A OpenAI, responsável por modelos como o ChatGPT e um dos nomes mais influentes da atual corrida da inteligência artificial, está dando sinais de mudança. Segundo fontes com conhecimento direto do assunto, a empresa começou a testar ativamente os chips personalizados de IA da Google, conhecidos como TPUs (Tensor Processing Units), e já roda parte de sua infraestrutura nesses servidores, informa a Reuters.
Essa decisão rompe, ainda que parcialmente, a dependência da OpenAI com a NVIDIA — até agora a grande fornecedora de GPUs para treinar e executar modelos de IA em escala global. Trata-se de uma movimentação estratégica que pode alterar o equilíbrio de forças em um setor historicamente dominado pela arquitetura CUDA da empresa de Jensen Huang.
Por que a OpenAI está interessada nos chips do Google?
O motivo central parece pragmático: reduzir custos operacionais e diversificar a infraestrutura. Enquanto a NVIDIA continua liderando em desempenho bruto, seus chips estão cada vez mais caros e difíceis de conseguir, reflexo de uma demanda global que supera a oferta.
Já o Google vem aprimorando silenciosamente seus próprios chips há anos. Em abril, a empresa revelou a sétima geração dos TPUs — codinome Ironwood —, otimizados para cargas de trabalho específicas, como processamento de linguagem natural e modelos generativos. Os mesmos chips alimentam o Gemini, sistema de IA multimodal da própria Google.
A adoção dos TPUs pela OpenAI sugere que esses chips atingiram um nível de maturidade e performance capaz de atender às exigências de uma das empresas mais avançadas do setor.
Um abalo na supremacia da NVIDIA?
Apesar de continuar como referência no universo da IA, a NVIDIA pode enfrentar um novo cenário mais competitivo. A OpenAI, até pouco tempo, operava exclusivamente com a infraestrutura da Microsoft e da Oracle, ambas integradas com GPUs da NVIDIA. Agora, ao recorrer ao Google, a startup dá um sinal claro de que há espaço para alternativas.
Se a experiência for bem-sucedida, outras empresas poderão seguir o mesmo caminho, ampliando o mercado de TPUs e minando, aos poucos, o controle quase absoluto da NVIDIA sobre a computação de IA.
O que observar nos próximos meses
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Mais testes públicos com TPUs: se a OpenAI divulgar benchmarks ou resultados com os chips da Google, isso pode acelerar a adesão por outras big techs.
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Reação da NVIDIA: a empresa deve responder com novos produtos ou ajustes de preços para proteger sua fatia de mercado.
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Adoção por startups: além das gigantes, pequenas empresas de IA podem considerar TPUs como uma alternativa mais acessível.
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Guerra dos datacenters: a batalha pelo futuro da IA agora passa também pela escolha do silício — e essa escolha pode reconfigurar todo o ecossistema.
