AUSTIN – No lado sul de Austin, Texas, engenheiros da fabricante de semicondutores Advanced Micro Devices projetaram um chip de inteligência artificial (IA) chamado MI300, que foi lançado há um ano e deverá gerar mais de US$ 5 bilhões (S$ 6,74 bilhões) em vendas em seu primeiro ano de lançamento.
Não muito longe, em um arranha-céu no norte de Austin, os designers da Amazon desenvolveram uma versão nova e mais rápida de um chip de IA chamado Trainium. Eles então testaram o chip em criações que incluíam placas de circuito do tamanho da palma da mão e computadores complexos do tamanho de duas geladeiras.
Esses dois esforços na capital do Texas refletem uma mudança no mercado em rápida evolução de chips de IA, que são talvez a tecnologia mais quente e cobiçada do momento. A indústria tem sido dominada há muito tempo pela Nvidia, que alavancou seus chips de IA para se tornar um gigante de US$ 3 trilhões. Durante anos, outros tentaram igualar os chips da empresa, que fornecem enorme poder computacional para tarefas de IA, mas fizeram pouco progresso.
Agora, os chips criados pela Advanced Micro Devices, conhecida como AMD, e pela Amazon – bem como as reações dos clientes à sua tecnologia – estão se somando aos sinais de que alternativas confiáveis à Nvidia estão finalmente surgindo.
Para algumas tarefas cruciais de IA, os rivais da Nvidia estão provando que podem oferecer velocidades muito mais rápidas e a preços muito mais baixos, disse Daniel Newman, analista do Futurum Group. “Isso é o que todos sabem que é possível e agora estamos começando a ver isso se materializar”, disse ele.
A mudança está a ser impulsionada por uma série de empresas tecnológicas – desde grandes concorrentes como a Amazon e a AMD até pequenas start-ups – que começaram a adaptar os seus chips para uma fase específica do desenvolvimento da IA que se está a tornar cada vez mais importante. Esse processo, chamado de “inferência”, acontece depois que as empresas usam chips para treinar modelos de IA. Ele permite que eles executem tarefas como fornecer respostas com chatbots de IA.
“O verdadeiro valor comercial vem da inferência, e a inferência está começando a ganhar escala”, disse Cristiano Amon, executivo-chefe da Qualcomm, fabricante de chips móveis que planeja usar os novos chips da Amazon para tarefas de IA. “Estamos começando a ver o início da mudança.”
Os rivais da Nvidia também começaram a seguir o manual da empresa de outra maneira. Eles começaram a emular a tática da Nvidia de construir computadores completos – e não apenas os chips – para que os clientes possam extrair o máximo de potência e desempenho dos chips para fins de IA.
O aumento da concorrência ficou evidente em 3 de dezembro, quando a Amazon anunciou a disponibilidade de serviços de computação baseados em seus novos chips de IA Trainium 2 e depoimentos de usuários em potencial, incluindo a Apple. A empresa também revelou computadores contendo 16 ou 64 chips, com conexões de rede ultrarrápidas que aceleram particularmente o desempenho de inferência.
A Amazon está até construindo uma espécie de fábrica gigante de IA para a startup Anthropic, na qual investiu, disse Matt Garman, executivo-chefe da Amazon Web Services. Esse “cluster” de computação terá centenas de milhares de novos chips Trainium e será cinco vezes mais poderoso do que qualquer outro que a Anthropic já usou, disse Tom Brown, fundador e diretor de computação da start-up, que opera o chatbot Claude e está baseado em São Francisco.
“Isso significa que os clientes obterão mais inteligência a um preço mais baixo e em velocidades mais rápidas”, disse ele.
No total, os gastos em computadores sem chips Nvidia por parte dos operadores de centros de dados, que fornecem o poder computacional necessário para tarefas de IA, deverão crescer 49% este ano, para 126 mil milhões de dólares, segundo a Omdia, uma empresa de estudos de mercado.
Mesmo assim, o aumento da concorrência não significa que a Nvidia corre o risco de perder a liderança. Um porta-voz da empresa apontou comentários feitos por Jensen Huang, presidente-executivo da Nvidia, que disse que sua empresa tem grandes vantagens em software de IA e capacidade de inferência.
Huang acrescentou que a demanda é grande pelos novos chips Blackwell AI da empresa, que, segundo ele, realizam muito mais cálculos por watt de energia utilizada, apesar do aumento na potência necessária para operar.
“Nosso custo total de propriedade é tão bom que mesmo quando os chips do concorrente são gratuitos, não são baratos o suficiente”, disse ele em discurso na Universidade de Stanford este ano.
