O Google está reavaliando sua estratégia no desenvolvimento de seus chips aceleradores de inteligência artificial, conhecidos como Tensor Processing Units (TPUs). Atualmente, a empresa trabalha em parceria com a Broadcom, mas um novo relatório sugere que essa colaboração pode estar prestes a mudar. Segundo informações recentes, a taiwanesa MediaTek pode assumir o papel de parceira no design da sétima geração dos TPUs do Google.
A possível mudança não significa um rompimento total com a Broadcom, mas pode trazer vantagens estratégicas para o Google, principalmente no que diz respeito à fabricação dos chips e à redução de custos.
MediaTek pode oferecer chips mais baratos graças à TSMC
Um dos principais motivos que podem levar o Google a escolher a MediaTek é a forte relação da empresa com a TSMC, a maior fundição de semicondutores do mundo.
Como a TSMC já fabrica chips avançados para diversas gigantes da tecnologia, a MediaTek pode intermediar uma negociação mais vantajosa para o Google, obtendo preços mais baixos por unidade do que aqueles cobrados pela Broadcom.
Se a parceria entre Google e MediaTek se concretizar, a empresa pode garantir chips de IA mais baratos e eficientes, reduzindo sua dependência da NVIDIA
De acordo com estimativas da Omdia, em 2024, o Google gastou entre US$ 6 bilhões e US$ 9 bilhões na produção de TPUs. Com um investimento dessa magnitude, qualquer economia na fabricação pode representar bilhões em redução de custos operacionais.
Reduzindo a dependência da Nvidia no mercado de IA
Os TPUs do Google foram criados para reduzir a dependência da empresa em relação às GPUs da NVIDIA, que dominam o mercado de chips voltados ao treinamento de modelos de IA. Enquanto OpenAI, Meta e outras empresas continuam dependentes da NVIDIA, o Google tem buscado alternativas para evitar gargalos na disponibilidade desses chips essenciais.
A estratégia provou ser vantajosa, pois a alta demanda por GPUs da Nvidia tem causado escassez no mercado. Sam Altman, CEO da OpenAI, declarou recentemente que sua empresa ficou sem GPUs da NVIDIA, o que forçou a OpenAI a adiar o lançamento do modelo GPT-4.5.
Isso demonstra a importância de o Google ter suas próprias soluções internas para garantir o avanço contínuo de seus modelos de IA sem restrições de hardware.
Por que a IA usa GPUs em vez de CPUs?
Os modelos de IA dependem de enormes volumes de processamento simultâneo, um cenário no qual GPUs superam CPUs. Enquanto os processadores tradicionais (CPUs) são otimizados para tarefas sequenciais, as GPUs podem executar milhares de operações ao mesmo tempo, tornando-se muito mais eficientes para treinamento de redes neurais e cálculos complexos de IA.
A necessidade de alto poder de paralelismo torna as GPUs da NVIDIA a escolha dominante no setor. No entanto, com o avanço de alternativas como os TPUs do Google, o mercado pode começar a ver uma diversificação das tecnologias usadas para inteligência artificial.
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Que venha a nova geração
Se a parceria com a MediaTek se concretizar, o Google poderá ganhar mais autonomia na produção de seus chips aceleradores de IA, além de cortar custos e garantir umafabricação mais eficiente.
Com a evolução constante da inteligência artificial, e a crescente demanda por processadores mais potentes, essa mudança pode ser fundamental para manter o Google competitivo no setor.
Fonte: Phone Arena
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