Do Gemini 3 aos TPUs: o Google está prestes a resetar o equilíbrio de poder na corrida global da IA?

O setor de inteligência artificial entrou em uma nova fase de rivalidade e reequilíbrio, com o Google surgindo inesperadamente como a força disruptiva deste trimestre.

Investidores, analistas e parceiros tecnológicos estão agora reavaliando se a Alphabet está pronta para reafirmar sua dominância em um setor há muito moldado pela Nvidia e OpenAI, já que a estreia do Gemini 3 — seu mais recente modelo de IA generativa — provoca uma reavaliação mais ampla da infraestrutura computacional e do poder competitivo.

A reação do mercado tem sido rápida. As ações da Alphabet subiram mais de 5% na segunda-feira, ampliando ganhos superiores a 8% em relação à semana anterior.

Desde o lançamento do Gemini 3 em 18 de novembro, a ação subiu 12%, mesmo com a Nvidia, que antes era a vencedora incontestada da corrida dos chips de IA, caindo 3,4% no mesmo período.

A recuperação ganhou ainda mais força após um relatório do The Information informar que a Meta Platforms estava em negociações para comprar as Unidades de Processamento Tensor do Google para alimentar um data center de IA — território tipicamente dominado pelas GPUs de alta demanda da Nvidia.

A mudança de sentimento marca um dos sinais mais claros até agora de que investidores estão começando a ver o Google não apenas como um concorrente de software, mas como uma potencial alternativa de hardware em um ecossistema que se tornou fortemente dependente das GPUs da Nvidia.

O desempenho do Gemini 3 alimenta a convicção dos investidores

A empolgação em torno de Gemini 3 não se limita aos mercados.

Entusiastas, usuários corporativos e executivos do setor elogiaram a velocidade e capacidade do modelo, colocando-o em comparação direta com os sistemas principais da OpenAI.

O chefe da Salesforce, Marc Benioff, disse que parou de usar o ChatGPT após testar o Gemini 3, descrevendo a melhoria de desempenho como transformadora e imediata.

Essa reação se espalhou.

O SoftBank, um grande investidor da OpenAI, sofreu uma venda de dois dias no início deste mês em meio a especulações de que a Gemini poderia corroer a vantagem competitiva da OpenAI.

Analistas dizem que grande parte do entusiasmo vem da abordagem interna do Google: o Gemini 3 foi treinado usando as Unidades de Processamento Tensor, os chips de IA proprietários da empresa, que podem permitir que a Alphabet escale modelos sem depender fortemente do hardware do data center da Nvidia.

"Alguns investidores estão apavorados de que a Alphabet vença a guerra da IA devido às enormes melhorias em seu modelo Gemini AI e aos benefícios contínuos de seu chip TPU personalizado", escreveu o analista da Melius Research, Ben Reitzes, aos clientes em uma nota na segunda-feira.

As TPUs voltam aos holofotes enquanto a Nvidia enfrenta uma nova concorrência

O programa TPU do Google, antes uma tecnologia interna discretamente implantada, é cada vez mais visto como uma alavanca estratégica capaz de desestabilizar a antiga supremacia de hardware da Nvidia.

Introduzidas pela primeira vez em 2015, as TPUs impulsionaram produtos centrais do Google, incluindo Maps e Translate.

Até 2025, a empresa já desenvolveu sete gerações do chip, otimizando a arquitetura e aumentando a eficiência para computação em grande escala de IA.

Embora a Nvidia continue sendo a escolha padrão para cargas de trabalho de IA, a aquisição alternativa ganhou relevância à medida que a escassez de GPUs e os preços altos frustram desenvolvedores e operadores de nuvem.

O Google já garantiu clientes externos: a Apple teria treinado seus modelos Apple Intelligence usando TPUs, enquanto a Anthropic os incorporou em um framework multicloud à medida que escala seus modelos principais.

O desenvolvimento coincide com discussões relatadas pelo The Information sugerindo que a Meta pode comprar TPUs para implantação em data centers.

Se confirmada, a mudança será uma das mais visíveis nas preferências de hardware de IA desde o início do boom generativo em 2022.

"A maior notícia em IA atualmente é que Google e Nvidia estão sendo extraordinariamente competitivos", disse Adam Sullivan, CEO da operadora de data centers Core Scientific.

"Eles estão numa corrida para garantir o máximo de capacidade possível de data center."

A ascensão da Alphabet desestabiliza mercados de tecnologia mais amplos

O aumento das ações do Google teve um custo para outros favoritos da IA.

"A vitória do GOOGL na verdade prejudicaria várias ações que cobrimos — então prepare-se para a volatilidade", disseram analistas da Melius Research.

A Nvidia caiu quase 6% na semana passada apesar dos lucros fortes, e ETFs setoriais que acompanham tecnologias de megacapitalização, como o índice Magnificent Seven, abrandaram.

O Nasdaq Composite caiu mais de 2% ao longo da semana, com quedas concentradas entre as empresas percebidas como mais expostas à pressão competitiva devido ao retorno da Alphabet à disputa pela liderança.

Analistas alertam que, caso a estratégia TPU do Google escale de forma significativa, fornecedores de hardware como AMD, Arista e até mesmo hiperescaladores de nuvem podem enfrentar uma erosão de longo prazo da demanda.

Com o Alphabet integrado verticalmente em hardware, treinamento de modelos e distribuição de produtos para consumidores, seu progresso apresenta um tipo diferente de ameaça — baseada não no desempenho incremental, mas na capacidade de stack completo.

O fosso de software da Nvidia permanece intacto — por enquanto

Apesar da concorrência intensificada, analistas alertam que o Google precisará expandir o acesso externo às TPUs antes que isso possa ameaçar a posição de liderança da Nvidia.

A força da Nvidia está não apenas no design de chips, mas também no CUDA, seu ecossistema fundamental de software, que foi universalmente adotado por desenvolvedores de aprendizado de máquina.

A CUDA tornou os chips Nvidia programáveis em escala e permanece enraizada em pipelines de pesquisa e infraestrutura comercial de IA.

Analistas dizem que essa dominância do software protege a Nvidia de interrupções de curto prazo, mesmo que alternativas de hardware se tornem atraentes em custo ou eficiência energética.

Adam Levine, redator sênior de tecnologia da Barron's, observou que o risco de margem da Nvidia só se tornará visível se os clientes transferirem as cargas de trabalho para longe das GPUs, forçando reduções de preço.

Por enquanto, a alta demanda persiste.

O analista da Mizuho, Vijay Rakesh, não vê deterioração no apetite pelos produtos Nvidia, apontando para chips Blackwell esgotados e uma meta de receita de longo prazo de meio trilhão de dólares em 2026.

Uma nova fase na disputa pelo poder da IA

Embora a Nvidia permaneça firmemente enraizada e a OpenAI continue influenciando a criatividade e a adoção corporativa, a relevância repentina da dupla Gemini-TPU do Google sinaliza um futuro mais multipolar.

O que antes era um mercado de dois players está se expandindo, com Amazon, Meta, Apple, Anthropic e outros impulsionando arquiteturas especializadas e pipelines de pesquisa.

Por enquanto, os investidores estão avaliando possibilidades contra a inércia.

O Google precisa provar que pode comercializar TPUs em escala além das cargas internas e parcerias.

A Nvidia, fortalecida por software e lealdade aos desenvolvedores, mantém uma vantagem que poucos esperam que desapareça de repente.

No entanto, Gemini 3 mudou a percepção: a Alphabet está novamente sendo uma concorrente com recursos, profundidade de pesquisa e presença de produto para remodelar a trajetória da indústria.

Se a corrida da IA for definida por escala, eficiência e talento, então o ressurgimento do Google pode marcar o início de um realinhamento de vários anos no equilíbrio de poder.

Se essa determinação se materializar em mudanças estruturais duradouras — ou apenas abalar a confiança antes que o crescimento volte em outros lugares — moldará o clima competitivo da inteligência de máquina nos próximos anos.