Novo chip do Google promete ser 10x mais eficiente para IA

A Alphabet, controladora do Google, está desenvolvendo um novo processador de servidor projetado especificamente para rodar os modelos Gemini com eficiência muito superior à dos chips atuais. O projeto, batizado internamente de “Frozen v2”, tem previsão de lançamento para 2028 e pode representar um ganho de seis a dez vezes na relação entre tokens gerados e consumo de energia.

A informação, divulgada por fontes anônimas, não foi confirmada nem negada pela empresa. Em nota, o Google afirmou que suas equipes “estão constantemente pesquisando e experimentando novas inovações para entregar máxima performance e eficiência” e que “nem todo projeto avança para produção”. O mercado, porém, interpretou o vazamento como sinal concreto de progresso. As ações da Alphabet subiram cerca de 3% na segunda-feira, dias antes da divulgação de resultados trimestrais.

Por que as big techs estão fabricando seus próprios chips

A corrida por chips proprietários não é capricho de engenharia. É uma resposta a dois problemas simultâneos: o custo crescente da infraestrutura de inteligência artificial e a dependência quase absoluta da Nvidia, que historicamente domina o mercado de processadores para IA.

A Nvidia construiu uma posição de quase monopólio no fornecimento de GPUs para treinamento e inferência de modelos de linguagem. Isso dá à empresa um poder de precificação enorme e cria um gargalo para quem precisa escalar operações. Para as big techs, que gastam dezenas de bilhões de dólares por trimestre em infraestrutura, qualquer ganho percentual de eficiência se traduz em economia bilionária ao longo do tempo.

O Google não está sozinho nessa estratégia. A OpenAI anunciou em junho seu primeiro chip customizado de inferência, apelidado de “Jalapeño”. A Anthropic, criadora do Claude, está em discussões com a Samsung para uma parceria de fabricação de semicondutores. Como analisamos na cobertura de tecnologia do portal, a verticalização do hardware virou prioridade estratégica para praticamente toda empresa relevante do setor.

O problema dos US$ 190 bilhões em investimento

O contexto financeiro torna o Frozen v2 ainda mais relevante. A Alphabet sinalizou que pretende gastar entre US$ 180 bilhões e US$ 190 bilhões na construção de sua infraestrutura de IA. É uma cifra que assusta investidores, especialmente num momento em que o mercado começa a questionar se os retornos da inteligência artificial justificam os aportes colossais.

A euforia inicial com a IA generativa já deu lugar a uma análise mais fria. Investidores querem ver eficiência operacional, não apenas promessas de receita futura. Nesse cenário, um chip que multiplica por dez a eficiência energética da inferência muda a equação de forma significativa. Menos energia por token significa menor custo por consulta, o que amplia margens em produtos como o próprio Gemini, a busca do Google e os serviços de nuvem oferecidos pelo Google Cloud.

O dado que importa: se o Frozen v2 entregar o prometido, o Google poderá servir o mesmo volume de requisições de IA consumindo uma fração da energia atual. Num setor onde os custos de energia já preocupam analistas financeiros, isso é um diferencial competitivo real.

Frozen v2 muda a posição do Google na corrida da IA?

O Google já possui uma linha de chips customizados, as TPUs (Tensor Processing Units), usadas tanto para treinamento quanto para inferência. O Frozen v2 parece ser uma evolução focada exclusivamente em inferência, que é o processo de gerar respostas a partir de um modelo já treinado. É a inferência que escala com o número de usuários, e portanto é o gargalo mais caro da operação.

A aposta faz sentido estratégico. Enquanto o treinamento de um modelo grande acontece uma vez (ou poucas vezes), a inferência acontece bilhões de vezes por dia em produtos como buscadores, assistentes virtuais e APIs de nuvem. Cada ponto percentual de ganho nessa etapa tem impacto direto na rentabilidade.

O prazo de 2028, porém, levanta questões. Três anos é uma eternidade no ritmo atual de desenvolvimento de IA. A OpenAI já tem seu chip de inferência rodando, e a Anthropic pode acelerar com a parceria Samsung. Se o Google demorar demais, corre o risco de chegar ao mercado com uma vantagem que já foi neutralizada pelos concorrentes.

O que isso significa para quem acompanha o setor

Para investidores e profissionais de tecnologia, o movimento do Google confirma uma tendência que já era visível: a cadeia de valor da IA está se verticalizando. As empresas que constroem os modelos querem controlar também o hardware que os executa. A Nvidia continua dominante, mas sua posição começa a ser erodida por múltiplas frentes.

O Frozen v2 é, acima de tudo, uma mensagem ao mercado: os US$ 190 bilhões que a Alphabet planeja investir não são gastos descoordenados. São parte de uma estratégia integrada que vai do silício ao software. Se o chip entregar a eficiência prometida, o Google terá um argumento poderoso para justificar cada dólar investido. Se não entregar, a pressão sobre a empresa só vai aumentar.

O resultado trimestral da Alphabet, previsto para esta semana, deve dar mais pistas sobre como a empresa está equilibrando esses investimentos massivos com a necessidade de manter margens saudáveis. O Frozen v2 é a aposta de longo prazo. Os números de agora dirão se o mercado tem paciência para esperar até 2028.