O impulso do Google para TPUs pode criar novos vencedores em toda a cadeia de suprimentos de IA: essas ações podem se beneficiar

O cenário de hardware de inteligência artificial está mostrando sinais iniciais de realinhamento, já que analistas da Citrini Research apontam para o crescimento do trânsito nas unidades de processamento tensorial, ou TPUs, do Google.

Embora a Nvidia continue sendo a principal fornecedora de unidades de processamento gráfico — o motor do boom atual da IA — o sucesso do modelo Gemini 3 do Google motivou uma nova análise sobre se arquiteturas alternativas poderiam conquistar terreno significativo.

O desempenho do Gemini 3, impulsionado por TPUs em vez de GPUs, está levando investidores e desenvolvedores a reavaliarem a dependência de longo prazo da tecnologia da Nvidia.

Com o Google se posicionando tanto como desenvolvedor de modelos quanto fornecedor de chips, o ecossistema TPU agora parece estar passando de experimental para cada vez mais comercial.

"Embora o destino já esteja claro há algum tempo, a percepção do mercado sobre o Google se inverteu drasticamente nos últimos meses – transformando-se de um perdedor de IA, perdendo seu domínio nas buscas, para um cavalo de caça destinado a minar o maior número de vencedores consensuais de IA...", escreveram analistas da Citrini.

O interesse meta destaca a mudança comercial inicial

Relatórios no início desta semana sugeriram que a Meta Platforms pode estar em negociações com o Google para comprar ou alugar bilhões de dólares em TPUs.

Embora nenhum acordo tenha sido confirmado, o desenvolvimento sinaliza um interesse crescente em treinar modelos de fronteira sem depender exclusivamente do hardware da Nvidia.

Citrini observa que a oportunidade de TPU vem crescendo há meses.

O preço das ações da Alphabet superou recentemente o da Nvidia, refletindo a evolução das percepções sobre as posições das duas empresas na disputa pela IA.

Por anos, o ecossistema de software CUDA da Nvidia tem sido um fosso formidável — um que prendeu os desenvolvedores à aceleração baseada em GPU.

Mas as discussões de parceria com Meta, Anthropic e Fluidstack sugerem que o fosso pode se estreitar com o tempo.

Os fornecedores veem potencial em um mercado de chips de IA mais diversificado

A Citrini Research argumenta que a questão relevante não é mais se as TPUs são competitivas, mas quão rápido o mercado pode se expandir se os hyperscalers se diversificarem além da Nvidia.

Se a adoção da TPU acelerar, ela pode redirecionar a demanda para empresas integradas a essa cadeia de suprimentos.

A Citrini mapeou um grupo de empresas que poderiam se beneficiar diretamente de uma implantação mais ampla de TPUs, nomeando players de capital aberto, incluindo TSMC (TSM), ASE (TW:3711), Amkor (AMKR), Micron (MU), Lumentum (LITE), TTM Technologies (TTMI), SK Hynix (KR:000660), Unimicron (TW:3037), Apple (AAPL), SiTime (SITM) e Macom (MTSI).

Espera-se que os fabricantes de semicondutores TSMC, ASE e Amkor se beneficiem dos requisitos avançados de embalagem, especialmente a montagem do CoWoS, que continua sendo crucial para chips de IA em escala de treinamento.

Fornecedores de memória, incluindo Micron, SK Hynix e Samsung, também podem se beneficiar, já que a memória de alta largura de banda continua sendo um gargalo tanto para computação baseada em TPU quanto em GPU.

Fornecedores de placas de circuito impresso, como TTM Technologies, Unimicron e Isu Petasys, são vistos como bem posicionados para atender configurações TPU de próxima geração, que exigem projetos de maior densidade e roteamento especializado.

Fabricantes de componentes ópticos, incluindo a Lumentum, podem ver uma demanda crescente por meio de seu papel na comutação de circuitos ópticos para cargas de trabalho em escala de data center.

A Citrini também destaca potenciais adotantes, como a Apple, que pode usar TPUs para inferência baseada em nuvem em futuras implantações da Siri Intelligence.

Os fabricantes de chips SiTime e MACOM também estão posicionados para se beneficiar de uma mudança para módulos ópticos de 1,6 terabit para transmissão de dados em alta velocidade.

A adoção de TPUs ainda enfrenta altos custos de troca

Apesar do crescente impulso, analistas alertam que a transição para longe da arquitetura Nvidia continua cara e tecnicamente complexa.

Compatibilidade de software, familiaridade com desenvolvedores e logística de implantação continuam favorecendo as GPUs.

A Nvidia ainda detém quase 90% do mercado de aceleradores de IA, e qualquer fragmentação provavelmente ocorreria gradualmente, e não da noite para o dia.

Mesmo assim, a Citrini Research vê o risco para as margens da Nvidia aumentando a longo prazo.

Se as TPUs forem adotadas comercialmente em larga escala, os preços premium da NVIDIA — sustentados por uma oferta historicamente restrita — podem ser pressionados.

Por enquanto, a Nvidia continua na frente — mas o terreno sob o mercado de hardware de IA está mudando.

Se o ecossistema TPU do Google evoluirá para um verdadeiro segundo pilar da infraestrutura global de IA pode determinar a próxima fase de crescimento em toda a cadeia de suprimentos de semicondutores.