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sexta-feira, 28 de novembro de 2025

Nvidia cai forte após notícia de que Meta pode encomendar chips de IA do Google

 As ações da Nvidia chegaram a cair 3% no pré-mercado nesta terça-feira diante de possível acordo que reforça competição no segmento de semicondutores para IA

Bloomberg

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Anteriormente, o Google fechou um acordo para fornecer até 1 milhão de seus chips à Anthropic PBC. (Foto: Bloomberg)

As ações da Nvidia recuaram depois de uma reportagem apontar que a Meta negocia gastar bilhões nos chips de IA do Google, sinal de que a gigante das buscas pode estar avançando para competir com o acelerador de IA mais vendido do mercado.

Segundo o The Information, a Meta discute o uso dos chips do Google, chamados de TPUs, em seus data centers a partir de 2027, citando uma fonte não identificada. A empresa também pode alugar chips da divisão de nuvem do Google no próximo ano.



Um acordo ajudaria a consolidar as TPUs como alternativa aos chips da Nvidia, hoje padrão para big techs e startups, de Meta a OpenAI, que precisam de capacidade computacional para desenvolver e operar plataformas de inteligência artificial.

As ações da Nvidia chegaram a cair 3% no pré-mercado nesta terça-feira. A Alphabet, dona do Google, avançou 2,4%, ampliando a sequência de otimismo em torno da nova versão do modelo de IA Gemini.

O Google já havia fechado um acordo para fornecer até 1 milhão de chips à Anthropic PBC, levantando dúvidas sobre a posição dominante da Nvidia no longo prazo.

Após o anúncio do acordo com a Anthropic, o analista Jay Goldberg, da Seaport, classificou o movimento como uma “validação muito forte” das TPUs. “Muita gente já pensava nisso, e muita gente provavelmente está pensando agora”, disse.

A Meta não comentou. O Google não respondeu de imediato aos pedidos.

Para Mandeep Singh e Robert Biggar, analistas, o provável uso das TPUs do Google pela Meta, já empregadas pela Anthropic, indica que fornecedores de modelos de linguagem tendem a recorrer ao Google como segundo fornecedor de chips aceleradores para inferência no curto prazo.

“O capex da Meta, de pelo menos US$ 100 bilhões para 2026, sugere gastos de pelo menos US$ 40 bilhões a US$ 50 bilhões em capacidade de chips de inferência no próximo ano, segundo nossos cálculos”, diz. “O consumo e a expansão da carteira de pedidos do Google Cloud podem acelerar em relação a outros hyperscalers e concorrentes da neo-nuvem, impulsionados pela demanda de empresas que querem usar TPUs e os LLMs Gemini na plataforma”.

Ações de empresas asiáticas ligadas à Alphabet subiram no pregão desta terça-feira. Na Coreia do Sul, a IsuPetasys Co., fornecedora de placas multilaminadas para a Alphabet, avançou 18% e renovou máxima intradia. Em Taiwan, a MediaTek Inc. subiu quase 5%.

Um acordo com a Meta — uma das maiores investidoras do mundo em data centers e desenvolvimento de IA — seria uma vitória para o Google. Mas muito dependerá de as TPUs comprovarem eficiência energética e capacidade computacional suficientes para se tornarem uma opção viável no longo prazo.

Desenvolvido há mais de 10 anos para tarefas de inteligência artificial, o chip tensor ganha força fora do Google como ferramenta para treinar e operar modelos complexos de IA. A atratividade da alternativa cresce em meio ao receio global de excesso de dependência da Nvidia, em um mercado no qual até a Advanced Micro Devices (AMD) aparece distante.

As GPUs — segmento dominado pela Nvidia — foram criadas para acelerar gráficos de jogos eletrônicos e outras aplicações visuais, mas se mostraram ideais para treinar modelos de IA ao lidar com grandes volumes de dados e cálculos. Já as TPUs são circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), projetados para uma função definida.

As TPUs também foram adaptadas como aceleradores de IA e machine learning nos próprios aplicativos do Google. Como o Google e o DeepMind desenvolvem modelos de ponta, como o Gemini, a empresa consegue levar aprendizados dessas equipes para os projetistas de chips — e a possibilidade de customização beneficia os dois lados.

©️2025 Bloomberg L.P.

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