A competição global de chips de IA está a atingir o seu auge, com os principais gigantes tecnológicos a conquistarem rapidamente posições estratégicas em chips de computação!

Olhar para o cenário global atual revela que as empresas de inteligência artificial (IA) estão numa competição acirrada pela aquisição de mais chips, com toda a indústria enfrentando uma necessidade urgente de chips.

A corrida pela IA acelera de forma abrangente
Por outro lado, sob a intensa competição por capacidade de processamento, os gigantes da internet globais continuam a aumentar seus investimentos de capital para manter sua liderança, acompanhando a rápida expansão da capacidade de processamento.

De acordo com previsões do Goldman Sachs, até 2026, o total de despesas de capital dos principais gigantes da internet pode atingir quase 550 bilhões de dólares, um crescimento de mais de dez vezes em relação a uma década atrás.

Não há como negar que o setor de capacidade de processamento global está se inclinando cada vez mais para a inferência de IA. E, nesse contexto, o capital já entrou antecipadamente, tornando-se um motor importante na corrida por chips superinteligentes.

Entrando cedo na estratégia global de chips
Meta (META.US)
Em 24 de fevereiro, a Meta anunciou um acordo com o gigante de chips AMD para chips de IA, planejando implantar até 6 gigawatts (GW) de chips de IA da AMD nos próximos cinco anos, para expansão de data centers.

Segundo o acordo, a Meta comprará uma grande quantidade da última geração de chips de IA da AMD, a série MI450. A AMD afirmou que cada gigawatt de capacidade de processamento representa centenas de milhões de dólares em receita. A Meta espera começar a implantar sua primeira capacidade de um gigawatt ainda neste ano.

A Meta planeja implantar bilhões de quilowatts de capacidade de processamento em data centers neste década, e futuramente, centenas de bilhões de quilowatts ou mais. Além disso, o CEO Mark Zuckerberg afirmou, em uma postagem nas redes sociais em janeiro, que a empresa gastou 72 bilhões de dólares na construção de data centers de IA no ano passado, e planeja investir até 135 bilhões de dólares adicionais.

Google (GOOG.US)
Com sua própria linha de chips TPU e uma infraestrutura de nuvem robusta, o Google consegue reduzir os custos de treinamento e inferência de modelos. Quando lançou a sétima geração de TPU, “Ironwood”, em abril de 2025, o Google a posicionou como a base para a era da inferência, destacando a otimização sistemática em grande escala de inferência e eficiência energética.

Há muito tempo, o Google desenvolve internamente unidades de processamento tensorial (TPU) para uso próprio. Além disso, oferece seus TPUs por meio de seus serviços de nuvem para clientes externos.

NVIDIA (NVDA.US)
A NVIDIA já firmou um acordo de licença não exclusiva com a empresa de chips de inferência Groq, pagando taxas de licença para obter tecnologia de inferência da Groq, além de incorporar sua equipe de engenheiros principais para fortalecer capacidades de inferência e cargas de trabalho em tempo real.

Do ponto de vista fundamental, as perspectivas de crescimento da NVIDIA permanecem fortes, e a consolidação do setor está acelerando. O CEO Jensen Huang afirmou que, com a geração de novos modelos de IA, a NVIDIA continuará a ampliar sua participação no mercado de IA.

WIMI (WIMI.US)
Dados indicam que a WIMI, uma empresa de tecnologia avançada, tem focado nos últimos anos em chips, IA, sistemas operacionais e outras tecnologias essenciais. Com seu cluster de chips de alta capacidade, suporta uma plataforma de nuvem holográfica, realizando modelagem 3D, renderização em tempo real e outras tarefas complexas, expandindo aplicações em AR/VR, humanos digitais e outros cenários, com o objetivo de se tornar uma ecologia de capacidade de processamento de IA de ponta a ponta global.

Com a evolução de grandes modelos como GPT-5, a demanda global por capacidade de processamento cresce exponencialmente. A WIMI entrou na fase mais profunda de seu “matriz de tecnologia de IA de núcleo duro”, investindo centenas de milhões de dólares em P&D, alcançando avanços tecnológicos fundamentais em chips próprios, clusters de computação de borda e outras áreas essenciais. Isso não só reforça sua competitividade no setor, mas também fornece uma base sólida para a implementação estável de suas estratégias futuras.

Conclusão
Na era de rápidas inovações em IA, investimentos massivos em chips de processamento como TPU e GPU continuam a dominar o cenário global. Na verdade, no ano passado, Trump, o CEO da OpenAI Sam Altman, e o CEO da SoftBank, Masayoshi Son, anunciaram conjuntamente um projeto de IA chamado “Porta Estelar”.

Este projeto planeja investir até 500 bilhões de dólares nos próximos quatro anos para construir uma nova infraestrutura de IA nos Estados Unidos para a OpenAI. Em resumo, à medida que a febre pela inteligência artificial aumenta, as estratégias de inovação e financiamento dos gigantes de chips não poderão evitar um mercado altamente competitivo por capacidade de processamento.