NVIDIA enfrenta dois desafios na competição de chips de IA, com o Google intensificando os planos para substituir seus processadores

Este artigo não constitui aconselhamento financeiro. O autor não possui posições nas ações mencionadas.

O Google está ativamente promovendo suas unidades de processamento tensorial (TPUs) de IA, posicionando-se contra a NVIDIA no cenário em evolução do hardware de IA. O mercado tem debatido se deve investir nas GPUs de IA de alto custo da NVIDIA ou considerar alternativas internas mais acessíveis. Relatórios recentes indicaram uma queda acentuada nas ações da Amazon, com queda de 9, 8% após os lucros do segundo trimestre. A queda foi atribuída à queda nas receitas de computação em nuvem, que, segundo analistas, decorre da escolha da Amazon de utilizar seus próprios chips de IA Trainium em vez dos produtos da NVIDIA. Em resposta, o Google está supostamente se envolvendo com empresas menores de computação em nuvem para integrar seus chips TPU às GPUs da NVIDIA.

Google mira integração de TPU com GPUs NVIDIA em data centers

Um relatório de junho destacou que a OpenAI estava utilizando as TPUs do Google para aprimorar o ChatGPT e diversos serviços de IA. Embora essa alegação tenha se baseado em uma única fonte, mesmo que precisa, provavelmente representa um aumento marginal na dependência da OpenAI do hardware do Google. O Information relatou posteriormente uma iniciativa na qual o Google está entrando em contato com provedores menores de infraestrutura em nuvem para propor a inclusão de suas TPUs junto com as GPUs NVIDIA, mais amplamente reconhecidas. Essa estratégia parece ter sido projetada para cultivar a demanda do mercado pelos produtos do Google em um ambiente competitivo.

Recursos de IA da Apple — Os recursos de IA da Apple no dispositivo e na nuvem dependem de técnicas de treinamento derivadas de AFM e das TPUs do Google. Fonte da imagem: Apple Intelligence Foundation

De acordo com o The Information, a intenção do Google de promover TPUs vai além de simplesmente desafiar o domínio da NVIDIA. Um fator crucial pode ser a limitação de capacidade do Google; embora tenha um suprimento suficiente de chips, a empresa não consegue expandir rapidamente sua infraestrutura de data center para utilizar GPUs de forma adequada. Consequentemente, o Google pode depender de data centers de terceiros equipados com suas TPUs para atender aos requisitos internos de computação de IA.

O escrutínio sobre as GPUs de IA da NVIDIA e as estratégias das gigantes da tecnologia em relação à fabricação interna de chips se intensificou após o último relatório de lucros da Amazon. Essa divulgação levou inicialmente a uma queda de quase 10% no preço das ações da Amazon, com investidores expressando preocupações com a potencial estagnação do crescimento da computação em nuvem, impulsionada pela dependência do Trainium. Um relatório recente da New Street enfatiza que os desafios de adoção persistem para a Amazon Web Services (AWS), indicando uma preferência por GPUs em vez do Trainium, especialmente da Anthropic, uma empresa-chave no desenvolvimento de modelos de IA.

Embora os incentivos financeiros dos chips proprietários atraiam grandes empresas de tecnologia, a NVIDIA afirma que suas GPUs oferecem desempenho e eficiência incomparáveis. A competição na tecnologia de chips de IA continua a se intensificar, com cada empresa se esforçando para provar sua superioridade em um campo cada vez mais importante.

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