O sucesso da Nvidia ao longo da revolução da inteligência artificial (IA) depende quase inteiramente do domínio dos seus chips.
As unidades de processamento de tensores (TPUs) personalizadas da Alphabet estão ganhando impulso com os AI Hyperscalers.
Alguns investidores temem que a Nvidia possa ser destituída pela Alphabet na indústria de chips.
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Nos últimos três anos, Nvidia(NASDAQ: NVDA) foi a empresa mais dominante no cenário da inteligência artificial (IA). As unidades de processamento gráfico (GPU) da empresa são a espinha dorsal na qual a IA generativa é desenvolvida.
Hiperescaladores incluindo OpenAI, oráculo, Metaplataformase plataformas em nuvem, como Microsoft azul claro e Amazônia A Internet Services (AWS) gastou coletivamente centenas de bilhões de dólares implantando GPUs Nvidia dentro de data centers para construir sua infraestrutura de IA.
enquanto Microdispositivos avançados Em grande parte vista como a principal rival da Nvidia no mercado de chips de IA, uma nova ameaça se aproxima: alfabeto(NASDAQ:GOOGL)(NASDAQ:GOOG). A gigante da Internet está agitando a indústria de semicondutores graças ao crescente interesse em seu hardware personalizado, conhecido como unidades de processamento de tensores (TPUs).
Vamos dar uma olhada no que a entrada da Alphabet no mercado de chips significa para a Nvidia à medida que os investimentos em infraestrutura de IA continuam a evoluir. Os investidores da Nvidia deveriam estar preocupados? Continue lendo para descobrir.
Fonte da imagem: Getty Images.
As GPUs Nvidia são peças versáteis de hardware. Esses chips são projetados para funcionar em clusters em paralelo com a arquitetura de software CUDA da empresa. Juntos, o ecossistema da Nvidia pode ser usado para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) ou ajudar a construir aplicações mais poderosas em robótica de IA, direção autônoma e computação quântica.
As TPUs, por outro lado, são muito mais especializadas. Em vez de serem um componente de hardware dedicado, as TPUs da Alphabet deveriam ser classificadas como um circuito integrado de aplicação específica (ASIC). Isso torna as TPUs úteis em cargas de trabalho altamente otimizadas, como aprendizado profundo.
Ao longo da revolução da IA, um dos maiores vencedores da Alphabet foi sua divisão de nuvem: a plataforma Google Cloud. Nos últimos meses, o Google Cloud ganhou acordos notáveis com a OpenAI, bem como um contrato de US$ 10 bilhões com a Meta Platforms.
O que os investidores podem não perceber é que a introdução do hardware agora torna as TPUs um ponto de venda interessante dentro do sistema de nuvem mais amplo do Google.
especialmente, maçã usou TPU para treinar seus modelos Apple Intelligence. Enquanto isso, a Anthropic anunciou planos para expandir o uso do Google Cloud em um acordo envolvendo até um milhão de TPUs. Finalmente, existem rumores de que a Meta está considerando complementar sua dependência existente do Google Cloud implantando seus próprios clusters de TPU.
Superficialmente, a aceleração da demanda por TPU por parte das grandes tecnologias pode parecer preocupante para os investidores da Nvidia. No entanto, existem alguns detalhes mais sutis que os investidores inteligentes não devem ignorar.
Embora o relacionamento da Anthropic com o Google Cloud seja significativo, a empresa também tem fortes laços com a Nvidia. Há apenas algumas semanas, a Anthropic concordou em comprar US$ 30 bilhões em capacidade de computação do Microsoft Azure, que roda fortemente em GPUs Nvidia.
Além disso, a OpenAI fechou recentemente um acordo de US$ 38 bilhões com a AWS para acessar os novos chips GB200 e GB300 da Nvidia.
Além disso, embora a Nvidia não divulgue os detalhes relativos à sua concentração de clientes, muitos analistas de Wall Street suspeitam que os hiperscaladores – incluindo a Alphabet – estão entre os seus maiores compradores de chips.
Esses são detalhes importantes para entender. Embora as TPUs representem uma dinâmica potencialmente transformadora no mercado de chips de IA, muitos de seus usuários – incluindo o próprio Google – na verdade complementam esse hardware personalizado com GPUs de uso geral da Nvidia. Neste contexto, parece que as TPUs não estão substituindo de forma alguma as GPUs.
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A empresa de consultoria de gestão McKinsey & Company prevê que a infraestrutura de IA será um mercado de 7 biliões de dólares até 2030, com cerca de 5 mil milhões de dólares desses gastos alocados para cargas de trabalho de IA.
Dado que os hiperscaladores estão acelerando suas despesas de capital (capex), estou confiante de que a demanda por GPUs da Nvidia e serviços de data center associados permanecerá forte no futuro próximo.
Dados GOOGL Capital Expenditures (TTM) por YCharts.
É possível – e até provável – que aceleradores concorrentes da AMD combinados com ASICs personalizados, como TPUs, acabem por corroer o poder de precificação da Nvidia no mercado de chips no futuro.
No entanto, a introdução de TPUs não é uma jogada de xadrez do Google. Na verdade, complementar a infraestrutura existente da Nvidia com designs de chips personalizados reforça a extensão da grande oportunidade da infraestrutura de IA. Em outras palavras, os chips de IA não são um mercado vencedor.
Por essas razões, não acho que os investidores da Nvidia devam entrar em pânico. A empresa ainda continua sendo a rainha do espaço de chips e parece bem posicionada para prosperar na era da infraestrutura de IA.
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Adam Spatacco ocupou cargos na Alphabet, Amazon, Apple, Meta Platforms, Microsoft e Nvidia. The Motley Fool tem posições e recomenda Advanced Micro Devices, Alphabet, Amazon, Apple, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia e Oracle. The Motley Fool recomenda as seguintes opções: chamadas longas de US$ 395 em janeiro de 2026 para a Microsoft e chamadas curtas de US$ 405 em janeiro de 2026 para a Microsoft. O Motley Fool tem uma política de divulgação.
A Alphabet acabou de dizer “xadrez” para a Nvidia? Originalmente publicado por The Motley Fool
