A verdade sobre a guerra dos chips de IA: o custo do poder de computação é a chave, quem conseguirá rir por último?

Todos estão de olho na batalha dos chips GPU, mas os especialistas da indústria sabem que o verdadeiro gargalo não está nos chips, mas sim no Poder de computação.

A situação é clara: As GPUs da Nvidia são agora as líderes, enquanto a AMD e a Broadcom estão a ajudar as empresas a desenvolver chips personalizados. Mas à medida que a IA passa da fase de treino (custo único) para a fase de inferência (custo contínuo), quem conseguir reduzir o consumo de energia e os custos, vencerá.

As vantagens da Alphabet estão aqui: mais de dez anos de desenvolvimento próprio de TPU (processador de tensores), já na 7ª geração, otimizado especificamente para a sua estrutura TensorFlow e Google Cloud. A chave é - o TPU consome muito menos energia do que a GPU. Com o crescimento explosivo da demanda por inferência, essa diferença de consumo energético trará uma enorme vantagem de custo.

Uma jogada mais ousada: A Alphabet não vende TPU, apenas a utiliza como um benefício do Google Cloud. Assim, os usuários que quiserem usar TPU terão que utilizar o Google Cloud, e a Alphabet ganha dinheiro de duas formas - vendendo poder de computação e utilizando chips desenvolvidos internamente para reduzir custos ao executar seu modelo Gemini.

Comparando a OpenAI e a Perplexity, que ainda estão a queimar dinheiro com GPUs, a verticalização da Alphabet (chips + plataforma em nuvem + grandes modelos + ferramentas de IA + rede de fibra ótica) já é uma super barreira de proteção. Até a Nvidia ficou preocupada - ouvi dizer que a OpenAI está a testar TPUs, e a Nvidia apressou-se a investir na OpenAI para conter as perdas.

Margem: Esta não é uma corrida de chips, é uma corrida para ver quem tem o sistema mais econômico. Sob essa perspectiva, a posição da Alphabet é bastante sólida.