Meta e Google lançam novos chips de IA e criam 'pergunta de um trilhão de dólares'

O segmento de hardware (componente físico) está se mostrando uma área fundamental para determinar o crescimento dos sistemas de inteligência artificial. E as Big Techs que tem dinheiro e talento para criá-los podem se beneficiar da fabricação própria.

Desenvolver chips internamente está sendo uma estratégia para reduzir a dependência de designers externos (como a Nvidia e a Intel), além de permitir que as empresas adaptem seu hardware especificamente aos seus próprios modelos de IA, aumentando o desempenho e economizando nos custos de energia.

Os chips de IA internos que a Google e a Meta anunciaram recentemente representam um dos primeiros desafios reais à posição dominante da Nvidia no mercado de hardware de IA. A Nvidia controla mais de 90% do mercado de chips de IA, e a demanda por seus semicondutores líderes do setor está apenas aumentando.

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Mas se os maiores clientes da Nvidia começarem a fabricar seus próprios chips, o preço das suas ações - que já subiram 87% desde o início do ano - podem sofrer um baque.

— Do ponto de vista da Meta, isso é um poder de barganha com a Nvidia — avalia Edward Wilford, analista da consultoria tecnológica Omdia, à Fortune. — Isso permite à Nvidia saber que eles não são exclusivos e que eles têm outras opções. É um hardware otimizado para a IA que eles estão desenvolvendo.

Por que os modelos de IA precisam de novos chips?

Os modelos de IA exigem uma enorme capacidade computacional por causa da quantidade gigantesca de dados para treinar os grandes modelos de linguagem por trás deles.

Chips de computador convencionais simplesmente não são capazes de processar os trilhões de pontos de dados nos quais os modelos de IA são construídos, o que gerou um mercado para chips de computador específicos para IA - frequentemente chamados de "chips de ponta" porque são os dispositivos mais poderosos no mercado.

A gigante de semicondutores Nvidia dominou esse mercado incipiente. A lista de espera para o chip de IA considerado o carro-chefe da empresa, no valor de US$ 30 mil, já dura meses. A demanda também impulsionou o preço das ações da empresa em quase 90% nos últimos seis meses.

Jensen Huang exibe o novo chip GPU Blackwell durante a 

 conferência GTC da Nvidia em San Jose, Califórnia,

no dia 18 de março (Foto: Bloomberg)
 

A Intel, rival fabricante de chips, está lutando para se manter competitiva. Ela acabou de lançar seu chip de IA intitulado 'Gaudi 3' para competir diretamente com a Nvidia. Desenvolvedores de IA — desde a Google e a Microsoft até pequenas startups — estão competindo por chips de IA escassos, limitados pela capacidade de fabricação.

Por que as Big Techs estão começando a fabricar seus próprios chips?

Tanto a Nvidia quanto a Intel só podem produzir um número limitado de chips porque elas e o resto da indústria dependem do fabricante taiwanês TSMC para realmente montar seus designs de chip. Com apenas um fabricante, o tempo de liderança de fabricação para esses chips de ponta é de vários meses. Esse é um fator-chave que levou grandes players no espaço de IA, como Google e Meta, a recorrer ao design de seus próprios chips.

Chips da Meta e Google serão tão poderosos quanto os da Nvidia?

Alvin Nguyen, analista sênior da consultoria Forrester, disse que chips projetados por empresas como Google, Meta e Amazon não serão tão poderosos quanto as ofertas de ponta da Nvidia — mas isso poderia beneficiar as empresas em termos de velocidade.

Eles serão capazes de produzi-los em linhas de montagem menos especializadas com tempos de espera mais curtos, ele disse.

— Se você tem algo que é 10% menos poderoso, mas que eu posso obter agora, eu compro isso todos os dias — disse Nguyen.

Mesmo que os chips de IA desenvolvidos pela Meta e Google sejam menos poderosos do que os da Nvidia, eles podem ser mais adequados às plataformas de IA específicas da empresa. Nguyen disse que chips internos projetados para a própria plataforma de IA de uma empresa podem ser mais eficientes e economizar custos eliminando funções desnecessárias.

— É como comprar um carro. Ok, você precisa de uma transmissão automática. Mas você precisa dos bancos de couro ou dos bancos de massagem aquecidos? — disse Nguyen.

CHIP DE IA VOLTADO PARA AÇÕES ESPECÍFICAS

"O benefício para nós é que podemos construir um chip que possa lidar com nossas cargas de trabalho específicas de forma mais eficiente", escreveu Melanie Roe, porta-voz da Meta, em e-mail à Fortune.

Os chips de ponta da Nvidia são vendidos por cerca de US$ 25 mil cada. Eles são ferramentas extremamente poderosas e são projetados para serem bons em uma ampla gama de aplicações, desde treinar chatbots de IA até gerar imagens para desenvolver algoritmos de recomendação, como os do TikTok e do Instagram.

Isso significa que um chip ligeiramente menos poderoso, mas mais adaptado, pode ser mais adequado para uma empresa como a Meta, por exemplo — que investiu em IA principalmente para seus algoritmos de recomendação, não para chatbots voltados para o consumidor.

— Os GPUs da Nvidia são excelentes nos data centers de IA, mas são de propósito geral — disse Brian Colello, líder de pesquisa de patrimônio na Morningstar, à Fortune. — Provavelmente há certas cargas de trabalho e modelos onde um chip personalizado pode ser ainda melhor."

A PERGUNTA DE TRILHÃO DE DÓLARES

Nguyen disse que chips mais especializados poderiam ter benefícios adicionais por sua capacidade de integrar-se aos data centers existentes. Os chips da Nvidia consomem muita energia e liberam muito calor e ruído — tanto que as empresas de tecnologia podem ser obrigadas a redesenhar ou mover seus data centers para integrar isolamento acústico e resfriamento líquido.

Chips nativos menos poderosos, que consomem menos energia e liberam menos calor, poderiam resolver esse problema.

De todo modo, os chips de IA desenvolvidos pela Meta e pela Google são apostas de longo prazo. Nguyen estimou que esses chips levaram cerca de um ano e meio para serem desenvolvidos, e provavelmente levará meses até que sejam implementados em grande escala. No futuro previsível, todo o mundo da IA continuará a depender fortemente da Nvidia (e, em menor grau, da Intel) para suas necessidades de hardware de computação.

De fato, Mark Zuckerberg anunciou recentemente que a Meta estava a caminho de possuir 350 mil chips da Nvidia até o final deste ano (a empresa deverá gastar cerca de US$ 18 bilhões em chips até então). Mas o movimento longe da terceirização de energia de computação e em direção ao design de chip nativo poderia afrouxar o estrangulamento da Nvidia no mercado.

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— A pergunta de trilhão de dólares para a avaliação da Nvidia é a ameaça desses chips internos — disse Colello. — Se esses chips reduzirem significativamente a dependência da Nvidia, provavelmente haverá um downside para as ações da Nvidia a partir daqui. Este desenvolvimento não é surpreendente, mas a execução dele nos próximos anos é a questão chave de valoração em nossa mente. 

Fonte:O Globo