O mercado de chips de inteligência artificial está passando por uma transformação. A Nvidia, graças à vantagem de suas GPUs nos campos de treinamento e execução de IA, tornou-se a empresa líder em valor de mercado global. No entanto, seus clientes estão procurando ativamente por alternativas. Atualmente, a Nvidia enfrenta um grande acúmulo de pedidos, e o mercado carece de concorrência eficaz para equilibrar os preços dos chips. Os avanços da Intel são lentos, e a AMD, embora tenha aumentado sua participação, ainda enfrenta processadores especializados de startups como Cerebras e Groq que são insuficientes para representar um desafio.
As principais empresas de tecnologia estão aumentando os investimentos no desenvolvimento de chips próprios. No final do ano passado, a Amazon lançou o chip Trainium3, e a Google mostrou resultados iniciais da sétima geração de TPU (Ironwood). Kevin Scott, Diretor de Tecnologia da Microsoft, afirmou em outubro passado que a empresa planeja adotar em grande escala seus próprios chips em data centers. A OpenAI também está colaborando com a Broadcom, e espera-se que comece a entregar seu processador próprio este ano. Fernando Maldonado, analista-chefe da empresa Foundry, apontou: "De todos os clientes e mesmo de todo o mercado, existe uma consciência estratégica generalizada de que é necessário quebrar a dependência da Nvidia e de seus preços. Todos os grandes provedores de serviços em nuvem estão projetando seus próprios chips para diferentes tarefas. Embora, na prática, apenas a Google consiga representar alguma concorrência para eles. E mesmo assim, não será possível no curto prazo." Maldonado acrescentou: "Uma possível situação futura é que o mercado total acessível pela Nvidia pode encolher ligeiramente."
A Google anunciou que seu mais recente modelo Gemini 3 foi totalmente treinado usando seus próprios TPUs, enquanto modelos anteriores adotavam uma solução de chips híbrida. A Anthropic fechou um acordo de centenas de bilhões de dólares com a Google para alugar um milhão de TPUs. A Safe Superintelligence, empresa fundada pelo ex-cientista-chefe da OpenAI, Ilya Sutskever, também se comprometeu a usar chips da Google. Fontes do setor afirmam que a Meta pode estar prestes a fechar um acordo envolvendo a compra de bilhões de dólares em TPUs. Jaimezh Pámal, CTO da empresa espanhola Idead, acredita que os processadores da Google podem se tornar uma alternativa para cargas de trabalho específicas. "Algumas das tarefas que realizamos com GPUs podem ser transferidas e executadas em TPUs, porque a matemática por trás é basicamente a mesma. Embora a forma de execução das operações seja diferente."
Previsões de pesquisa indicam que o mercado de chips aceleradores de IA crescerá a uma taxa anual de 16%, atingindo US$ 604 bilhões até 2033. Espera-se que a Nvidia mantenha uma participação de 70-75%, e a AMD cerca de 10%. Chips com arquitetura ASIC representarão 19%, incluindo processadores da Google, Amazon, Microsoft, Meta e OpenAI. Pámal afirma: "Eu não diria que o mercado da Nvidia está em perigo, mas certamente haverá um impacto. No futuro, isso afetará o crescimento das vendas e os dados financeiros da Nvidia." Maldonado aponta que o ecossistema de software CUDA da Nvidia é sua principal vantagem, mas os chips de uso geral têm problemas de consumo de energia. Ele complementa que, por exemplo, os TPUs da Google são mais eficientes na execução de tarefas específicas. A Agência Internacional de Energia prevê que o consumo de energia dos data centers dobrará até 2030, com os servidores otimizados para IA contribuindo significativamente para esse crescimento.
