Na negociação pré-mercado de terça-feira, as ações da Nvidia caíram 3,2%, após relatos de que a Meta está em negociações para usar os chips de IA do Google. Impulsionadas por essa notícia, as ações da Alphabet subiram 2,1%, enquanto os investidores estão absorvendo a possível mudança no cenário de hardware de IA.
O jornal “The Information” informou na segunda-feira que a Meta está considerando implantar unidades de processamento de tensor (TPU) do Google em seus centros de dados até 2027. O gigante das redes sociais pode alugar TPU do Google Cloud já no próximo ano.
Para o Google, conquistar o cliente Meta irá validar a eficácia da sua tecnologia de chips personalizados. O TPU foi lançado inicialmente em 2018, destinado ao uso interno dos negócios de nuvem do Google. Esses chips passaram por várias gerações de desenvolvimento, cada uma projetada especificamente para cargas de trabalho de IA. As características personalizadas do TPU conferem uma vantagem ao Google. Especialistas apontam que, em comparação com a computação geral, chips construídos para tarefas específicas podem trazer maior eficiência.
A Meta é um dos maiores investidores em infraestrutura de IA do mundo. A empresa prevê que seus gastos de capital apenas neste ano alcançarão entre 70 e 72 bilhões de dólares. Esse forte poder de compra torna a escolha de chips da Meta influente em toda a indústria.
As empresas de tecnologia têm procurado ativamente alternativas aos processadores gráficos da NVIDIA. Embora a NVIDIA ainda mantenha a liderança no mercado, a tendência de diversificação é cada vez mais evidente.
O Google recentemente fechou um acordo com a Anthropic para adquirir até 1 milhão de TPUs. O analista da Seaport, Jay Goldberg, afirmou que este acordo é uma “forte validação” dessa tecnologia. Ele destacou que muitas empresas já estavam avaliando os TPUs, e agora pode haver ainda mais empresas considerando a adoção.
As diferenças na arquitetura de chip são cruciais. As GPUs foram inicialmente projetadas para renderizar gráficos em videogames. Comprovou-se que são muito adequadas para o treinamento de inteligência artificial, pois conseguem lidar bem com grandes volumes de dados e computação paralela. As TPUs adotam uma abordagem diferente, sendo circuitos integrados dedicados, projetados desde o início para aplicações discretas, especificamente desenvolvidas pelo Google para tarefas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. (CoinCentral)
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