A Nvidia negou, nesta quinta-feira (20), uma reportagem do The Information, segundo a qual a empresa começaria a enviar à China, até o fim deste ano, um novo chip de inteligência artificial (IA) desenvolvido especificamente para o mercado chinês.
Um porta-voz da companhia afirmou à Reuters que a informação é incorreta. Segundo a Nvidia, a empresa não possui atualmente vendas de unidades de processamento de linguagem (LPUs, na sigla em inglês) na China e não tem um produto específico desse tipo para o mercado chinês em seu roteiro de desenvolvimento.
A reportagem do The Information, publicada nesta quinta-feira, havia informado, citando dois funcionários da Nvidia, que a companhia planejava começar a fazer remessas em pequenos lotes de uma nova LPU até o fim de 2026. Segundo a publicação, alguns clientes chineses já teriam feito pedidos do produto.
De acordo com o relato, o chip teria sido desenvolvido com base em tecnologia licenciada da Groq e seria utilizado em conjunto com unidades de processamento gráfico (GPUs, na sigla em inglês) para acelerar a geração de respostas de chatbots de IA.
O produto teria sido projetado para cumprir as regras estadunidenses de controle de exportações. A estratégia ocorreria depois que as restrições impostas pelos Estados Unidos tornaram o sistema de IA Vera Rubin, da Nvidia, indisponível para o mercado chinês.
A Nvidia vem buscando alternativas para continuar atendendo clientes chineses em meio às restrições impostas pelo governo dos Estados Unidos à exportação de chips avançados de IA para o país;
Em maio, Washington autorizou a venda dos H200, chips de IA da Nvidia, para um grupo limitado de empresas chinesas. Entre as companhias autorizadas estão Alibaba, Tencent e ByteDance;
As primeiras entregas dos H200 começaram recentemente. A Reuters informou na quarta-feira (19) que pequenos lotes desses chips já haviam chegado à China continental, embora a agência tenha ressaltado que não havia verificado de forma independente as informações divulgadas pelo Financial Times;
A Nvidia também vem promovendo sua CPU Vera junto a clientes chineses.
Apesar dos esforços para manter negócios no país, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou, em maio, que a companhia havia, “em grande parte, cedido” o mercado chinês de chips de IA à Huawei, sua principal concorrente doméstica.
A China é um mercado importante para a Nvidia, mas a disputa tecnológica entre Washington e Pequim tem limitado o acesso das empresas chinesas aos processadores mais avançados desenvolvidos nos Estados Unidos.
A própria Nvidia já havia trabalhado anteriormente em versões de seus chips adaptadas às regras americanas para permitir vendas à China. Em maio de 2025, a Reuters informou que a empresa estava ajustando o design de seus chips de IA para que pudessem ser vendidos a empresas chinesas sem violar as regras de exportação dos EUA.
A Anthropic anunciou nesta quarta-feira (5) a criação de uma equipe interna dedicada ao desenvolvimento de chips personalizados para seus modelos de inteligência artificial. A iniciativa marca um novo passo da empresa na expansão de sua infraestrutura tecnológica para atender à crescente demanda por capacidade computacional.
A decisão foi divulgada pela companhia após um período de escassez de componentes voltados à inteligência artificial, cenário que tem pressionado empresas do setor a buscar alternativas para sustentar o avanço de sistemas cada vez mais sofisticados.
Com o projeto, a empresa pretende aumentar a velocidade de processamento e melhorar a eficiência operacional do Claude, ao mesmo tempo em que mantém uma estratégia baseada na utilização de diferentes plataformas de hardware.
Empresa aposta em chips próprios sem abandonar fornecedores atuais
Chip para sistemas de IA – Imagem: patpitchaya/Shutterstock
A Anthropic informou que está recrutando profissionais com experiência em hardware e software para atuar no desenvolvimento conjunto de chips personalizados e de modelos de inteligência artificial. O objetivo é criar soluções capazes de elevar o desempenho do Claude e atender às necessidades de clientes que utilizam a tecnologia em larga escala.
Embora tenha decidido investir em tecnologia própria, a companhia afirmou que continuará utilizando uma estrutura diversificada de hardware. Entre os parceiros citados estão Amazon Web Services, Google, Nvidia e AMD, cujas soluções permanecem integradas à estratégia tecnológica da empresa.
Claude – Imagem: Mijansk786/Shutterstock
A companhia não revelou quando pretende colocar os novos chips em operação nem esclareceu se assumirá também a fabricação desses componentes. O desenvolvimento de processadores avançados para inteligência artificial exige investimentos elevados.
Segundo fontes do setor citadas pela Reuters, o custo de um projeto desse tipo pode chegar a aproximadamente US$ 500 milhões, valor que contempla tanto a contratação de profissionais altamente especializados quanto os processos necessários para garantir a qualidade da fabricação.
A Anthropic está em conversas com a Samsung para estudar o desenvolvimento de um chip de inteligência artificial próprio. A ideia ainda está no começo, mas já entra na disputa por infraestrutura no setor.
Não há definição sobre como esse chip seria usado — ou até se ele vai sair do papel.
Corrida por chips de IA acelera com empresas buscando reduzir dependência da Nvidia no setor. – Imagem: FOTOGRIN / Shutterstock
Chip próprio entra no radar da Anthropic
A informação foi divulgada pelo The Information, que aponta negociações iniciais entre Anthropic e Samsung para um chip voltado a IA. Ainda não existem detalhes técnicos definidos.
A empresa disse que segue uma estratégia mais ampla de infraestrutura, combinando diferentes fornecedores como Google, Amazon e Nvidia.
chips voltados a tarefas específicas de IA
redução gradual da dependência da Nvidia
ganho de eficiência em modelos complexos
resposta à demanda crescente por processamento
Corrida por chips acelera entre gigantes de IA
A Anthropic não está sozinha nesse movimento. Outras empresas também começam a olhar para hardware próprio como estratégia, comenta o TechCrunch.
A escassez de chips e o domínio da Nvidia continuam pressionando o mercado.
A OpenAI, por exemplo, fechou parceria com a Broadcom para desenvolver seu chip de inferência, chamado “Jalapeño”.
Samsung reforça papel no ecossistema de IA ao lado de Nvidia e Google na produção de semicondutores. – Imagem: Robert Way/Shutterstock
Samsung amplia presença no ecossistema de IA
A Samsung já é um nome consolidado na produção de chips e trabalha junto à Nvidia na fabricação de semicondutores avançados. Também colabora com o Google em projetos do setor.
A possível entrada da Anthropic reforça essa posição estratégica da empresa sul-coreana.
É mais um sinal de como o ecossistema de IA está se reorganizando em torno do hardware.
Infraestrutura vira ponto central da disputa
Amazon e Google já operam chips próprios dentro de suas plataformas de nuvem. Isso muda a dinâmica do mercado.
O foco deixa de ser apenas o modelo de IA e passa a incluir a base que sustenta esses sistemas.
E, aos poucos, o chip deixa de ser apenas infraestrutura — e vira vantagem competitiva.
A NASA completou a primeira rodada de testes ambientais do seu novo processador High Performance Spaceflight Computing (HPSC), um chip de inteligência artificial (IA) desenvolvido para dar às futuras naves espaciais capacidade de processamento autônomo. O sistema promete entregar 100 vezes mais poder computacional que os processadores atualmente em uso.
O desenvolvimento responde à crescente necessidade de sistemas que operem com mínima supervisão humana, especialmente em missões à Lua e Marte, onde os atrasos de comunicação dificultam o envio e recebimento rápido de dados. Segundo a NASA, sistemas autônomos podem acelerar o retorno científico por meio de análise de dados mais rápida.
O HPSC foi criado a partir de uma parceria entre o programa Game Changing Development da NASA e a empresa Microchip Technology, do Arizona (EUA). O processador é endurecido contra radiação para resistir às condições extremas do espaço, incluindo temperaturas severas e altos níveis de radiação que podem causar erros ou levar naves ao “modo de segurança”.
Sistema compacto com poder de processamento avançado
O processador utiliza arquitetura sistema-em-um-chip (SoC), integrando em um único microchip todos os elementos essenciais de computação: unidades de processamento central, descarregamentos computacionais, unidades de rede avançadas, memória e interfaces de entrada/saída;
Apesar do formato compacto, semelhante aos chips de smartphones, os SoCs da NASA são especificamente projetados para operar por anos a milhões de quilômetros da Terra;
“Construindo sobre o legado de processadores espaciais anteriores, este novo sistema multinúcleo é tolerante a falhas, flexível e de desempenho extremamente alto“, afirmouEugene Schwanbeck, gerente do programa GCD da NASA. “O compromisso da NASA em avançar a computação de voo espacial é um triunfo de realização técnica e colaboração”;
Além do poder computacional, o HPSC oferece processamento de fluxo de dados de IA com capacidades de computação vetorial escaláveis;
O sistema é adaptável em consumo de energia, permitindo desligar funções não utilizadas ou operá-las em modo de baixa potência, otimizando a eficiência energética em missões com diferentes requisitos.
Novo chip tem mostrado desempenho 300 vezes superior – Imagem: Ryan Lannom/NASA/JPL-Caltech
Testes rigorosos do chip de IA da NASA mostram desempenho 500 vezes superior
Os testes no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA simulam as condições que os chips enfrentarão no espaço. Técnicos submetem os processadores a radiação eletromagnética, temperaturas extremas e choques, replicando os efeitos de partículas solares e raios cósmicos que podem causar falhas nos sistemas.
“Estamos submetendo esses novos chips a um teste exaustivo, realizando testes de radiação, térmicos e de choque, enquanto também avaliamos seu desempenho por meio de uma rigorosa campanha de testes funcionais”, disse Jim Butler, gerente de projeto de Computação Espacial de Alto Desempenho no JPL. “Para simular o desempenho no mundo real, estamos usando cenários de pouso de alta fidelidade de missões reais da NASA.”
Os testes iniciaram em fevereiro e continuarão por vários meses. Até agora, os engenheiros observaram que o processador opera com desempenho 500 vezes superior aos chips endurecidos contra radiação atualmente utilizados. Uma vez certificado para voos espaciais, a NASA planeja incorporar o HPSC em orbitadores, rovers, habitats e missões do espaço profundo.
Durante décadas, a Nvidia foi sinônimo de inovação para o público gamer. No entanto, com a ascensão da inteligência artificial (IA), parte dessa base fiel começa a sentir que a empresa deixou suas origens em segundo plano.
Por cerca de 30 anos, a Nvidia não era um nome popular fora do universo dos jogos eletrônicos. Isso mudou recentemente, à medida que a companhia se tornou a empresa mais valiosa do mundo, impulsionada pela demanda crescente por chips voltados à IA.
Segundo Stacy Rasgon, da Bernstein Research, o segmento de jogos já não ocupa o papel central na estratégia da empresa. “O segmento de jogos não é mais a força motriz da empresa. Houve um momento em que claramente era”, afirmou, à CNBC.
Nvidia sempre foi sinônimo de jogatina digital
A trajetória da Nvidia está diretamente ligada aos gamers;
Em 1999, a empresa lançou a GeForce 256, considerada a primeira GPU moderna, tecnologia essencial para gráficos avançados e altas taxas de quadros em jogos;
Na época, a companhia chegou a demitir a maior parte de seus funcionários e quase foi à falência para viabilizar o projeto. O sucesso entre os jogadores, no entanto, ajudou a empresa a se recuperar;
Hoje, a realidade é outra. Com a explosão da IA, a maior parte da receita da Nvidia vem de produtos voltados a data centers e computação avançada. A empresa passou a priorizar GPUs mais lucrativas, como as das arquiteturas Hopper e Blackwell;
Os números refletem essa mudança: a margem operacional do segmento de computação e redes foi, em média, de 69% nos últimos três anos, enquanto o segmento de gráficos para consumidores registrou cerca de 40%.
Para Greg Miller, cofundador do podcast “Kinda Funny Games Daily”, essa mudança é compreensível, mas dolorosa. “Eu entendo que eles vão perseguir isso. E isso parte meu coração”, disse. “Dance com quem te trouxe. Os gamers te trouxeram até aqui”, completou.
Há ainda a possibilidade de 2026 marcar um ponto simbólico: pode ser o primeiro ano em três décadassem o lançamento de uma nova geração da linha GeForce voltada ao consumidor, segundo previsões de analistas.
Apesar disso, a Nvidia afirma que os gamers continuam sendo “extremamente importantes” e que a empresa segue inovando em tecnologias voltadas a esse público. A atual série RTX 50 foi apresentada em janeiro de 2025, durante a CES.
Alguns jogadores, no entanto, veem um lado positivo na possível pausa. Tim Gettys, também do “Kinda Funny Games”, afirmou que a ausência de lançamentos frequentes pode aliviar os custos para consumidores. “É difícil acompanhar. Você não consegue atualizar todo ano”, disse.
Domínio da IA transforma estratégia
A base da atual liderança da Nvidia em IA remonta a 2006, com o lançamento do CUDA, ferramenta que permitiu o uso de GPUs para computação geral. Em 2012, a tecnologia ganhou destaque com o AlexNet, sistema de aprendizado profundo que superou concorrentes em um importante concurso de reconhecimento de imagens.
A mudança estratégica ficou ainda mais evidente em 2020, com a aquisição da Mellanox Technologies por US$ 7 bilhões (R$ 34,8 bilhões), reforçando a atuação em computação de alto desempenho.
Desde então, a empresa tem investido em GPUs de alto nível e sistemas completos para IA, como a plataforma Vera Rubin. Segundo analistas, uma única GPU Blackwell pode custar até US$ 40 mil (R$ 199,2 mil), enquanto sistemas completos podem chegar a US$ 4 milhões (R$ 19,9 milhões). Em contraste, as GPUs gamer da série RTX 50 são vendidas entre US$ 299 e US$ 1.999 (R$ 1,4 mil e R$ 9,9 mil).
Mesmo no mercado gamer, os preços seguem elevados. Durante os picos das criptomoedas em 2018 e 2021, GPUs chegaram a custar até três vezes o preço original. Atualmente, modelos, como a RTX 5090, ainda podem ser encontrados por até o dobro do valor sugerido.
Escassez de memória afeta mercado gamer — incluindo a Nvidia
Além da estratégia voltada à IA, outro fator influencia a menor atenção ao público gamer: a escassez de memória. Relatórios indicam que a Nvidia pode reduzir a produção de GPUs gamer em até 40% devido à falta de DRAM, memória essencial para o funcionamento desses componentes.
A escassez impacta diretamente o custo de produção e, consequentemente, o preço final para o consumidor. A consultoria Gartner projeta aumento de 17% nos preços de PCs em 2026, com queda de 10,4% nas vendas. “Com tudo ficando tão caro, é preocupante ver os preços subindo no lado gamer sem sinais de queda”, disse Gettys.
A tendência pode afetar ainda mais o mercado de entrada. Caso esse segmento desapareça até 2028, como prevê a Gartner, a demanda por GPUs mais baratas deve cair. Segundo Rasgon, a prioridade da indústria está clara: “Cada pedaço de memória disponível está sendo direcionado para computação de IA”.
GPUs avançadas utilizam memória HBM, que exige mais recursos para produção, agravando a escassez para produtos de consumo.
Empresa de Jensen Huang tentou tranquilizar fãs, mas não deve fazer atualização na linha de GPUs – Imagem: Ruslan Lytvyn/Shutterstock
A tensão entre Nvidia e gamers também se manifesta nas novas tecnologias. Durante a conferência da empresa GTC, o CEO Jensen Huang anunciou o DLSS 5, nova versão da tecnologia que utiliza IA para melhorar desempenho gráfico. A novidade gerou críticas. Parte da comunidade teme que o uso de IA generativa altere a estética original dos jogos. “Eu jogo videogame porque é uma forma de arte”, disse Miller. “Quero ver a marca do criador.”
Gettys, que elogiava versões anteriores da tecnologia, foi mais direto: “Mas ao adicionar IA generativa, parece um tapa na cara.” Ele também demonstrou preocupação com o futuro da indústria, temendo que jogos totalmente gerados por IA se tornem realidade.
A Nvidia defende que suas tecnologias são ferramentas para desenvolvedores e não substitutos. Em nota, a empresa afirmou que os jogos são uma forma de arte e que suas soluções visam ajudar criadores a alcançar sua visão.
Huang também rebateu críticas de que a tecnologia tornaria os jogos homogêneos. “Eles estão completamente errados”, disse.
Streaming e concorrência
Apesar das críticas, a Nvidia mantém forte presença no mercado gamer por meio do serviço GeForce NOW, que permite jogar via streaming utilizando GPUs em data centers. Segundo Miller, a empresa conseguiu acertar no modelo. Gettys afirmou que a plataforma é a melhor do mercado “com folga”.
A principal concorrente da Nvidia nesse segmento é a AMD, com sua linha Radeon. Ainda assim, especialistas apontam que ambas enfrentam o mesmo desafio de acesso à memória. “Se a Nvidia não consegue memória, a AMD também não vai conseguir”, afirmou Rasgon.
Mesmo com a concorrência, a preferência entre jogadores de PC parece definida. “Existe um favorito claro”, disse Gettys. “Se você joga no PC, vai querer uma placa da Nvidia.”
