Cerca de 600 mil chips H200 da Nvidia estão armazenados em Hong Kong, aguardando autorização de Pequim para serem enviados à China continental. O governo chinês ainda não liberou importações em grande escala, apesar da demanda de empresas de tecnologia por processadores avançados de inteligência artificial.
A resistência de Pequim reflete a preocupação com a dependência de tecnologia norte-americana. Ao mesmo tempo, empresas chinesas precisam dos chips da Nvidia para atender à crescente demanda por capacidade computacional.
Os controles de exportação impostos pelos EUA desde 2022 limitam o envio de equipamentos de processamento avançado para a China. – Imagem: Quality Stock Arts/Shutterstock
China libera pequenas remessas, mas mantém restrições
Nos últimos meses, Pequim autorizou a entrada de algumas unidades do H200. Grandes empresas chinesas de internet receberam aproximadamente 10 mil chips cada, segundo pessoas ouvidas pela Reuters. Pequenas quantidades também chegaram ao país por meio de intermediários e rotas indiretas.
O H200 não é o processador de IA mais recente da Nvidia, mas oferece capacidades que as alternativas chinesas ainda não conseguiram igualar. O chip é especialmente útil para treinar modelos de IA quando combinado com o software da fabricante.
A oferta limitada está relacionada aos controles de exportação impostos pelos Estados Unidos desde 2022, que restringem o acesso chinês a chips avançados da Nvidia e aos equipamentos necessários para fabricá-los. Com menos unidades disponíveis por canais autorizados, compradores passaram a recorrer ao mercado paralelo, onde os preços subiram.
No fim de outubro, servidores equipados com esses processadores eram oferecidos na China continental pelos seguintes valores:
Mais de 6 milhões de yuans (aproximadamente R$ 4,94 milhões): servidor com oito placas H200, cerca de três vezes o preço de um ano antes.
Mais de 20 milhões de yuans (cerca de R$ 16,45 milhões): servidor equipado com os chips Blackwell mais recentes da Nvidia, também sujeitos aos controles de exportação norte-americanos.
Os valores foram informados por uma pessoa familiarizada com o assunto. No caso do H200, o preço correspondia a aproximadamente US$ 900 mil (aproximadamente R$ 4,95 milhões).
Autoridades de Pequim sinalizaram que as empresas de tecnologia devem priorizar processadores chineses para a execução de modelos de IA. – Reprodução / Nvidia
Disputa tecnológica entre Washington e Pequim
As restrições aos chips fazem parte de uma disputa comercial mais ampla entre Estados Unidos e China. Washington havia proibido a exportação do H200 para o mercado chinês, mas o governo de Donald Trump mudou a política no ano passado e autorizou a Nvidia a vender os processadores a clientes chineses aprovados, após negociações comerciais entre os dois países.
Em maio, a Reuters informou que os Estados Unidos haviam aprovado vendas a dez empresas chinesas, entre elas Alibaba, Tencent e ByteDance. Pequim, porém, estabeleceu suas próprias limitações às importações.
Em julho, o site The Information informou que autoridades chinesas haviam sinalizado a empresas como Alibaba, ByteDance e DeepSeek a possibilidade de comprar quantidades limitadas de H200 para treinar modelos de IA. Segundo a publicação, o total de aprovações poderia ficar abaixo de 200 mil unidades. O governo também queria que as empresas priorizassem processadores nacionais para a inferência, etapa em que os modelos de IA executam tarefas.
A busca por alternativas não impediu novas encomendas de produtos da Nvidia. Segundo reportagem da Reuters publicada em outubro, ByteDance, Alibaba e Tencent encomendaram mais de 3 milhões de placas gráficas RTX Pro 5500. O modelo é menos potente e está em conformidade com as regras de exportação dos Estados Unidos. O preço de tabela combinado dos pedidos superava US$ 35 bilhões.
A chinesa Moonshot AI, desenvolvedora dos modelos de inteligência artificial Kimi, negociou o aluguel de capacidade computacional em data centers europeus equipados com chips avançados da Nvidia. As conversas envolvem sistemas Blackwell, cuja exportação direta para a China é restringida pelos Estados Unidos.
Segundo fontes ouvidas pela CNBC, a empresa pretende acessar os componentes remotamente por serviços de computação em nuvem, modalidade que ainda apresenta brechas na legislação americana.
Provedores de nuvem que compram chips da Nvidia repassam a capacidade de processamento via contratos de aluguel. Propostas comerciais previam pagamento antecipado de 30% a 50% maior para clientes da China. – Imagem: Saulo Ferreira Angelo/Shutterstock
Negociações envolvem milhares de chips Blackwell
Quatro pessoas familiarizadas com o assunto disseram à CNBC que a Moonshot negociou, ao longo deste ano, possíveis contratos com empresas conhecidas como neoclouds. Essas companhias alugam capacidade de processamento em estruturas de computação em nuvem equipadas com GPUs da Nvidia, permitindo que clientes utilizem os chips sem precisar instalá-los em seus próprios data centers.
Nas conversas, a empresa chinesa demonstrou interesse em alugar capacidade de clusters com 8 mil ou mais GPUs Blackwell instaladas na Europa. O objetivo seria ampliar o acesso a poder computacional para operar seus modelos de inteligência artificial. Duas fontes ouvidas pela CNBC mencionaram especificamente o uso dos equipamentos para inferência, etapa em que os modelos processam informações e respondem às solicitações dos usuários. Uma delas também relatou interesse em capacidade destinada ao treinamento de modelos.
A busca por esses recursos foi descrita por uma das fontes como “muito agressiva”. O movimento ocorre após a Casa Branca afirmar, em julho, que a Moonshot havia acessado chips Blackwell remotamente por meio de uma instalação na Tailândia. De acordo com pessoas familiarizadas com o assunto, as conversas sobre o aluguel de capacidade em data centers europeus começaram depois dessa declaração.
O interesse da Moonshot também evidencia uma dificuldade para a política de controle de exportações dos Estados Unidos. As regras americanas restringem o envio dos chips mais avançados da Nvidia diretamente para a China, mas a legislação atual não dá aos órgãos reguladores poderes amplos para controlar o acesso remoto a esses componentes quando eles estão instalados em serviços de computação em nuvem hospedados em outros países.
Demanda pelo Kimi pressiona infraestrutura da empresa
Fundada em 2023 e sediada em Pequim, a Moonshot AI está entre as principais desenvolvedoras chinesas de modelos de inteligência artificial. Em julho, lançou o Kimi K3, modelo que, segundo a própria empresa, reduziu a distância em relação aos sistemas da Anthropic e da OpenAI.
A ferramenta ganhou espaço como alternativa de menor custo às soluções americanas. O aumento da procura pressionou a infraestrutura da companhia, que suspendeu temporariamente novas assinaturas para priorizar os usuários existentes.
Em uma publicação no LinkedIn, a empresa afirmou estar “adicionando capacidade o mais rápido possível e reabriremos as vagas para novas assinaturas em lotes”.
A procura por processamento também aparece nas condições comerciais discutidas. Nesse mercado, os clientes geralmente pagam antecipadamente uma parcela do valor total dos contratos para garantir acesso à infraestrutura.
Uma das fontes ouvidas pela CNBC afirmou que foi proposto que a Moonshot pagasse entre 30% e 50% a mais antecipadamente do que um cliente não chinês. Acordos com empresas chinesas podem gerar pagamentos iniciais maiores porque operadores de nuvem e financiadores procuram se proteger contra uma eventual proibição futura do acesso remoto.
O Congresso dos EUA analisa a lei RASA para barrar o acesso remoto de empresas estrangeiras, principalmente chinesas, a chips na nuvem. – Imagem: wildpixel/iStock
EUA discutem ampliar controles sobre acesso remoto
A possibilidade de empresas chinesas utilizarem chips americanos por meio de estruturas no exterior também está no centro das discussões regulatórias em Washington. Parlamentares propuseram o Remote Access Security Act (RASA), projeto que pretende ampliar os controles de exportação para incluir o acesso remoto, por serviços em nuvem, a equipamentos e softwares estratégicos. A proposta foi aprovada pela Câmara dos Representantes em janeiro, mas ainda não passou pelo Senado.
Outras movimentações ajudam a dimensionar a pressão sobre o setor:
O Financial Times informou que a Nvidia comunicou a provedores de nuvem que pelo menos 51% dos serviços deveriam ser destinados a clientes não chineses.
A fabricante defendeu que a infraestrutura americana de inteligência artificial precisa manter presença competitiva no mercado mundial.
Em agosto, Washington autorizou algumas vendas dos chips H200, de uma geração anterior, mas as operações ficaram sujeitas a restrições do governo chinês, interessado em fortalecer os fabricantes nacionais de semicondutores.
A Amazon lançou nova ferramenta para facilitar a execução de aplicações de inteligência artificial (IA) em seus próprios chips e desafiar a posição da Nvidia no mercado. Batizado de TorchNeuron, o recurso permite que desenvolvedores transfiram aplicações criadas com PyTorch para os processadores Trainium, da Amazon Web Services (AWS), com apenas uma alteração de configuração, sem precisar reescrever o código.
A iniciativa mira uma das principais vantagens competitivas da Nvidia: o ecossistema de software que ajuda a manter seus chips como escolha padrão de muitas empresas que desenvolvem IA.
O PyTorch é uma ferramenta gratuita e de código aberto usada para desenvolver, treinar e executar modelos de IA. Segundo a Amazon, aproximadamente 85% das aplicações de IA são desenvolvidas com o framework.
A Nvidia consolidou sua presença nesse mercado ao longo de anos de investimentos no CUDA, sua plataforma de software que permite executar aplicações de IA em seus processadores gráficos. Como consequência, boa parte dos programas desenvolvidos com PyTorch já está adaptada para funcionar com o hardware da companhia. O TorchNeuron pretende diminuir essa dependência e tornar a migração para os chips da Amazon mais simples.
Amazon quer facilitar a troca de chips de IA
A ferramenta foi adaptada do PyTorch e aproveita os conhecimentos que os desenvolvedores já possuem sobre o framework. Na prática, a proposta é permitir que aplicações existentes sejam executadas nos chips Trainium sem exigir reformulação do código;
A Amazon não é a primeira empresa a tentar facilitar a utilização de hardware alternativo. Desenvolvedores também podem adaptar aplicações do PyTorch para processadores gráficos da AMD e chips da Apple com mudanças relativamente simples na configuração;
O diferencial defendido pela companhia é a integração com toda a infraestrutura de computação em nuvem da AWS. Dessa forma, startups poderiam desenvolver protótipos, treinar modelos e colocar aplicações em produção dentro do mesmo ecossistema;
Colin Brace, vice-presidente de software da Annapurna Labs, unidade da Amazon responsável pelo desenvolvimento de chips próprios, argumenta que essa integração oferece vantagens em relação a provedores especializados em infraestrutura de IA;
“Você está construindo na AWS. Não está apostando em um provedor de computação de finalidade única e correndo para construir todo o resto ao redor dele”, afirmou o executivo ao TechCrunch;
A Amazon também sustenta que utilizar o mesmo tipo de chip para treinamento e inferência pode melhorar a economia das operações. O treinamento é a etapa em que o modelo aprende a partir dos dados, enquanto a inferência corresponde à utilização do modelo já treinado para realizar tarefas, como responder a perguntas ou processar áudio.
Startup relata aumento de produtividade com chips da Amazon
A Amazon cita a Deepgram, empresa especializada em IA para processamento de voz, como exemplo dos possíveis benefícios da mudança. Segundo Brace, a companhia passou a utilizar os chips Trainium e conseguiu processar 70% mais áudio por dólar, mantendo a precisão necessária para operações de produção.
O relato é utilizado pela Amazon para defender que a escolha da infraestrutura de IA não deve depender apenas do preço individual dos chips ou do custo por unidade de processamento. A empresa argumenta que a combinação de desempenho, treinamento, inferência e serviços de nuvem precisa ser considerada no custo total da operação.
Ainda assim, a proposta da AWS terá de competir com um ecossistema consolidado. A Nvidia não depende apenas do desempenho de seus processadores: seu software, as ferramentas disponíveis e a familiaridade dos desenvolvedores também ajudam a sustentar sua posição no mercado.
Amazon quer tornar o PyTorch menos dependente da Nvidia
O plano da empresa vai além de facilitar a migração para seus próprios chips. A Amazon também pretende contribuir com mudanças no projeto principal do PyTorch para reduzir a associação automática do framework a determinados fabricantes de hardware.
A ideia é tornar o ambiente de desenvolvimento mais independente dos chips utilizados, permitindo que diferentes empresas ofereçam alternativas sem exigir adaptações complexas de software.
A estratégia pode ampliar as opções disponíveis para desenvolvedores e empresas que precisam de grande capacidade computacional para treinar e executar modelos de IA. Ao mesmo tempo, a Nvidia poderá enfrentar uma concorrência maior não apenas de fabricantes de processadores, mas também de provedores de nuvem que desenvolvem seus próprios chips.
A Amazon, porém, ainda precisa demonstrar que a facilidade prometida pelo TorchNeuron se traduz em vantagens práticas para diferentes aplicações. A abstração das diferenças entre os chips é justamente uma das funções de frameworks como o PyTorch, e mudanças nessa camada podem trazer desafios de configuração e compatibilidade.
Se a iniciativa conseguir reduzir significativamente a dependência dos desenvolvedores em relação ao ecossistema da Nvidia, seus efeitos poderão ultrapassar a disputa direta entre fabricantes de chips.
“A verdadeira história é eliminar o aprisionamento que impedia os desenvolvedores de ter uma escolha real”, afirmou Brace.
A Nvidia anunciou três novos modelos abertos de inteligência artificial voltados à criação de agentes de IA para empresas. No mesmo dia, a Meta apresentou um modelo de pesos abertos e anunciou uma parceria com a Apple para executá-lo localmente em computadores Mac de alto desempenho.
Os lançamentos ampliam as opções de IA desenvolvidas nos Estados Unidos, embora ainda não se saiba se conseguirão atrair usuários de modelos chineses mais baratos.
Especialistas apontam que a customização de modelos abertos pode superar a eficiência de grandes sistemas proprietários fechados. – Imagem criada por inteligência artificial: Gemini/Olhar Digital
Nvidia aposta em agentes de IA
Os três modelos fazem parte da família Nemotron. Um deles, o Nemotron 3.5 Super VL, foi desenvolvido para tarefas que exigem agentes de IA em funcionamento contínuo. Segundo a Nvidia, o sistema é mais rápido em atividades de longa duração e processa textos, imagens e vídeos.
Kari Briski, vice-presidente de software de inteligência artificial generativa para empresas da Nvidia, afirmou que a companhia pretende continuar lançando modelos abertos aprimorados.
“Esta é uma mensagem para desenvolvedores, nossos parceiros e empresas de que eles podem contar conosco”, disse Briski em nota.
Segundo a executiva, o interesse pelos modelos Nemotron aumentou porque eles são desenvolvidos nos Estados Unidos e permitem inspecionar os dados subjacentes. Órgãos públicos e instituições financeiras demonstram preocupação particular com o uso de modelos chineses.
Empresas personalizam modelos abertos
Atlassian, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Salesforce e Synopsys estão entre as empresas que adaptaram o Nemotron com dados próprios, segundo o The Wall Street Journal.
O processo, conhecido como fine-tuning ou ajuste fino, consiste em adaptar um modelo existente para melhorar seu desempenho em tarefas específicas. Segundo Briski, essa personalização pode gerar resultados melhores do que o uso de modelos de ponta, justamente por atender às necessidades de cada empresa.
A abordagem também permite:
Direcionar o modelo para atividades específicas de cada setor.
Incorporar informações próprias ao processo de adaptação.
Modificar um sistema existente sem precisar desenvolver outro do zero.
A execução local de inteligência artificial em computadores, como propõem a Meta e a Apple, garante mais privacidade e rapidez no processamento de dados sensíveis. Imagem: mundissima/Shutterstock
Meta e Apple apostam em IA local
A Meta anunciou um novo modelo de pesos abertos que poderá ser executado localmente em computadores Mac de alto desempenho, em colaboração com a Apple. Nesse formato, o processamento ocorre no próprio dispositivo, sem depender integralmente de servidores remotos.
As iniciativas ampliam a oferta de modelos americanos para empresas e desenvolvedores. Ainda não há, porém, informações suficientes para determinar se os lançamentos conseguirão competir com as alternativas chinesas de menor custo.
A Nvidia lançou nesta segunda-feira um pacote de ferramentas de segurança para agentes de IA. Segundo a empresa, a tecnologia poderia ter impedido o ataque à Hugging Face, plataforma de programação de IA que foi alvo de agentes da OpenAI.
A novidade chega enquanto OpenAI e Anthropic investigam diversos casos envolvendo agentes capazes de invadir sistemas comerciais e governamentais. A Nvidia trata a contenção desse comportamento como um problema de engenharia e aposta em mecanismos técnicos para limitar as ações desses sistemas.
As ferramentas identificam comportamentos como a criação de subagentes para tentar contornar bloqueios de segurança. – Imagem: Olhar Digital via ChatGPT
OpenShell controla as ações dos agentes
Uma das ferramentas apresentadas é o OpenShell, que usa recursos de hardware dos processadores da Nvidia para manter agentes de IA em ambientes controlados e restringir suas ações.
A empresa também trabalha com a Arm Holdings e a Intel para que a tecnologia funcione nos processadores das duas fabricantes. O lançamento conta com dezenas de parceiros, entre eles a Anthropic.
Justin Boitano, vice-presidente e gerente-geral de computação empresarial da Nvidia, afirmou que a plataforma poderia ter evitado o ataque à Hugging Face caso estivesse sendo utilizada durante as avaliações de modelos.
“Pelo que sabemos, essa nova plataforma de segurança poderia ter impedido a invasão se estivesse sendo usada nos laboratórios de fronteira para avaliação de modelos desde o início”, disse Boitano à Reuters. “Estamos avançando com isso de forma aberta e queremos envolver todos para trabalhar conosco.”
Meses após o ataque, a Nvidia anunciou a compra da Hugging Face por US$ 13 bilhões.
A Nvidia diz que suas novas ferramentas poderiam ter impedido o ataque à Hugging Face durante avaliações de modelos. – Imagem: Divulgação/Nvidia
Sentry tenta impedir fugas
Outra ferramenta é o Sentry, que funciona em conjunto com o OpenShell e usa um chip separado da Nvidia. O sistema pode interromper um agente caso ele tente escapar das barreiras impostas pelo processador.
As ferramentas usam fórmulas matemáticas para identificar comportamentos que podem indicar tentativas de contornar as restrições, incluindo:
criação de vários subagentes para driblar bloqueios;
tentativa de escapar das barreiras de segurança;
uso de estratégias alternativas para contornar restrições;
atuação coordenada de múltiplos agentes.
Ali Golshan, diretor sênior de software de IA da Nvidia, explicou que a questão envolve não apenas o comportamento de um agente individual, mas também a forma como vários deles podem operar juntos.
“É realmente de comportamento agentivo que estamos falando: frotas de agentes e como eles operam em conjunto”, afirmou Golshan.
As novas ferramentas combinam recursos de hardware e software para detectar tentativas de contornar as barreiras de segurança. A Nvidia pretende ampliar o sistema para diferentes processadores e trabalhar com parceiros do setor no desenvolvimento da tecnologia.
O CEO da Nvidia afirmou em entrevista à CBS News que não acredita em um cenário de extinção causado pela inteligência artificial até o fim da década. Jensen Huang também defendeu que o desenvolvimento da tecnologia continue em ritmo acelerado, desde que produtos inseguros não sejam lançados.
A declaração foi dada ao correspondente de negócios e tecnologia da CBS News, Jo Ling Kent, em entrevista que será exibida integralmente no programa Sunday Morning. Huang afirmou que há “0% de chance” de 2030 ser o fim do mundo, ao mesmo tempo em que reconheceu a existência de preocupações sobre os riscos associados à inteligência artificial.
Exclusive: Nvidia CEO Jensen Huang tells CBS News’ @JoLingKent that he believes there are “ulterior reasons” behind claims that AI could end humanity, and said there is a “zero percent chance” 2030 will be the end of the world. More tomorrow on CBS Sunday Morning. pic.twitter.com/hMd6VmszDx
Huang defende avanço rápido da inteligência artificial
Questionado sobre a necessidade de desacelerar o desenvolvimento da IA diante dos alertas recentes no setor, Huang afirmou que a indústria deve continuar avançando.
“Devemos ir o mais rápido que pudermos, independentemente de qualquer outra pessoa”, disse o CEO da Nvidia. Segundo ele, isso não significa colocar produtos no mercado antes que estejam prontos ou que apresentem riscos.
Huang acrescentou que a Nvidia não deve lançar produtos inseguros. A declaração ocorre em meio ao aumento das discussões sobre a velocidade de desenvolvimento da inteligência artificial e sobre a necessidade de mecanismos de segurança e regulamentação.
Alertas sobre os riscos da IA
A discussão ganhou força após a saída pública de Jacob Coxon, pesquisador da Anthropic. No início de setembro, ele deixou a empresa e afirmou que companhias de inteligência artificial estariam priorizando a inovação em detrimento de protocolos de segurança adequados.
Coxon também declarou à CBS News que, sem intervenções, a IA poderia representar uma ameaça à humanidade no futuro. As preocupações foram posteriormente abordadas por Dario Amodei, CEO da Anthropic, que afirmou que o setor demorou a reconhecer os riscos associados à tecnologia.
Amodei disse que a evolução da inteligência artificial ocorre em ritmo “exponencial” e classificou a situação como um sinal de alerta que justificaria uma desaceleração. Ao mesmo tempo, afirmou que isso não significava que seria necessário interromper completamente o desenvolvimento da tecnologia.
Huang, por outro lado, mantém a avaliação de que a IA pode ser administrada com segurança e tem defendido o avanço da tecnologia. O CEO também já se manifestou contra a necessidade de novas regulamentações para o setor.
A entrevista completa de Jensen Huang à CBS News está prevista para ser exibida neste domingo no programa Sunday Morning.
O debate sobre a velocidade com que a inteligência artificial (IA) deve avançar ganhou nova dimensão nos Estados Unidos. Depois de alertas sobre os riscos da tecnologia e de pedidos para desacelerar o desenvolvimento dos modelos mais avançados, dois grupos distintos passaram a se destacar na discussão sobre segurança e regulação da IA.
De um lado estão o presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, e o ex-“czar” de criptomoedas da Casa Branca David Sacks. Do outro, aparecem o CEO da Anthropic, Dario Amodei, o CEO da OpenAI, Sam Altman, o empresário Elon Musk e pesquisadores de IA.
O cenário reúne adversários políticos e antigos rivais da indústria de tecnologia em torno de posições diferentes sobre como lidar com os riscos associados ao avanço da IA.
Alertas sobre os riscos da IA
A atual onda de preocupação ganhou força depois que Jacob Coxon, pesquisador que trabalhava na Anthropic, deixou a empresa na semana passada. Ao anunciar sua saída, ele afirmou que OpenAI e Anthropic estavam “apostando nossas vidas” ao avançarem no desenvolvimento da tecnologia;
Durante a repercussão das declarações, um responsável pela área de alinhamento da Anthropic afirmou que a IA teria mais de 10% de chance de matar toda a humanidade;
O episódio foi seguido por um pedido de Amodei para que a indústria desacelere o desenvolvimento dos modelos de fronteira. Sam Altman aderiu à posição, em uma aproximação incomum entre os líderes de duas empresas que competem diretamente no mercado de IA;
Musk também declarou nas redes sociais que “Dario está certo” e afirmou posteriormente que vem alertando sobre os riscos da IA há bastante tempo;
A discussão chegou rapidamente a Washington e ampliou o debate sobre como reduzir riscos sem impedir o desenvolvimento tecnológico.
CFO da OpenAI pensa em desacelerar IA se for necessário para a segurança
A diretora financeira da OpenAI, Sarah Friar, afirmou à CNBC que não está preocupada com uma eventual redução no ritmo de desenvolvimento de sistemas de IA de fronteira. Segundo ela, mesmo que o avanço fosse interrompido hoje, “a quantidade de inteligência que está disponível no mundo é enorme”.
Friar disse que a OpenAI continuará tomando decisões de investimento com base em “forte retorno sobre o investimento” (ROI, na sigla em inglês), mesmo que o desenvolvimento da tecnologia precise ser conduzido em um ritmo mais lento.
Friar também afirmou que não está preocupada especificamente com a possibilidade de agentes de IA utilizarem armas de destruição em massa para matar pessoas, mas ressaltou que a segurança precisa ser levada a sério.
“E se isso significar que precisamos dosar a fronteira e desacelerar, absolutamente, vamos ouvir nossos pesquisadores e fazer isso”, afirmou. Como diretora financeira, acrescentou, sua função seria tomar as decisões de negócio a partir dessa orientação. “Estamos dosando essa fronteira e levando a segurança e o alinhamento muito a sério”, disse.
Amodei propõe novas medidas de segurança
Durante um evento da Salesforce em São Francisco (EUA), Amodei voltou a defender redução no ritmo de desenvolvimento da IA e apresentou proposta baseada em três medidas:
A primeira seria permitir que avaliadores independentes tenham acesso às empresas de IA, acompanhando e avaliando diretamente os sistemas;
A segunda envolveria uma coordenação de padrões de segurança entre países democráticos. Posteriormente, essa cooperação poderia ser ampliada para uma coordenação global;
Em uma etapa posterior, a proposta avançaria para uma coordenação global, com o objetivo de ampliar essas medidas internacionalmente.
A Anthropic já se comprometeu com a primeira medida.
Amodei comparou a situação à indústria automobilística. Segundo ele, quando uma montadora enfrenta um problema grave de segurança, como uma falha nos freios, outras empresas deveriam aproveitar o episódio para revisar suas próprias práticas.
“É muito tentador atacar seu concorrente e dizer que eles não são seguros. Mas acho que a maneira mais responsável de responder é olhar para nosso próprio histórico”, afirmou.
O executivo também disse que o que mais o surpreende atualmente é a velocidade do progresso da IA e de seus efeitos econômicos. “Foi o ritmo do progresso — não apenas da tecnologia, mas também do lado econômico”, afirmou.
Trump chama preocupações de “farsa”
Do outro lado do debate, Trump vem rejeitando publicamente os alertas sobre os riscos da IA. Em diversas publicações na rede Truth Social, o presidente classificou os temores sobre uma IA fora de controle como uma “farsa” e uma “fraude”.
Trump também criticou a resistência à construção de novos data centers nos Estados Unidos. Segundo ele, pessoas que se opõem a esses projetos estariam favorecendo interesses que não querem que a expansão aconteça — incluindo, em sua avaliação, a China.
Na segunda-feira (14), Trump telefonou durante uma entrevista de Jensen Huang no evento All-In Summit, em Los Angeles (EUA), e levou a mensagem diretamente ao público ligado ao setor de tecnologia. Huang respondeu ao presidente: “Você está certo. Não vamos deixar isso acontecer, senhor”.
O secretário do Tesouro dos Estados Unidos, Scott Bessent, afirmou durante depoimento à Câmara dos Representantes que Trump está “completamente alinhado” com Huang.
Nvidia quer que empresas continuem avançando
Huang voltou a defender essa posição no evento Dreamforce. “Não precisamos de novas leis. Não precisamos de novas regulamentações”, afirmou.
Segundo o executivo, as empresas deveriam simplesmente decidir quando seus sistemas estão prontos e continuar avançando rapidamente. Em outro momento, Huang resumiu sua posição com uma frase direta: “Corra o mais rápido que puder.”
O CEO da Nvidia também rejeitou preocupações sobre possível destruição generalizada de empregos provocada pela IA, classificando esse cenário como “completamente absurdo”.
Para Huang, praticamente todas as empresas passarão a utilizar IA como parte central de suas operações. “Todas as empresas, todas as organizações… se tornarão uma empresa de IA”, afirmou.
A disputa com a China
A competição tecnológica com a China é um dos principais argumentos apresentados pelo grupo contrário à desaceleração.
Parte da mensagem do governo Trump é que limitar a regulação seria fundamental para que os Estados Unidos mantenham vantagem na corrida pela IA. Trump afirmou no domingo que “quem vencer a IA vence”.
David Sacks, que atualmente ocupa a copresidência do Conselho de Assessores do Presidente para Ciência e Tecnologia, também defendeu que as empresas continuem avançando. Ele pediu que as companhias “avancem na fronteira”, mas criticou o argumento de que a motivação para desacelerar seja “puramente altruísta”.
Emil Michael, subsecretário de Guerra para Pesquisa e Engenharia, adotou uma posição semelhante. Em entrevista à Fox News, afirmou que os alertas atuais seriam parte de uma campanha coordenada de pessoas, ideologias e organizações sem fins lucrativos interessadas em assustar o público estadunidense.
O presidente da Câmara dos Representantes, Mike Johnson, também afirmou que Trump pretende reunir líderes da indústria de IA na Casa Branca “dentro da próxima semana”.
Johnson igualmente rejeitou os alertas sobre um possível colapso provocado pela tecnologia. Segundo ele, a mensagem de Trump é que as pessoas não estarão todas mortas em dez anos e que isso seria uma “farsa”.
Além de Trump, Jensen Huang é um dos CEOs de tecnologia contrários ao breque à IA – Imagem: noamgalai e FotoField/Shutterstock
O movimento em defesa de maior controle sobre a IA também criou alianças incomuns na política estadunidense.
Nesta terça-feira (15), o senador Bernie Sanders, democrata de Vermont, o deputado Chip Roy, republicano do Texas, e Steve Bannon, ex-estrategista da Casa Branca, participaram de evento em Washington em apoio a medidas relacionadas à IA.
Embora tenham posições políticas diferentes em diversas questões, eles se juntaram ao grupo que defende alguma forma de ação diante dos riscos associados ao avanço da tecnologia.
O debate, portanto, passou a envolver não apenas empresas concorrentes de IA, mas também integrantes de diferentes campos políticos.
Um confronto dentro da própria indústria
A divisão ganhou força justamente quando algumas das maiores empresas de IA do mundo começam a discutir publicamente os riscos associados ao desenvolvimento de modelos cada vez mais avançados.
Amodei defende que a indústria estabeleça mecanismos independentes de avaliação e coordenação internacional. Altman se aproximou dessa posição, enquanto Musk também declarou apoio ao pedido de desaceleração.
Huang, por outro lado, sustenta que o desenvolvimento deve continuar rapidamente e que novas leis e regulamentações não são necessárias. Trump acompanha essa posição e relaciona o ritmo da IA à competição tecnológica com a China.
O confronto ocorre ainda enquanto OpenAI e Anthropic avançam em direção a possíveis ofertas públicas iniciais de ações. As duas empresas estão entre as companhias de IA que podem realizar grandes IPOs, enquanto Altman indicou que a OpenAI pretende adiar sua oferta para o próximo ano em meio às preocupações recentes sobre segurança.
A discussão coloca no centro do debate estadunidense uma questão que reúne tecnologia, segurança, economia e competição internacional: até que ponto o desenvolvimento da IA deve avançar antes que novas medidas de controle sejam adotadas.
Sanders e Bannon convergem sobre os riscos da IA, mas defendem caminhos opostos
O debate sobre os riscos da IA também aproximou, de forma incomum, o senador Bernie Sanders e o estrategista Steve Bannon, figuras de polos opostos da política estadunidense. Os dois participaram da “Pro-Human Assembly”, em Washington (EUA), e defenderam regras mais rígidas para a IA, além de criticarem a concentração de poder nas mãos de grandes empresas de tecnologia.
A convergência, porém, termina nesse ponto. Sanders apresentou a IA como um risco global, comparável à corrida nuclear, e defendeu um acordo internacional para pausar o desenvolvimento de sistemas avançados. Bannon, por outro lado, tratou a disputa tecnológica com a China como uma questão de poder e defendeu o isolamento do país em relação ao ecossistema estadunidense de pesquisa, dinheiro e tecnologia.
“Uma IA superinteligente que escape do controle humano não será um problema americano. Não será um problema chinês. Será um problema da humanidade”, afirmou Sanders. O senador também disse esperar que Donald Trump negocie com o presidente chinês Xi Jinping um tratado para estabelecer uma pausa no desenvolvimento de IA avançada e uma proibição da superinteligência.
Bannon adotou uma posição diferente. “Sem acordos, sem tratados: vocês estão fora do negócio de IA porque nós vamos derrubar o ecossistema de vocês”, declarou. O estrategista também afirmou que “os cidadãos americanos não vão mais ser suplicantes aos oligarcas”.
A Nvidia colocou o rack Groq 3 LPX em produção e pretende deixá-lo operacional ainda este ano na neocloud Nebius. A tecnologia chegou à empresa após a compra de ativos da Groq por US$ 20 bilhões (cerca de R$ 103 bilhões), a maior aquisição já realizada pela Nvidia.
O foco está na inferência de baixa latência, capaz de reduzir o intervalo entre o pedido do usuário e a resposta de um sistema de IA. A característica é especialmente relevante em aplicações de programação, nas quais atrasos podem ser percebidos rapidamente.
A estratégia da Nvidia é combinar tecnologias, não escolher uma só: Groq para baixa latência e GPUs para cargas mais amplas. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock
Groq ganha espaço nos data centers
Na Nebius, os racks Groq 3 LPX serão instalados junto dos processadores Vera e das GPUs Rubin. Dion Harris, diretor sênior da Nvidia, afirmou que os equipamentos estarão disponíveis ainda este ano.
A arquitetura da Groq coloca 500 MB de memória SRAM de alta velocidade diretamente no chip. Com isso, a tecnologia busca diminuir gargalos provocados pelo acesso à memória durante a execução dos modelos.
Cada rack reúne 256 chips Groq 3. De acordo com a Nvidia, o sistema chega a 3.400 tokens por segundo, resultado baseado em um benchmark da Artificial Analysis.
Os principais números do Groq 3 LPX:
Cada rack Groq 3 LPX reúne 256 chips Groq 3;
O sistema chega a 3.400 tokens por segundo;
A arquitetura conta com 500 MB de SRAM integrada ao chip;
A tecnologia prioriza a inferência de baixa latência;
A Nvidia pagou US$ 20 bilhões pelos ativos da Groq.
Não é uma substituição das GPUs
A tecnologia da Groq cumpre uma função mais específica. Os chips se concentram principalmente na etapa de “decode” da inferência, responsável pela geração dos tokens que compõem a resposta de um modelo.
As GPUs continuam sendo usadas em treinamento e inferência e têm maior flexibilidade para acompanhar diferentes modelos e tecnologias. Para Harris, uma tecnologia não precisa eliminar a outra:
Isso não significa substituir as GPUs. Trata-se de usar o preço certo e o processador certo para a parte certa da carga de trabalho.
A proposta, portanto, é dividir as tarefas conforme as características de cada processador.
A Nvidia reservou um quarto do espaço de data centers voltado à programação para chips Groq. O restante será ocupado pelo Vera Rubin. – Imagem: Divulgação/Nvidia
Corrida pela menor latência
A Nvidia disputa esse mercado com empresas que também procuram acelerar a geração de respostas por IA. A AMD anunciou que vai integrar seus sistemas em escala de rack a chips da Cerebras, que recentemente abriu capital.
A OpenAI também entrou nessa corrida. Seu modo Ultrafast promete 750 tokens por segundo e é “alimentado pela Cerebras”.
A Nvidia, enquanto isso, amplia os envios dos sistemas Vera Rubin, cuja produção começou anteriormente. Em março, durante a apresentação dos sistemas Vera Rubin e Groq 3 LPX, Jensen Huang disse que reservaria um quarto do espaço de data centers destinado a aplicações de programação para os chips da Groq.
“O restante do meu data center é 100% Vera Rubin”, afirmou Huang na ocasião.
Com a Groq, a Nvidia passa a ter uma alternativa específica para acelerar uma etapa da inferência. As GPUs seguem como a base de seus sistemas, enquanto os novos racks assumem tarefas em que o tempo de resposta é um fator decisivo.
Nove pessoas foram acusadas em Taiwan de ajudar a enviar para a China servidores de inteligência artificial equipados com chips avançados da Nvidia. O caso envolve ex-funcionários da Nvidia e da Super Micro Computer e uma compra de 130 servidores.
A investigação acontece em meio às restrições dos Estados Unidos à exportação de chips avançados para a China. Segundo o The Wall Street Journal, 74 servidores acabaram no país por rotas que passaram por Hong Kong, Japão e Indonésia. Outros 56 foram interceptados em Taiwan.
Nove pessoas foram acusadas em Taiwan de ajudar no envio de servidores de IA equipados com chips avançados da Nvidia para a China. Imagem: William Potter/Shutterstock
Compra foi aprovada com informações falsas
Duas das pessoas acusadas teriam apresentado informações falsas para obter autorização de compra dos servidores da Super Micro. Aos responsáveis pela aprovação, disseram que os equipamentos permaneceriam em uma instalação em Taiwan.
Os envolvidos ainda declararam que os servidores não seriam vendidos ou enviados a entidades sob sanções americanas. Afirmaram, também, que a operação respeitaria as regras de exportação dos Estados Unidos.
A acusação aponta que um funcionário da Super Micro vazou procedimentos internos usados na análise das vendas. Ele teria procurado um funcionário da Nvidia para conseguir cotas dos servidores.
Esse funcionário da Nvidia, segundo os promotores, sabia do plano. Mesmo assim, informou aos gestores que as inspeções no local haviam sido aprovadas. Havia um problema: a instalação não tinha espaço suficiente para os racks, nem energia e banda larga necessárias.
Servidores seguiram rotas alternativas
Dos 130 equipamentos, 74 foram enviados para a China passando por Hong Kong, Japão e Indonésia. A alfândega de Taiwan conseguiu interceptar os outros 56, que seriam enviados ao Japão.
O processo envolve diferentes acusações. Oito dos investigados respondem por crimes que incluem quebra de confiança e falsificação. Um nono acusado teria desviado dinheiro de uma empresa relacionada ao caso.
Para os promotores, os envolvidos conheciam as regras de controle de exportação e agiram em busca de lucro.
“Motivados exclusivamente pelo lucro”, os acusados teriam “conspirado para exportar servidores de ponta, aumentando os custos de conformidade para as empresas”.
Os servidores percorreram Hong Kong, Japão e Indonésia antes de chegar à China. A rota virou peça central da investigação em Taiwan. – Imagem: Saulo Ferreira Angelo/Shutterstock
Super Micro diz que não é alvo
A investigação começou em maio e ganhou força em junho. A Super Micro informou que coopera com autoridades de Taiwan e de outras jurisdições para proteger sua tecnologia e propriedade intelectual.
A companhia não é alvo da investigação e não foi acusada de irregularidades. Uma apuração interna recente, segundo a empresa, concluiu que sua equipe de conformidade agiu de boa-fé.
Os principais números do caso são:
130 servidores de IA envolvidos na compra investigada;
servidores equipados com chips avançados da Nvidia;
74 servidores enviados à China;
56 servidores interceptados pela alfândega de Taiwan;
nove pessoas acusadas pelas autoridades taiwanesas.
A Super Micro afirmou que pretende reforçar seu programa de conformidade e continuar combatendo esse tipo de operação. O caso coloca em evidência a dificuldade de impedir que servidores com tecnologias restritas cheguem à China por caminhos indiretos.
A Nvidia fechou um acordo de US$ 6 bilhões (cerca de R$ 30,9 bilhões) com a startup Poolside para licenciar sua tecnologia e contratar a maior parte de seus engenheiros. O objetivo é acelerar o desenvolvimento de modelos de IA de pesos abertos capazes de disputar espaço com sistemas chineses.
Segundo o The Wall Street Journal, o movimento também aproxima a Nvidia de uma concorrência direta com OpenAI e Anthropic. A empresa, que fornece os chips usados por grandes laboratórios de IA, agora amplia sua atuação para o desenvolvimento dos próprios modelos.
A Nvidia quer fortalecer a IA aberta dos EUA para disputar espaço com modelos chineses como DeepSeek, Kimi e GLM – Imagem: justhavealook/iStock
Poolside reforça o Nemotron
O acordo inclui ainda um investimento de US$ 1 bilhão (R$ 5,16 bilhões) na Poolside, que tinha avaliação prévia de US$ 12 bilhões (R$ 62 bilhões).
Mais de 100 funcionários da startup, principalmente engenheiros, serão incorporados à Nvidia. O grupo trabalhará no Nemotron, projeto de modelos de pesos abertos apresentado pela companhia em 2023.
Fundada em 2023 por Eiso Kant e Jason Warner, ex-CTO do GitHub, a Poolside também tem Margarida Garcia na equipe de liderança. Os três não irão para a Nvidia e continuarão envolvidos em projetos de pesquisa ainda não divulgados.
A diferença dos modelos de pesos abertos está na possibilidade de download e modificação. Isso permite adaptar os sistemas para diferentes necessidades e, em geral, operar a tecnologia com custos menores.
China acelera a disputa
A Nvidia aumentou sua atenção ao segmento depois do avanço dos modelos chineses. Em março, criou a Nemotron Coalition, com empresas como Mistral, Thinking Machines Lab e Perplexity, para compartilhar dados, conhecimento e recursos computacionais.
O lançamento do primeiro modelo de pesos abertos de baixo custo da DeepSeek, em janeiro de 2025, foi um dos momentos que elevaram a pressão sobre as empresas americanas.
Entre os modelos chineses mencionados estão:
DeepSeek;
Kimi, da Moonshot;
GLM, da Z.AI;
outros sistemas de pesos abertos que vêm se aproximando dos modelos americanos.
Em uma carta publicada na rede X, Jensen Huang, CEO da Nvidia, defendeu que a liderança americana dependerá da construção de um ecossistema aberto capaz de chegar a diferentes setores.
O problema que levou ao acordo
A situação financeira da Poolside também ajudou a aproximar as duas empresas. No fim de 2025, a startup tentou levantar US$ 2 bilhões (R$ 10,3 bilhões) em seis semanas para pagar por um cluster com 40 mil servidores GB300. A captação não foi concluída.
“Não fechamos a tempo e perdemos o cluster”, escreveram os fundadores da Poolside aos acionistas.
O episódio deixou claro outro problema: sem novos recursos, a empresa poderia ficar sem capacidade computacional já no ano seguinte. A Nvidia tinha justamente a infraestrutura e o capital necessários para aliviar essa limitação.
Pouco antes do acordo, a Poolside havia lançado o Laguna S, modelo que ganhou popularidade entre os sistemas de pesos abertos no Ocidente.
A corrida da IA mudou de escala: a Nvidia quer vender os chips e também participar da criação dos modelos que eles alimentam. Imagem: Hairem/Shutterstock
Nvidia entra em terreno mais disputado
A operação cria uma situação incomum para a Nvidia. OpenAI e Anthropic estão entre seus grandes clientes de chips, mas também desenvolvem modelos que podem disputar mercado com o Nemotron.
A empresa trabalha agora na versão mais avançada do projeto, que pode superar 1 trilhão de parâmetros. Alguns modelos chineses, segundo o texto, já são maiores.
Com a Poolside, a Nvidia deixa de atuar apenas nos bastidores da corrida da IA. A companhia passa a disputar também o desenvolvimento dos modelos que dependem de seus próprios processadores.
