Nvidia contra-ataca: “Estamos uma geração à frente do setor”

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A Nvidia afirmou nesta terça-feira (25), por meio de uma publicação no X, que sua tecnologia continua “uma geração à frente do setor”, após preocupações de investidores sobre o avanço dos chips de inteligência artificial desenvolvidos pelo Google.

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A declaração veio no mesmo dia em que as ações da empresa caíram 3%, após rumores de que a Meta — uma de suas principais clientes — poderia fechar acordo para usar as unidades de processamento de tensores (TPUs) do Google em seus data centers.

Segundo a empresa, os chips Nvidia oferecem maior flexibilidade, desempenho e versatilidade do que os ASICs, categoria que inclui as TPUs do Google e que, por definição, é projetada para usos mais restritos.

A companhia destacou ainda que sua plataforma é a única capaz de rodar todos os modelos de IA “em qualquer ambiente onde a computação ocorra”. A geração mais recente de seus chips é a família Blackwell.

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Pressão competitiva e mudanças no ecossistema de IA

• Embora a Nvidia detenha mais de 90% do mercado de chips de IA, analistas observam crescente atenção às TPUs do Google, vistas como alternativa viável — e potencialmente mais barata — às GPUs Blackwell, conhecidas pelo alto desempenho e custo elevado.
• Diferentemente da Nvidia, o Google não comercializa seus chips, mas os utiliza internamente e os oferece para aluguel via Google Cloud.
• O lançamento do Gemini 3, modelo de IA treinado exclusivamente com TPUs, intensificou as discussões sobre a concorrência. Em comunicado, o Google afirmou observar “demanda crescente” tanto por suas TPUs quanto pelas GPUs da Nvidia.

Rivalidade estratégica, mas com colaboração

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, comentou o cenário durante teleconferência recente, ressaltando que o Google continua cliente da companhia e que o Gemini pode ser executado em GPUs Nvidia.

Ele também mencionou conversas com Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, que reforçou a crença do setor nas chamadas “leis de escalabilidade” — a ideia de que mais chips e mais dados levam a modelos cada vez mais poderosos.

Segundo Huang, esse princípio deve impulsionar ainda mais a demanda pelos sistemas da Nvidia.