No segmento de aceleradores de IA, os principais concorrentes da Nvidia têm sido considerados a AMD e, no máximo, a Intel, mas o Google, que desenvolveu seus próprios processadores TPU, está demonstrando ambições tão sérias que não pode ser descartado ao analisar o cenário competitivo do mercado.
Fonte da imagem: Google
O Google tem sido historicamente um grande cliente dos aceleradores da Nvidia. Nos últimos três anos, o CEO do Google, Sundar Pichai, mencionou o uso de chips da Nvidia na infraestrutura de computação da empresa em 10 das suas 12 teleconferências trimestrais de resultados. O lançamento do modelo de IA Gemini 3 começou a mudar esse cenário, já que representantes do Google anunciaram que o treinaram exclusivamente em suas próprias TPUs. O sucesso do Gemini 3 serviu como uma espécie de propaganda para esses chips, e agora o Google estaria em negociações para fornecê-los a desenvolvedores de IA terceirizados. Até então, o Google utilizava TPUs exclusivamente para suas próprias necessidades, mas surgiram rumores recentemente de que a Meta✴Platforms estaria interessada.
A Meta✴Platforms assinou um contrato para fornecer CPUs da Nvidia, um negócio relativamente novo para a desenvolvedora de chips de mesmo nome. Recentemente, foi anunciado que o Google pretende fornecer apoio financeiro a desenvolvedores de sistemas de servidores que desejem usar chips TPU. Por exemplo, o Google pretende investir até US$ 100 bilhões na startup Fluidstack. A Nvidia já estabeleceu parcerias semelhantes com provedores de serviços em nuvem, investindo em CoreWeave, Nebius e Lambda.
Desbancar a Nvidia no mercado de chips de IA também é um desafio devido à escassez de capacidade de fabricação por contrato. Ela já se tornou a maior cliente da TSMC, uma fabricante líder de chips personalizados.Nessas condições, até mesmo a Apple está tendo dificuldades para obter chips suficientes da TSMC, embora historicamente tenha sido uma das clientes preferenciais da empresa taiwanesa.contratante. O Google simplesmente não conseguirá produzir chips suficientes na TSMC para atender às suas próprias necessidades e às vendas aos clientes.
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