich, warum gerade in frühen Phasen die Kombination aus passendem Recruiting, klaren Verantwortlichkeiten und konsequenter Kommunikation den Unterschied macht – unabhängig davon, ob es um GPUs, spezialisierte LPUs oder später um Plattform-Software geht.
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