NVIDIA se prepara para competir com grandes empresas de tecnologia em chips de IA personalizados usando alianças estratégicas e um roteiro de produtos incomparável

Surgiram preocupações quanto à potencial ameaça que os Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs) podem representar para a posição de liderança da NVIDIA no setor de IA. No entanto, parece que Jensen Huang e sua equipe estão equipados com as estratégias necessárias para enfrentar esse desafio de forma eficaz.

Estratégia competitiva da NVIDIA em IA

Para quem não conhece, ASICs são chips personalizados, projetados sob medida para aplicações ou cargas de trabalho específicas. Esses chips estão sendo desenvolvidos por grandes empresas de tecnologia como Meta, Amazon e Google, que buscam diversificar seus recursos de computação para além das ofertas da NVIDIA. Embora os ASICs representem um desafio formidável à supremacia da NVIDIA em IA, a empresa tomou medidas significativas para manter sua posição de liderança.

Um fator-chave que contribui para a vantagem de mercado da NVIDIA é seu roteiro proativo de produtos de IA, que evolui em um cronograma de seis a oito meses. Em contraste, concorrentes como a AMD operam com um roteiro anual, dando à NVIDIA uma vantagem significativa em agilidade. Esse ciclo de desenvolvimento rápido permite que a NVIDIA se adapte às mudanças nas necessidades dos clientes de forma eficaz, dificultando assim o desenvolvimento interno de ASICs, já que seu hardware é otimizado para desempenho.

Chip AMD Instinct MI300A em um fundo preto. — NVIDIA Rubin CPX | Créditos da imagem: NVIDIA

Um exemplo claro dessa estratégia é o lançamento do chip de IA Rubin CPX da NVIDIA, um produto notável voltado especificamente para cargas de trabalho de inferência, que estão se tornando cada vez mais essenciais para computações de IA. Além disso, a empresa prevê um intervalo de apenas oito meses entre o aumento da produção de seus chips Blackwell Ultra e Rubin. Essa rápida progressão é uma marca registrada do compromisso da NVIDIA em manter sua vantagem competitiva, já que nenhuma outra empresa de IA demonstrou uma busca tão determinada por poder computacional.

Processadores Ironwood em uma placa de servidor em um data center. — TPUs Ironwood do Google | Créditos da imagem: Google

A iniciativa da NVIDIA, “NVLink Fusion”, permite a integração perfeita de soluções personalizadas desenvolvidas por empresas como Intel e Samsung em seu ecossistema tecnológico. Essa integração estratégica consolida a posição da NVIDIA como o núcleo do cenário de hardware de IA. Portanto, pode-se presumir que a ambição de outras gigantes da tecnologia em desenvolver ASICs dificilmente afetará a posição atual da NVIDIA, como Jensen Huang enfatizou em um podcast recente que sua empresa lidera o fornecimento de recursos avançados de computação de IA.

Nosso objetivo é que, mesmo que [os concorrentes] definam o preço do chip como zero, você ainda comprará sistemas NVIDIA porque o custo total de operação desse sistema…ainda é mais econômico do que comprar os chips (terreno, eletricidade e infraestrutura já valem US$ 15 bilhões).– CEO da NVIDIA, Jensen Huang

À medida que o setor evolui, será interessante observar como chips de IA como o Trainium da Amazon, as TPUs do Google e o MTIA da Meta se comparam às ofertas da NVIDIA. A concorrência saudável no setor de IA é, sem dúvida, essencial para o crescimento e a inovação.

Fonte da notícia: DigiTimes

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