A Google reforçou a sua posição na infraestrutura de inteligência artificial através das suas unidades de processamento tensorial (TPUs) de produção própria, que alimentam o chatbot Gemini da empresa e representam uma parte integrante do seu negócio de computação em nuvem em rápido crescimento. Wall Street projeta que a receita do Google Cloud aumente cerca de 64% este ano, para 96 mil milhões de dólares, segundo a FactSet, com analistas a modelar um crescimento acima de 50% a continuar em 2027. As TPUs oferecem vantagens de custo ao consumir 20% a 40% menos energia do que os processadores da Nvidia, permitindo à Google cobrar cerca de 20% a 30% menos pela capacidade de computação excedentária, segundo o analista da William Blair, Ralph Schackart. Isto posiciona a Alphabet como uma força importante na infraestrutura de IA, mesmo que o Google Cloud ainda esteja atrás da Amazon Web Services e do Microsoft Azure em receita. A abordagem de silício personalizado da empresa responde à procura crescente por poder de computação de IA, ao mesmo tempo que reduz os custos operacionais, com o CEO Sundar Pichai a apontar para uma redução de 78% nos custos unitários de serviço do Gemini ao longo de 2025.
Google TPUs Oferecem Eficiência de Custos Através de Design Especializado
As TPUs da Google pertencem a uma classe de chips chamados circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), que são concebidos especificamente para tarefas de aprendizagem automática, como treinar modelos e executá-los em tempo real através de inferência. Brad Gastwirth, chefe global de pesquisa de mercado e inteligência de mercado na Circular Technology, comparou os ASICs a um fato feito à medida para certas tarefas, em vez do corpo de uma pessoa. A Google co-desenvolve os chips com a Broadcom.
A especialização permite que as TPUs forneçam mais produção computacional com menos energia. "A maioria dos ASICs consome 20% a 40% menos energia do que os processadores da Nvidia, permitindo um maior desempenho por dólar", afirmou o analista da William Blair, Ralph Schackart. Estas vantagens de custo permitem à Google cobrar cerca de 20% a 30% menos pela capacidade de computação excedentária, atraindo empresas de IA para o negócio de nuvem da Google e serviços empresariais.
As mais recentes TPUs de oitava geração, anunciadas no final de abril na conferência Google Cloud Next, marcam a primeira vez que a Google dividiu a sua linha de chips em duas variantes especializadas: a TPU 8t para treino de modelos e a TPU 8i para inferência. A Google afirmou que os chips são até três vezes mais rápidos para o treino de modelos de IA, oferecem um desempenho 80% melhor por dólar e podem executar mais de 1 milhão de TPUs num único cluster. "Isto dá-nos a capacidade de criar o maior cluster de treino do mundo", disse Pichai na conferência de programadores I/O da Google no mês passado.
Nvidia Mantém Posição Dominante no Mercado de Computação de IA
A Nvidia continua a ser o maior player na computação de IA, com as suas GPUs a deterem uma posição dominante no treino de modelos de IA e na inferência diária. As GPUs da empresa oferecem mais flexibilidade do que um ASIC como uma TPU, uma vez que foram originalmente concebidas para renderizar gráficos 3D de computador antes de o seu poder de processamento ser aproveitado para IA. A Nvidia detém uma grande vantagem com o seu sistema de software CUDA, em torno do qual os programadores têm trabalhado durante anos. O CEO Jensen Huang argumentou numa conferência de resultados no ano passado que "a razão pela qual os programadores nos adoram é porque estamos literalmente em todo o lado."
Analistas da Stifel escreveram numa nota de pesquisa em maio que a Nvidia continua a ser a "líder do ecossistema alargado", com a sua quota de mercado dominante protegida num futuro próximo. No entanto, argumentaram que o "fosso da Nvidia está cada vez mais a ser testado". Os analistas disseram que o mercado está a mudar de "um regime liderado pelo treino para um regime liderado pela inferência até ao final de 2026", colocando maior ênfase nos custos de computação e no retorno do investimento. Esta evolução está a acelerar o interesse dos hyperscalers em ASICs próprios e chips de IA alternativos.
Anthropic e Meta Assinam Acordos de Milhares de Milhões de Dólares com TPUs
A Anthropic comprometeu-se a utilizar vários gigawatts de TPUs da Google para aumentar os seus recursos de computação, à medida que a procura pelos seus modelos e serviços aumenta. A Meta Platforms assinou um acordo de milhares de milhões de dólares com a Alphabet em fevereiro para utilizar as TPUs da Google. Os clientes alugam acesso aos chips através do negócio de nuvem da Google e, nalguns casos, podem agora comprar TPUs para os seus próprios centros de dados.
O CEO do Google Cloud, Thomas Kurian, observou no podcast Future Forward a 25 de abril que está a ver procura de TPUs para além dos laboratórios de IA, em segmentos de mercado como finanças e energia. A empresa financeira Citadel Securities está a utilizar as TPUs da Google para modelação financeira de alto desempenho, e todos os 17 laboratórios nacionais do Departamento de Energia dos EUA utilizam software de co-cientista de IA desenvolvido pela Google e alimentado pelo Gemini, construído sobre os chips.
Backlog do Google Cloud Atinge 472 Mil Milhões de Dólares Impulsionado pela Procura de TPUs
A CFO da Alphabet, Anat Ashkenazi, disse que o backlog do Google Cloud quase duplicou sequencialmente para 472 mil milhões de dólares até ao final do primeiro trimestre, impulsionado pela forte procura de ofertas de IA empresarial e pela inclusão de vendas de hardware TPU para centros de dados dos próprios clientes. Analistas da Citizens previram numa nota no mês passado que a Google gerará cerca de 3 mil milhões de dólares de receita de infraestrutura relacionada com TPUs em 2026, antes de saltar para 25 mil milhões de dólares em 2027. "É importante notar que acreditamos que a monetização das TPUs não está totalmente refletida nas estimativas de consenso atuais, indicando um potencial de subida significativo", escreveram os analistas no início de maio.
Kurian explicou numa entrevista no podcast Future Forward em abril que "temos margens excelentes, independentemente da forma como vendemos, porque possuímos a nossa própria propriedade intelectual". Acrescentou que, como é provável que a procura de chips exceda a oferta durante anos num ambiente já limitado em capacidade, "a economia unitária fica mais cara e, no nosso caso, porque controlamos o nosso chip, a economia unitária permanece atrativa."
Blackstone Compromete 5 Mil Milhões de Dólares em Joint Venture de Cloud com TPUs
A Google estabeleceu uma nova joint venture de computação de IA com a gigante de gestão de ativos Blackstone, construída em torno da TPU. A Blackstone está a comprometer 5 mil milhões de dólares em capital inicial para a joint venture, com planos de trazer 500 megawatts de capacidade online até 2027 e escalar a partir daí. A Google fornecerá o hardware, software e conhecimento especializado em infraestrutura. Está atualmente disponível uma oferta de emprego no LinkedIn para o diretor operacional da "Blackstone and Google TPU Cloud Company".
A Piper Sandler escreveu no mês passado numa nota de pesquisa que a joint venture com a Blackstone é "outro voto de confiança nas TPUs e permite à Google aumentar o seu compromisso com a Cloud sem os significativos requisitos de capital". Os analistas chamaram-lhe uma "forma de capital leve para a Google continuar a impulsionar o momentum das TPUs."
As ações da Alphabet caíram 16% desde o seu pico no início de maio, coincidindo com um período mais amplo de fraqueza entre os hyperscalers. No ano, as ações da Alphabet ainda sobem cerca de 8%, superando a Microsoft, Amazon e Meta Platforms.
FAQ
O que são as TPUs da Google e como diferem das GPUs da Nvidia?
As unidades de processamento tensorial (TPUs) da Google são circuitos integrados de aplicação específica (ASICs) co-desenvolvidos com a Broadcom e otimizados especificamente para tarefas de aprendizagem automática, como treino de modelos e inferência. Consomem 20% a 40% menos energia do que os processadores da Nvidia, permitindo à Google cobrar cerca de 20% a 30% menos pela capacidade de computação excedentária, segundo o analista da William Blair, Ralph Schackart. As GPUs da Nvidia oferecem mais flexibilidade como processadores de uso geral originalmente concebidos para renderização de gráficos 3D e detêm uma posição de mercado dominante com vantagens que incluem o sistema de software CUDA em torno do qual os programadores têm trabalhado durante anos.
Que receita se projeta que a Google gere do seu negócio de cloud este ano?
Wall Street projeta que a receita do Google Cloud aumente cerca de 64% este ano, para 96 mil milhões de dólares, segundo a FactSet. Os analistas modelam um crescimento acima de 50% a continuar em 2027. A CFO da Alphabet, Anat Ashkenazi, reportou que o backlog do Google Cloud quase duplicou sequencialmente para 472 mil milhões de dólares até ao final do primeiro trimestre, impulsionado pela forte procura de ofertas de IA empresarial e vendas de hardware TPU. Analistas da Citizens previram que a Google gerará cerca de 3 mil milhões de dólares de receita de infraestrutura relacionada com TPUs em 2026, antes de saltar para 25 mil milhões de dólares em 2027.
Que grandes empresas assinaram acordos para utilizar as TPUs da Google?
A Anthropic comprometeu-se a utilizar vários gigawatts de TPUs da Google para aumentar os seus recursos de computação à medida que a procura pelos seus modelos aumenta. A Meta Platforms assinou um acordo de milhares de milhões de dólares com a Alphabet em fevereiro para utilizar as TPUs da Google. A Blackstone está a comprometer 5 mil milhões de dólares em capital inicial para uma joint venture de cloud com TPUs com a Google, com planos de trazer 500 megawatts de capacidade online até 2027. Além disso, a empresa financeira Citadel Securities está a utilizar TPUs para modelação financeira de alto desempenho, e todos os 17 laboratórios nacionais do Departamento de Energia dos EUA utilizam software de IA alimentado pelo Gemini e construído sobre os chips.
