AMD avança no Azure e desafia Nvidia na corrida da IA

A guerra pelos data centers que sustentam a inteligência artificial ganhou um novo capítulo. A Microsoft anunciou a ampliação de sua parceria com a AMD para expandir o uso de GPUs, CPUs, soluções de rede e software da fabricante dentro do Azure, sua plataforma de nuvem. O movimento não é trivial: sinaliza que a maior empresa de software do mundo está deliberadamente construindo uma alternativa ao ecossistema da Nvidia dentro de sua própria infraestrutura.

A peça central da expansão é a plataforma Helios, uma solução rack-scale da AMD que combina GPUs Instinct MI455X, processadores EPYC “Venice” de sexta geração, rede Pensando e o software ROCm em uma arquitetura integrada. O objetivo declarado é executar cargas de inferência de modelos de IA de fronteira, tanto para uso interno da Microsoft quanto para clientes do Azure AI.

O fornecimento da Helios a clientes, incluindo a própria Microsoft, está previsto para o segundo semestre de 2026. As ações da AMD subiram 3,6% no pregão de Nova York após o anúncio, enquanto as da Microsoft recuaram levemente.

Por que a Microsoft precisa da AMD agora

A resposta curta: concentração de risco. A Nvidia detém algo próximo de 80% do mercado de GPUs para data centers voltados a IA, segundo estimativas de consultorias como Gartner e IDC. Essa dependência de um único fornecedor cria gargalos de oferta, poder de barganha desigual e vulnerabilidade logística. Para uma empresa que opera a infraestrutura de nuvem mais usada por corporações no mundo, isso é inaceitável.

A Microsoft já vinha sinalizando essa diversificação. Desenvolveu seu próprio chip de IA, o Maia 100, e mantém contratos bilionários com a Nvidia. Agora, a expansão com a AMD representa uma terceira perna nessa estratégia. Não se trata de substituir a Nvidia, mas de garantir que nenhum fornecedor tenha poder excessivo sobre a cadeia.

Há um componente econômico direto. Modelos de IA generativa como os usados pelo Copilot e pelo Azure OpenAI Service consomem volumes enormes de computação. A inferência, etapa em que o modelo já treinado responde a consultas de usuários, é onde os custos operacionais explodem. É justamente nessa camada que a plataforma Helios da AMD será aplicada no Azure.

O que muda com EPYC Venice e as novas máquinas virtuais

Além das GPUs, o acordo inclui duas novas séries de máquinas virtuais baseadas nos processadores AMD EPYC “Venice”. A Azure HDv2 será voltada para IA agêntica, o conceito de agentes autônomos que executam tarefas complexas sem supervisão humana constante, e para pipelines de processamento de dados. Já a Azure HXv2 será destinada ao desenvolvimento de semicondutores, um nicho que exige simulações computacionais intensas.

A Microsoft também ampliará o uso das DPUs AMD Pensando na infraestrutura de rede do backend de IA e integrará tecnologias da AMD ao Azure Boost, sua camada de otimização de desempenho de rede em larga escala. Essa integração vertical, cobrindo GPU, CPU, rede e software, é o que diferencia a plataforma Helios de uma simples venda de chips. É uma arquitetura completa que compete diretamente com o ecossistema CUDA da Nvidia.

A aposta no software ROCm é particularmente relevante. O CUDA tem sido a principal vantagem competitiva da Nvidia por mais de uma década, criando um efeito de lock-in entre desenvolvedores. O ROCm, alternativa open-source da AMD, ainda não tem a mesma adoção, mas a chancela da Microsoft no Azure pode acelerar a migração de workloads. Como discutimos em análises anteriores sobre IA e mercado, a batalha pelo ecossistema de software é tão importante quanto a dos chips em si.

AMD vs Nvidia: o placar atual nos data centers

A AMD fechou 2025 com receita de US$ 5,6 bilhões em seu segmento de data centers, um crescimento expressivo, mas ainda distante dos US$ 47,5 bilhões que a Nvidia registrou no mesmo período com chips para IA. A diferença de escala é brutal, mas a trajetória importa. Em 2023, a receita da AMD com data centers era de US$ 1,6 bilhão. O salto de 3,5 vezes em dois anos mostra que a empresa está ganhando terreno.

O mercado de inferência pode ser o campo de batalha decisivo. Enquanto o treinamento de grandes modelos exige as GPUs mais potentes (e caras) disponíveis, a inferência admite hardware diversificado, com critérios de custo por token processado que favorecem alternativas mais baratas. É aqui que a AMD tenta se posicionar com a Helios.

Outros players também pressionam a Nvidia. O Google desenvolve seus próprios TPUs e, segundo relatos recentes, estaria planejando novos chips para executar modelos Gemini com mais eficiência. A Amazon tem seus chips Trainium e Inferentia. A corrida não é mais sobre quem tem a melhor GPU isolada, mas sobre quem oferece a melhor relação custo-desempenho dentro de um ecossistema integrado de nuvem.

O que isso significa para o investidor

Para quem acompanha o setor de tecnologia, o movimento reforça uma tese que vem ganhando corpo: a cadeia de valor da IA está se fragmentando. A fase em que bastava “comprar Nvidia” como proxy para toda a revolução da inteligência artificial está dando lugar a um mercado mais segmentado, onde fornecedores de chips, provedores de nuvem e desenvolvedores de software disputam margens em camadas diferentes.

A AMD se beneficia diretamente dessa fragmentação. Cada contrato como o do Azure valida sua arquitetura e amplia a base de desenvolvedores familiarizados com ROCm. A Microsoft, por sua vez, ganha poder de negociação e resiliência operacional. Os dois lados da parceria têm incentivos claros.

O risco para a Nvidia não é perder a liderança no curto prazo, algo improvável dado seu domínio em treinamento de modelos de fronteira. O risco é que a inferência, a camada que cresce mais rápido em volume, se torne um mercado fragmentado onde seu prêmio de preço não se sustenta. É um cenário que merece atenção nos próximos trimestres.