Gigantes da tecnologia se unem para reestruturar o cenário de chips de IA: Acordo de bilhões de dólares da Meta com o Google para TPU abala o mercado

Resumo de Notícias

A Meta Platforms Inc. está em negociações avançadas com o Google para um acordo multibilionário de aquisição de chips de IA, planejando implantar as Unidades de Processamento Tensorial (TPU) do Google em seus data centers a partir de 2027, e possivelmente começando a alugar chips dos serviços de nuvem do Google já no próximo ano. Este movimento sinaliza que as gigantes da tecnologia estão buscando ativamente quebrar o monopólio da Nvidia no mercado de chips de IA, e também representa uma mudança significativa para os chips TPU do Google, que estão passando de uso interno para comercialização externa.

Contexto e Escala da Transação

De acordo com reportagens do The Information, o valor potencial deste acordo pode chegar a bilhões de dólares. A Meta é uma das maiores investidoras em infraestrutura de IA globalmente, com a empresa projetando gastos de capital entre US$ 70 bilhões e US$ 72 bilhões este ano. Analistas da indústria estimam que, se o acordo for concretizado, o Google poderá conquistar uma fatia de mercado equivalente a cerca de 10% da receita anual da Nvidia.

Este acordo ajudará a estabelecer as TPUs como uma alternativa aos chips da Nvidia, que são o padrão ouro para o poder computacional necessário para grandes empresas de tecnologia e startups, desde a Meta até a OpenAI, desenvolverem e executarem plataformas de inteligência artificial. É notável que o Google já havia fechado um acordo com a startup de IA Anthropic para fornecer até 1 milhão de chips, avaliados em dezenas de bilhões de dólares.

Reação do Mercado e Cenário Competitivo

Após a divulgação da notícia, as ações da Nvidia, que caíram até 7% na terça-feira, recuperaram-se e fecharam em queda de 4,3%, enquanto as ações da Alphabet, controladora do Google, subiram 4,2%. A Alphabet, controladora do Google, está a caminho de ultrapassar pela primeira vez a marca de US$ 4 trilhões em valor de mercado na abertura do pregão de Nova York na quarta-feira.

A Nvidia respondeu com uma declaração na plataforma X, afirmando: "Estamos felizes com o sucesso do Google, que fez grandes avanços na área de IA, e continuaremos a fornecer produtos ao Google. A Nvidia está uma geração inteira à frente da indústria e é a única plataforma capaz de executar todos os modelos de IA e operar em todos os ambientes computacionais."

Vantagens Tecnológicas e Significado Estratégico

Os chips tensoriais, desenvolvidos há mais de uma década especificamente para tarefas de inteligência artificial, estão agora ganhando impulso fora de sua empresa-mãe como uma forma de treinar e executar modelos complexos de IA. As TPUs são Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs), projetados especificamente para tarefas de IA e aprendizado de máquina, e foram continuamente otimizadas ao longo de anos de implantação nos próprios produtos do Google e em modelos como o Gemini.

O mais recente chip TPU do Google, Ironwood, é implantado em clusters resfriados a líquido, com um único cluster podendo acomodar até 9.216 chips, oferecendo um desempenho de 42,5 exaflops (equivalente a 10^18 cálculos por segundo). Essa característica de personalização confere ao Google uma vantagem sobre seus concorrentes, permitindo-lhe oferecer produtos de IA altamente eficientes aos clientes.

Analistas apontam que, embora o domínio da Nvidia seja improvável de ser abalado no curto prazo, as TPUs do Google adicionam mais concorrência ao mercado de semicondutores de IA. As ações da AMD também caíram mais de 4% após a notícia, indicando que o mercado vê o Google como um desafiante mais competitivo para a Nvidia do que a AMD.

Impacto na Indústria e Perspectivas Futuras

Este acordo reflete uma tendência importante na indústria de tecnologia: os maiores clientes da Nvidia estão gradualmente se tornando suas maiores ameaças competitivas. Além do Google, a Amazon e a Microsoft também desenvolveram seus próprios chips de IA. A Amazon concluiu recentemente um projeto de data center em larga escala, alugando 500.000 chips de IA personalizados para a Anthropic, uma desenvolvedora líder de IA.

Para a Meta, a adoção das TPUs do Google não é apenas uma estratégia de diversificação da cadeia de suprimentos, mas também reflete seu planejamento de longo prazo para a infraestrutura de IA. A empresa espera reduzir sua dependência da Nvidia buscando um fornecimento de chips mais diversificado. A Meta também havia desenvolvido anteriormente chips de inferência personalizados chamados MTIA, mas o potencial contrato de TPU indica que a empresa pode estar ajustando sua estratégia de chips.

Um porta-voz do Google afirmou: "O Google Cloud está experimentando uma demanda acelerada por nossas TPUs personalizadas e GPUs da Nvidia, e há anos nos dedicamos a apoiar ambas simultaneamente." Isso indica que o Google não pretende substituir completamente a Nvidia, mas sim oferecer mais opções aos clientes.

No entanto, para o Google realmente desafiar o domínio da Nvidia, ele precisará superar o ecossistema estabelecido pelo código proprietário da Nvidia ao longo de quase 20 anos. Mais de 4 milhões de desenvolvedores em todo o mundo dependem da plataforma de software CUDA da Nvidia para construir IA e outras aplicações. Para isso, o Google tem se esforçado para tornar suas TPUs mais acessíveis aos desenvolvedores por meio de software de código aberto, incluindo a possibilidade de operar TPUs via PyTorch e aprimorar os métodos de relatório de erros.

Controvérsias e Desafios do Mercado

Este acordo ocorre em um contexto de crescentes preocupações com uma bolha de IA. As ações da Nvidia já enfrentam ventos contrários, pois os investidores temem uma bolha de IA mais ampla, com o famoso investidor "Big Short" Michael Burry, conhecido por apostar contra o mercado imobiliário durante a crise financeira de 2008, examinando a fabricante de chips em relação a transações cíclicas de IA, depreciação de hardware e reconhecimento de receita.

O sucesso ou fracasso do acordo com a Meta dependerá em grande parte da capacidade das TPUs de demonstrar eficiência energética e poder computacional suficientes para se tornarem uma opção viável a longo prazo. Embora as TPUs possam ter uma vantagem de custo, elas ainda precisam provar seu valor em termos de desempenho, flexibilidade e integridade do ecossistema.

Para toda a indústria de IA, a intensificação desta corrida por chips pode trazer impactos positivos: mais concorrência significa preços mais baixos, inovação mais rápida e caminhos tecnológicos mais diversificados. Ao mesmo tempo, isso também destaca o alto custo e a enorme escala da construção de infraestrutura de IA, um jogo que apenas algumas gigantes da tecnologia podem pagar.

Com a aproximação de 2027, a indústria acompanhará de perto se este acordo será finalmente concretizado e se as TPUs do Google poderão provar seu valor na implantação real. Independentemente do resultado, esta negociação já marcou uma mudança significativa no cenário competitivo do mercado de chips de IA, com o monopólio da Nvidia enfrentando desafios sem precedentes.