Demanda por chips de inferência pode ameaçar dominância da Nvidia em IA; entenda
A ascensão de modelos de IA de raciocínio, como o R1 da chinesa DeepSeek, tem aumentado a demanda por chips de inferência em vez de chips de treinamento
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Redatora
Publicado em 11 de março de 2025 às 11h35.
A demanda por chips de inferência para sistemas de inteligência artificial pode ameaçar a dominância da Nvidia no mercado de infraestrutura de IA, diz um artigo do Financial Times. Investidores têm pressionado a companhia, que viu grande valorização de suas ações, para manter o desempenho em meio à mudança nas tendências de infraestrutura.
A Nvidia detém boa parte do mercado de chips para treinamento de IA. Mas, agora a demanda tem crescido em torno de chips de inferência, processo que ocorre quando o usuário faz o seu pedido à IA.
Isso porque modelos de raciocínio em ascensão, como o R1, da DeepSeek, o GPT-o3, da OpenAI, e o Claude 3.7, da Anthropic, consomem mais recursos computacionais na fase de inferência do que no treinamento.
É em infraestrutura de inferência que os concorrentes da Nvidia, desde startups até big techs, têm concentrado seus esforços para ultrapassar a companhia de semicondutores.Analistas do Morgan Stanley estimam que mais de 75% da demanda por poder computacional em data centers dos Estados Unidos serão destinados à inferência nos próximos anos, embora destaquem a incerteza de quando exatamente a transição irá acontecer.
Analistas do banco britânico Barclays disseram que a Nvidia terá, em essência, 100% do mercado de treinamento de IA, mas apenas metade do de computação de inferência no longo prazo. Isso deixa os rivais da companhia com uma porção de US$ 200 bilhões dos gastos com chips até 2028.
Os chips de inferência têm requisitos, como grande memória e velocidade, enquanto os produtos da Nvidia têm maior força no manuseio de grandes volumes de cálculos. Isso tem aberto caminho para alternativas à empresa.
Os produtos de inferência também funcionam melhor quando alinhados a um tipo particular de modelo de IA. Grandes companhias, como Meta, Google e Amazon têm criado seus chips de inferência para atender às próprias demandas de forma customizada.
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1/7 (O MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), em Cambridge, Massachusetts, desenvolveu o sistema de diagnóstico de câncer de mama baseado em IA, reduzindo erros em 15%.)
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2/7 (O Google AI, com sede em Mountain View, Califórnia, criou o AlphaGo, o primeiro programa de IA a derrotar um campeão mundial de Go, revolucionando a pesquisa em aprendizado profundo.)
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![Localizado em Londres, Reino Unido, o DeepMind Lab é famoso pelo desenvolvimento do AlphaFold, um programa de IA que previu estruturas de proteínas com precisão sem precedentes, impactando a biologia molecular.]( "Localizado em Londres, Reino Unido, o DeepMind Lab é famoso pelo desenvolvimento do AlphaFold, um programa de IA que previu estruturas de proteínas com precisão sem precedentes, impactando a biologia molecular.")
3/7 Localizado em Londres, Reino Unido, o DeepMind Lab é famoso pelo desenvolvimento do AlphaFold, um programa de IA que previu estruturas de proteínas com precisão sem precedentes, impactando a biologia molecular. (Localizado em Londres, Reino Unido, o DeepMind Lab é famoso pelo desenvolvimento do AlphaFold, um programa de IA que previu estruturas de proteínas com precisão sem precedentes, impactando a biologia molecular.)
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4/7 (O IBM Watson Research Center, em Yorktown Heights, Nova York, desenvolveu a IA Watson, que venceu campeões humanos no programa de TV Jeopardy!, demonstrando avanços significativos em processamento de linguagem natural.)
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5/7 (O Baidu Research Lab, em Pequim, China, é conhecido por seu sistema de reconhecimento de voz Deep Speech, que alcançou uma precisão de 97% na transcrição de áudio, superando as tecnologias anteriores.)
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6/7 (O Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab, na Universidade da Califórnia, em Berkeley, criou algoritmos avançados de robótica, incluindo o Dex-Net, que melhorou a precisão da manipulação robótica em 99%.)
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7/7 (O centro da Meta AI Research SuperCluster (RSC) tem um dos supercomputadores de IA mais rápidos da atualidade. Com ele, a empresa desenvolveu o sistema de tradução automática baseado em IA que suporta mais de 100 idiomas, melhorando a comunicação global em plataformas sociais da empresa.)
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