As grandes empresas de tecnologia estão começando a se parecer com a IBM da década de 1960

A corrida para dominar o crescente mercado da inteligência artificial está a forçar os gigantes da tecnologia a adoptar modelos de negócio que lembram os da IBM (IBM) na década de 1960.

Big Tech ‘Hyperscalators’ Alphabet (GOOG, GOOGL), Meta (META), Microsoft (MSFT) e Amazon (AMZN) estão em vários estágios de desenvolvimento de seus próprios chips de IA personalizados que podem ser colocados em seus data centers e potencializar suas ofertas de nuvem e software. A Alphabet, a mais distante das quatro empresas, está até em negociações para vender seus chips físicos chamados TPUs para a Meta – o que significaria que estaria negociando com a principal fabricante de chips Nvidia (NVDA).

Esses esforços levaram os analistas da Bloomberg Intelligence a prever que o mercado de chips de IA personalizados crescerá para US$ 122 bilhões até 2033.

Produzir seus próprios componentes de Big Tech vai além dos chips: a Microsoft e a Amazon estão investindo ativamente em fibra escura ou em cabos de fibra óptica atualmente não utilizados que já estão subterrâneos, disse Jonathan Atkin, analista da RBC Capital Markets, em nota recente aos clientes. Google e Meta também têm seus próprios cabos, mas ainda os compram de terceiros, escreveu ele. Esses cabos são necessários para conectar os data centers das empresas e das empresas que os utilizam.

A dinâmica em que os fornecedores de serviços em nuvem criam os seus próprios componentes (hardware) para executar os seus produtos principais (software) mostra que Silicon Valley está a regressar à integração vertical, um modelo operacional iniciado pelos gigantes do petróleo e do aço no final do século XIX e adoptado pela IBM durante a revolução digital.

A IBM foi uma das empresas verticalmente integradas de maior sucesso na década de 1960, produzindo componentes de hardware para seus computadores mainframe ou grandes sistemas de computadores. A estratégia da IBM nasceu da ideia de que fabricar as suas próprias peças especializadas melhoraria o produto final (computadores mainframe) e as margens de lucro – e no meio de preocupações sobre a escassez de peças para os primeiros computadores. Funcionou: em 1985, a empresa representava mais da metade do valor de mercado da indústria de computadores, observou Carliss Y. Baldwin em seu livro “Principles of Design”.

Claro, tudo desmoronou depois. Na década de 1990, a queda nos custos de fabricação de semicondutores, bem como o aumento do poder do software, a Microsoft e a líder em chips Intel, afundaram o outrora formidável fosso competitivo da IBM, e a empresa não afirmou mais estar verticalmente integrada em 2000, disse Baldwin.

Assim como o advento da computação empurrou a IBM para a integração vertical, a popularização da inteligência artificial desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022 colocou os atuais gigantes da nuvem numa trajetória semelhante. Em particular, o elevado custo dos chips Nvidia e a sua disponibilidade limitada forçaram os gigantes da tecnologia a aumentar os seus esforços em chips de IA. Esses chips personalizados são mais baratos e melhor otimizados para software de terceiros.

O fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, segura uma GPU Rubin e um processador Vera durante a feira de tecnologia CES em 5 de janeiro de 2026, em Las Vegas. (Foto AP/John Locher) · IMPRENSA ASSOCIADA

“Os hiperscaladores… percebem que existem perigos estratégicos significativos em ter um único fornecedor de soluções de computação de IA”, disse Jay Goldberg, analista da Seaport. “Portanto, eles agora têm uma razão estratégica muito forte para fabricar seu próprio silício.”

A Meta supostamente começou a testar seu próprio chip de IA para modelos de treinamento no ano passado e recentemente adquiriu a startup de chips Rivos para acelerar seu trabalho em semicondutores personalizados. Os processadores TPU do Google tornaram-se tão avançados que a Anthropic (ANTH.PVT), a OpenAI (OPAI.PVT) e até mesmo a rival Meta assinaram grandes acordos de nuvem com a empresa para obter acesso a eles. Após um longo atraso, a Microsoft revelou seu chip Maia 200 de próxima geração em janeiro.

Durante a recente visita do Yahoo Finance ao laboratório de chips da Amazon e ao data center próximo em Austin, Texas, a empresa exibiu seus mais recentes UltraServers, um cluster de servidores que inclui a GPU interna de última geração da Amazon chamada Trainium, um processador Graviton e cabos de rede personalizados e switches conectando-os. A Amazon ainda vende mais poder de computação de IA em seus data centers remotos alimentados por GPUs Nvidia do que em seus aceleradores personalizados, mas a gigante da tecnologia está enfatizando cada vez mais os benefícios de seu próprio hardware.

O diretor de tecnologia da Amazon Web Services, Paul Roberts, disse ao Yahoo Finance que seu chip Trainium3 poderia fornecer aos clientes da nuvem benefícios de até 60% de relação preço-desempenho em relação às GPUs para cargas de trabalho de inferência.

“Acho que o que estamos vendo no mercado confirma que esta abordagem (construir chips personalizados) – em vez de GPUs genéricas – agora permite que você tenha esses processadores e aceleradores especializados que proporcionam economias de energia incríveis”, disse ele.

Esses tipos de economia de energia se tornarão ainda mais importantes à medida que o boom dos data centers impulsionados pela IA começar a sentir os efeitos das restrições de energia.

No entanto, Goldberg, da Seaport, acredita que a mudança para a integração vertical está a atingir um “limite distante” e nem todos os intervenientes da Big Tech terão sucesso.

“Se você quiser projetar um chip de última geração, será uma despesa enorme”, disse ele, acrescentando que “apenas um determinado número de empresas pode pagar por isso”.

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