Inteligência Artificial

Fundada em 2016, Cambricon passou de fornecedora à rival da Huawei com o apelido de 'Nvidia chinesa'

Em nove anos, a startup chinesa se reposicionou no mercado de inteligência artificial, apoiada por políticas de autossuficiência e avanços em chips, desafiando seu antigo cliente e gigante do setor

Cambricon foi fundada em 2016 pelos irmãos Chen Tianshi e Chen Yunjii, junto com outros pesquisadores da Academia Chinesa de Ciências (VCG/Getty Images)

Cambricon foi fundada em 2016 pelos irmãos Chen Tianshi e Chen Yunjii, junto com outros pesquisadores da Academia Chinesa de Ciências (VCG/Getty Images)

Publicado em 1 de setembro de 2025 às 09h53.

Em 2019, a chinesa Cambricon perdeu grande parte de seus negócios quando a Huawei deixou de usar sua tecnologia em smartphones. No entanto, a empresa não foi à falência e, seis anos depois, tornou-se sua principal concorrente na China, impulsionada pela campanha do governo para reduzir a dependência de chips da Nvidia e aumentar a autossuficiência tecnológica, sem concentrar o mercado em uma única empresa.

No primeiro semestre deste ano, o faturamento da Cambricon cresceu mais de 4.000% em relação ao mesmo período de 2024, chegando a cerca de US$ 402,7 milhões. Seu lucro líquido ultrapassou os US$ 145 milhões, enquanto o valor de mercado está próximo aos US$ 80 bilhões, segundo a S&P Capital IQ. Por isso, a empresa foi apelidada de “Nvidia chinesa”.

O salto no valor de mercado foi impulsionado pela expectativa de que ela pode se tornar a principal fornecedora de chips para a DeepSeek, startup chinesa de IA que ganhou atenção global em janeiro deste ano. No entanto, apesar do crescimento, a empresa alerta que suas ações podem estar acima dos fundamentos do negócio.

Apenas nove anos de história

Fundada em 2016 pelos irmãos Chen Tianshi e Chen Yunji, junto com outros pesquisadores da Academia Chinesa de Ciências, a Cambricon rapidamente lançou seu primeiro chip de IA. Dois anos depois, a Huawei já representava 98% de sua receita.

No entanto, após a gigante substituir a tecnologia importada por uma desenvolvida internamente, a Cambricon focou em aceleradores para computação em nuvem, passando a competir diretamente com a antiga cliente.

Cerca de três anos depois, em 2022, ela sofreu outro revés significativo, mas uma demonstração de que estava ganhando relevância, ao ser incluída na entity list dos EUA – uma lista de pessoas e entidades consideradas um risco para a segurança do país ou sua política externa – por suposta relação com desenvolvimento militar. Com isso, ela precisou substituir a taiwanesa TSMC por fabricantes chineses.

Entre 2020 e 2024, a Cambricon investiu cerca de US$ 784 milhões em pesquisa e desenvolvimento (P&D), tornando seus chips compatíveis com modelos de IA treinados em GPUs da Nvidia – o que facilita sua adoção por empresas chinesas, ao contrário da série Ascend, da Huawei.

Segundo estimativas do Goldman Sachs, sua receita deve crescer de US$ 910 milhões em 2025 para US$ 1,93 bilhão em 2026, elevando sua participação de 3% para 11% no mercado chinês de IA até 2028.

Esse crescimento é favorecido pelo apoio de grandes empresas compradoras de chips, como China Telecom, Alibaba, Tencent e Baidu, que competem com a Huawei em outros setores — redes, nuvem e veículos autônomos — e também têm interesse em alternativas à gigante.

Desafios para o futuro

O crescimento da Cambricon depende da capacidade de sua parceira de fabricação, a Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC), para produzir chips avançados de 7 nanômetros (para efeitos de comparação, apesar de avançados, a TSMC está começando a produzir versões de 2nm para empresas como a Nvidia).

Desde o ano passado, segundo o Financial Times, o governo chinês instruiu a SMIC a direcionar parte da produção para a Cambricon, diante da dificuldade de atender à demanda, especialmente da ByteDance, dona do TikTok.

Apesar da expansão da Cambricon, a Huawei deve permanecer como a principal empresa chinesa do setor no futuro. Para isso, a antiga cliente está ajustando sua arquitetura de chips e criando novos processadores para treinar e implementar modelos de IA, solucionando um dos principais entraves: a incompatibilidade com modelos treinados em GPUs da Nvidia.

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