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A Nvidia concordou em adquirir os ativos de chips de inferência de IA da Groq por US$ 20 bilhões, com o objetivo de fortalecer sua posição no mercado de hardware de IA.
A empresa lançou uma nova plataforma de chip Rubin, projetada com tecnologia de memória de última geração para cargas de trabalho de inferência.
Samsung e Micron enviarão memória HBM4 para as novas plataformas de GPU da Nvidia, sinalizando mudanças na cadeia de fornecimento de componentes.
Sinais recentes de política dos EUA em relação à exportação de chips de IA mais antigos para a China podem impactar a forma como a Nvidia atende esse mercado.
A NVIDIA (NasdaqGS:NVDA) entra nesta fase de desenvolvimento de produtos e novidades com um preço de ação de US$ 186,94 e um rendimento anual de 38,2%. As ações da empresa subiram 8,8% na semana passada, enquanto o retorno anual é de 1,0%, refletindo alguma volatilidade recente.
Para você, como investidor, a aquisição da Groq e o lançamento do Rubin são principalmente áreas onde a Nvidia deseja competir à medida que o uso da inteligência artificial muda para aplicações do mundo real. As parcerias de memória e a mudança nas regras de exportação da China acrescentam peças móveis adicionais que podem ter impacto na procura, no poder de fixação de preços e na forma como o roteiro do produto é executado, coisas que vale a pena observar juntamente com o preço das ações.
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A mudança de US$ 20 bilhões da Nvidia para recursos de inferência Groq e o lançamento de sua plataforma Rubin indicam um passo claro além do treinamento de GPUs em hardware de inferência de IA. Isso se encaixa com o que você está vendo em outras áreas da empresa, desde testes de inferência distribuída com Prologis e EPRI em micro data centers adjacentes a concessionárias até maior uso das plataformas Isaac e BioNeMo da Nvidia em áreas como autonomia de armazém e robótica de laboratório. O uso anunciado de Samsung e Micron HBM4 nas próximas GPUs vincula a Nvidia mais estreitamente aos principais fornecedores de memória, o que poderia ajudar a apoiar as rampas Rubin e Vera Rubin, mas também poderia concentrar o risco do fornecedor. Do ponto de vista político, sinaliza que os chips da geração Hopper mais antigos podem ser tratados de forma mais flexível quando exportados para a China, enquanto as arquitecturas mais recentes permanecem sob controlo rígido, segmentando efectivamente o portfólio da Nvidia por região e nível de desempenho. Para você, o fio condutor dessas mudanças é que a Nvidia está trabalhando para proteger mais a pilha de aplicativos, desde centros de ponta até grandes fábricas de IA, ao mesmo tempo que combina a profundidade da cadeia de suprimentos e políticas de exportação que podem impactar onde e com que rapidez novos produtos são escalados.
A aquisição da Groq, o trabalho na plataforma Rubin e as parcerias de inferência distribuída apoiam a narrativa de que a Nvidia está se inclinando para um superciclo de infraestrutura de IA que inclui treinamento e inferência em data centers e locais periféricos.
A maior dependência de fornecedores específicos de HBM4 e a segmentação das exportações entre Blackwell ou Rubin e chips Hopper legados destacam os riscos narrativos da instabilidade da cadeia de abastecimento e das restrições geopolíticas em todo o mercado endereçável.
O foco na inferência específica para hardware e microdata centers, bem como para IA física em laboratórios e fábricas, estende essa história a casos de uso que não são totalmente capturados em uma visão centrada no treinamento do desenvolvimento de data centers de IA.
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Laços mais estreitos com alguns fornecedores de HBM4 podem expor a Nvidia à escassez de componentes ou à pressão de preços se a capacidade de memória ficar limitada ou as condições mudarem.
As regras de exportação que mantêm os chips Blackwell e Rubin mais recentes fora da China podem limitar o crescimento nesse mercado e levar alguns grandes clientes a usar aceleradores nacionais ou alternativos de concorrentes como a AMD, ou seu próprio silício.
A compra dos recursos da Groq e o foco na inferência de Rubin dão à Nvidia maior profundidade de produto em comparação com concorrentes como AMD e fornecedores de ASIC customizados, o que poderia ajudar a manter sua posição na pilha de IA.
A parceria com Samsung e Micron em memória, bem como o trabalho em sites de inferência distribuídos, poderia ajudar a Nvidia a se adaptar ao rumo que as cargas de trabalho de IA estão tomando, desde grandes clusters de treinamento até implantações de borda sensíveis à latência.
A partir daqui, vale a pena observar a rapidez com que a Nvidia integra a tecnologia Groq em seus produtos de inferência de remessa e se os sistemas baseados em Rubin ganham popularidade entre provedores de nuvem e grandes empresas. As condições e volumes de fornecimento de Samsung e Micron HBM4 serão sinais importantes que afetarão a suavidade dos futuros fornecimentos de GPU. Do lado político, quaisquer regras específicas sobre a exportação de soluções Hopper mais antigas para a China, versus restrições contínuas impostas a arquiteturas mais novas, ajudarão a esclarecer quanto do portfólio da Nvidia pode atender a esse mercado. Coletivamente, esses fatores afetarão o equilíbrio da exposição à IA da Nvidia entre treinamento e inferência, e quão diversificadas serão suas cadeias de demanda e fornecimento.
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As empresas discutidas neste artigo incluem o NVDA.
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