A AMD deve apresentar nesta quinta-feira (23), em um centro de convenções de San Francisco, uma nova geração de soluções voltadas à inteligência artificial. A iniciativa faz parte da estratégia da companhia para ampliar sua participação no mercado de chips destinados a data centers, segmento atualmente liderado pela Nvidia.
Entre as novidades esperadas estão a estreia de uma plataforma de racks para servidores e o lançamento oficial de um novo processador para data centers. A empresa também pretende destacar avanços em sua infraestrutura para atender à crescente demanda por aplicações de IA, especialmente aquelas voltadas ao processamento de consultas feitas por usuários a chatbots.
O anúncio ocorre em meio ao aumento da concorrência entre as fabricantes de semicondutores, que buscam oferecer sistemas mais eficientes para executar cargas de trabalho relacionadas à inteligência artificial em larga escala.
AMD aposta em nova infraestrutura para ampliar presença no mercado de IA
Data centers de IA – Imagem: Junayed graphics/Shutterstock
A principal novidade aguardada é a apresentação do Helios, primeiro sistema de racks para servidores desenvolvido pela AMD. O equipamento será posicionado como alternativa às soluções oferecidas pela Nvidia, que também avança na renovação de sua infraestrutura para inteligência artificial.
Além do novo sistema, a fabricante deve oficializar o lançamento do processador Venice, desenvolvido para data centers. A expectativa é fortalecer seu portfólio voltado a ambientes responsáveis pelo processamento de grandes volumes de dados utilizados em aplicações de IA.
A companhia concentra parte de sua estratégia no segmento conhecido como inferência, etapa em que modelos de inteligência artificial processam informações para responder às solicitações feitas pelos usuários em ferramentas como chatbots.
Na véspera do evento principal, centenas de executivos e engenheiros participaram de apresentações técnicas e visitaram a área de exposição montada no Moscone West, em San Francisco. No local, a AMD exibiu o Helios ao lado de estandes de empresas de computação em nuvem que operam infraestrutura baseada em seus equipamentos.
Nvidia – Imagem: Mamun_Sheikh/Shutterstock
Entre essas empresas estavam a Vultr e a TensorWave, ambas responsáveis por data centers que utilizam hardware da fabricante.
A movimentação acontece poucos dias após a Nvidia divulgar novos detalhes técnicos sobre o processador Vera. A empresa afirmou que o componente, quando utilizado em conjunto com a GPU Rubin, foi projetado para maximizar a quantidade de trabalho executada por agentes de inteligência artificial com um mesmo consumo de energia.
Na quarta-feira (22), a AMD também anunciou um acordo para fornecer até dois gigawatts de chips Instinct MI450 à Anthropic a partir do primeiro semestre de 2027. O entendimento ainda prevê um investimento que pode chegar a US$ 5 bilhões na desenvolvedora do Claude.
A empresa já havia firmado, em outubro, um acordo plurianual com a OpenAI. Segundo as informações divulgadas, a parceria poderá gerar dezenas de bilhões de dólares em receita anual para a fabricante, além de conceder à criadora do ChatGPT a opção de adquirir aproximadamente 10% de participação na companhia.
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.
Nesta quarta-feira (22), um dos destaques do Google Cloud Next 2026 foi a apresentação da oitava geração de chips (processadores): peças de hardware projetadas para alimentar supercomputadores com inteligência artificial, desenvolvidos sob medida. Ao todo, dois chips foram divulgados: o TPU 8t e o TPU 8i.
O Google destaca que esses periféricos impulsionaram o funcionamento do Gemini e são úteis para treinar IA, criar novos agentes de IA, e auxiliar chatbots de IA a responderem o questionamento dos usuários com maior eficácia.
A companhia ainda destaca que as novas peças podem rodar inteligência artificial em grande escala, ou seja, atendendo a milhões de usuários, e até a consumir menos energia para funcionar.
A justificativa por trás do desenvolvimento dos novos processadores é a maior demanda de trabalho, ocasionada pelo número crescente de usuários que acessam a inteligência artificial. Com o novo poder de processamento, é possível executar fluxos de trabalho com muito mais etapas.
O resultado deste projeto é fruto de uma parceria com o departamento Google DeepMind, o laboratório da empresa focado em pesquisa com IA.
O que é o Google Cloud Next?
Banner do evento Google Cloud Next 2026 (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)
O Google Cloud Next é uma conferência anual na qual a empresa divulga novidades relacionadas à computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial, novos produtos e muito mais.
A edição de 2026 ocorre entre os dias 22 e 24 de abril no Mandalay Bay Convention Center, Las Vegas (EUA). O evento é destinado a desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e jornalistas que cobrem tecnologia.
Conheça os novos processadores de IA do Google: TPU 8t e TPU 8i
Após a alta demanda de tarefas para os chatbots alimentados por inteligência artificial, as empresas de tecnologia (como o Google) desenvolveram algo mais “autônomo”: agentes de IA, softwares programados para executar tarefas de forma ‘autônoma’.
O Google justifica a criação dos novos processadores TPU 8t e TPU 8i como uma forma de criar agentes de IA que raciocinassem mais rápido para executar um maior fluxo de trabalho, com múltiplas etapas, e capazes de aprender com suas próprias ações em ciclos contínuos.
Nisso, a empresa comenta que ficou mais de uma década desenvolvendo os processadores e que produziu duas versões de chips para cada uma obter uma especialização diferente quanto ao ganho de eficiência e desempenho.
Ou seja, a IA ficou mais complexa com o passar dos anos e novos hardwares precisaram ser construídos. Sobre os chips do Google, um é especializado em treinar modelos ‘gigantes’ e o outro é indicado para rodar a IA no ‘mundo real’.
Essa divisão torna tudo mais barato e eficiente. Confira a diferença entre ambos abaixo.
O TPU 8t foi desenvolvido com foco no treinamento de sistemas de inteligência artificial em larga escala. Ele se destaca por ser ajustado para lidar com cargas de trabalho extremamente exigentes, que demandam alto desempenho computacional e comunicação eficiente entre diversos chips.
Sua finalidade é tornar mais rápido o avanço de modelos complexos, encurtando processos de treinamento que antes levavam meses para apenas algumas semanas. Para isso, conta com grande capacidade de processamento, elevada taxa de transferência de dados entre os componentes e acesso ágil a grandes volumes de informação, permitindo que estruturas amplas operem de maneira integrada.
Além disso, o TPU 8t foi pensado para funcionar em ambientes de grande escala, reunindo milhares de unidades que atuam como um único sistema coeso. Ele busca aproveitar ao máximo o tempo de execução, reduzindo interrupções e falhas que poderiam comprometer o progresso do treinamento.
Esse aspecto é crucial em projetos de IA de grande porte, onde qualquer perda de eficiência pode significar atrasos significativos. Assim, esse processador tem como prioridade oferecer desempenho elevado aliado à confiabilidade durante longos períodos de operação contínua.
Esse tipo de arquitetura opera em uma escala extremamente ampla. Um único cluster baseado no TPU 8t pode integrar até cerca de 9.600 chips atuando de forma coordenada, todos conectados a um sistema de memória compartilhada de altíssima capacidade.
Com isso, modelos de inteligência artificial muito grandes conseguem utilizar esse conjunto como se fosse um único supercomputador unificado. A interligação entre os chips também foi otimizada, garantindo taxas de comunicação mais rápidas em comparação com gerações anteriores.
Sistema de hardware equipado com o chip TPU 8t (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)
Outro ponto importante é a capacidade de expansão. Mesmo quando o sistema cresce para dezenas de milhares ou até mesmo milhões de chips operando em conjunto, ele mantém um nível elevado de eficiência e desempenho.
Isso é viabilizado por uma combinação de redes especializadas e softwares de gerenciamento que organizam o tráfego de dados e coordenam as tarefas entre todos os componentes.
Além disso, essa infraestrutura foi projetada com foco em alta confiabilidade. Caso alguma parte do sistema apresente falhas, o processamento não precisa ser interrompido: o próprio sistema identifica automaticamente os problemas e se reorganiza para continuar funcionando.
O TPU 8i, em contraste, é voltado para a fase de inferência, isto é, quando os modelos de inteligência artificial já estão treinados e passam a ser utilizados no dia a dia. Sua otimização é direcionada para o processamento rápido de respostas, priorizando baixa latência e um uso eficiente dos recursos de memória.
Esse tipo de arquitetura é especialmente importante em aplicações que exigem interação imediata, muitas vezes envolvendo vários sistemas de IA atuando em conjunto e trocando dados em tempo real.
Para atender a esse cenário, o TPU 8i foi projetado para minimizar atrasos e manter o máximo de informações possível próximas do processador, reduzindo o tempo de acesso aos dados. Ele também aprimora a troca de informações entre diferentes componentes do sistema, algo essencial quando múltiplos modelos precisam colaborar em tarefas mais complexas.
Assim, seu principal objetivo é assegurar respostas rápidas, consistentes e eficientes, mesmo quando há uma grande quantidade de solicitações acontecendo simultaneamente.
O TPU 8i foi projetado para maximizar o aproveitamento dos processadores, reduzindo ao mínimo os períodos em que eles ficam sem trabalho. Para isso, ele combina grandes volumes de memória de alta velocidade com armazenamento integrado ao próprio chip, o que garante que os dados necessários aos modelos estejam sempre acessíveis sem depender constantemente de sistemas externos.
Novos processadores TPU do Google: 8t (a esquerda) e 8i (a direita). (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)
Em termos de arquitetura, ele também recebeu melhorias no desempenho computacional, incorporando mais unidades de processamento por servidor e utilizando CPUs baseadas em designs personalizados da arquitetura ARM.
Outro destaque é a adaptação para modelos modernos de inteligência artificial, especialmente aqueles que utilizam a abordagem de mistura de especialistas (MoE), na qual diferentes partes do modelo são ativadas conforme a necessidade. Para suportar esse tipo de carga, o TPU 8i reforça significativamente a comunicação entre chips, diminuindo gargalos e tornando o fluxo de dados mais rápido.
