QUEM É O MAIOR CONCORRENTE DA NVIDIA? A RESPOSTA PODE SURPREENDER VOCÊ: SEUS PRÓPRIOS CLIENTES!
Todos estão falando dos chips de próxima geração da NVIDIA, Blackwell e Vera Rubin, e dos enormes investimentos que estão sendo feitos em data centers de IA. Mas acredito que há uma questão muito maior que os investidores da NVIDIA podem estar ignorando.
As empresas que poderiam acabar desafiando o domínio da NVIDIA não são necessariamente concorrentes tradicionais no setor de chips. São os próprios clientes da NVIDIA.
Alphabet, Meta e Oracle estão se unindo em diferentes momentos da mesma história. E suas iniciativas têm como alvo uma das maiores vantagens competitivas da NVIDIA: o CUDA.
Vamos entender por que isso importa.
A NVIDIA não fabrica apenas processadores potentes. Ela também construiu um ecossistema que mantém os desenvolvedores ligados ao seu hardware.
Por meio de sua plataforma de software CUDA, milhões de desenvolvedores criaram aplicativos projetados para funcionar em GPUs da NVIDIA.
Em outras palavras, comprar um chip é apenas parte da equação. Se uma empresa passou anos investindo na infraestrutura da NVIDIA, mudar para outro processador não é tão simples quanto trocar um computador por outro. O software precisa ser adaptado, otimizado e testado. Isso exige tempo, dinheiro e recursos de engenharia.
É aqui que está a verdadeira barreira competitiva da NVIDIA.
Mas agora estamos começando a ver uma atividade séria às portas dessa barreira.
1. O GOOGLE ESTÁ TENTANDO ROMPER A BARREIRA DE SOFTWARE DA NVIDIA
O TorchTPU, da Alphabet, busca facilitar a execução de cargas de trabalho de IA baseadas em PyTorch nos processadores TPU do Google, com menos alterações no código.
Veja por que isso importa.
O PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto, desenvolvida originalmente pela Meta e amplamente usada em todo o setor de IA.
Em outras palavras, uma parte importante do ecossistema de desenvolvedores que ajudou a consolidar o domínio do CUDA, da NVIDIA, pode agora facilitar a migração das cargas de trabalho dos desenvolvedores para hardware alternativo.
A Amazon está seguindo uma estratégia semelhante com seus processadores Trainium.
Pense no que isso significa.
Tradicionalmente, os desenvolvedores dependiam da NVIDIA porque mudar para outra plataforma de hardware era complicado e caro.
Se essa barreira começar a desaparecer, uma das maiores vantagens competitivas da NVIDIA poderá enfraquecer.
A verdadeira ameaça não é simplesmente alguém poder construir um processador mais barato. É que o custo de deixar de usar a NVIDIA pode cair significativamente.
2. A INICIATIVA DA META É AINDA MAIS SIGNIFICATIVA
A Meta é a empresa por trás do PyTorch. Agora, essa mesma empresa está buscando maneiras de reduzir sua dependência da NVIDIA, apoiando uma abordagem que facilita o uso de plataformas de hardware alternativas, incluindo as do Google e da Amazon.
A mensagem da estratégia de engenharia da Meta está ficando cada vez mais clara:
Não queremos ficar presos a uma única arquitetura de hardware na corrida da IA.
As implicações financeiras são enormes.
Para empresas como a Meta, que precisam de imensa capacidade computacional, os custos dos processadores, o consumo de energia e a eficiência dos centros de dados podem representar uma diferença de bilhões de dólares.
Uma empresa não precisa abandonar completamente a NVIDIA para mudar o mercado.
Basta direcionar parte dos gastos futuros com infraestrutura para processadores alternativos para começar a alterar o equilíbrio de poder.
3. A CONEXÃO COM A ORACLE: A CONCORRÊNCIA JÁ NÃO É TEÓRICA
A partir de 2027, a Oracle planeja oferecer os processadores TPU do Google aos clientes por meio de sua infraestrutura de nuvem.
O que isso significa, na prática?
Um cliente de nuvem que antes dependia de uma infraestrutura baseada na NVIDIA poderia, potencialmente, acessar os processadores do Google por meio da Oracle.
E aqui está o ponto importante: a Oracle já tem uma base de clientes estabelecida que usa sua plataforma de nuvem.
Isso cria um possível canal de distribuição para os TPUs do Google e dá a eles acesso a um mercado muito mais amplo.
Este desenvolvimento sugere que o Google não está satisfeito em usar seus processadores personalizados apenas em seus próprios centros de dados.
A empresa também quer disponibilizá-los para clientes externos e conquistar uma fatia do mercado atualmente dominado pela NVIDIA.
4. O VERDADEIRO PERIGO: A NVIDIA PODE PERDER PODER DE PRECIFICAÇÃO ANTES DE PERDER PARTICIPAÇÃO DE MERCADO
Agora, vamos analisar isso sob a perspectiva de um investidor.
Acredito que este seja um dos riscos menos discutidos do mercado.
A maior ameaça à NVIDIA não é necessariamente uma empresa desenvolver uma GPU mais potente que as dela.
É a possibilidade de um número crescente de alternativas dar aos clientes mais poder de negociação.
Hoje, o desempenho da NVIDIA, seu ecossistema de software e sua capacidade de fornecer sistemas completos e escaláveis permitem que a empresa cobre preços premium.
Mas o que acontece quando os TPUs do Google, o Trainium da Amazon e outros processadores personalizados se tornam suficientemente competitivos para cargas de trabalho específicas de IA?
O cenário muda.
A NVIDIA pode continuar sendo líder do setor, mas seus clientes talvez já não precisem de hardware da NVIDIA para todas as tarefas.
Com o tempo, isso pode pressionar o poder de precificação, as margens de lucro e as expectativas de crescimento futuro.
No mercado de ações, uma empresa pode começar a perder poder de precificação muito antes de perder uma parcela significativa de sua participação de mercado.
Esse é o primeiro sinal que os investidores devem observar.
5. MAS AINDA É CEDO PARA DESCARTAR A NVIDIA
Há um detalhe importante que não devemos ignorar.
O surgimento de processadores alternativos não significa que as vantagens tecnológicas da NVIDIA vão desaparecer da noite para o dia.
O fato de o PyTorch poder funcionar em diferentes plataformas de hardware não significa que essas plataformas possam oferecer desempenho e eficiência no nível da NVIDIA em todas as cargas de trabalho.
O enorme ecossistema de desenvolvedores do CUDA, o desempenho das GPUs da NVIDIA, suas tecnologias de rede e seus sistemas de computação integrados continuam sendo vantagens competitivas formidáveis.
E os planos da Oracle de oferecer os TPUs do Google não significam que ela esteja abandonando a NVIDIA.
A Oracle também continua fazendo grandes investimentos nos sistemas de próxima geração da NVIDIA.
Portanto, esta não é uma história sobre a NVIDIA sendo expulsa do jogo.
É sobre seus maiores clientes se recusarem a continuar dependentes de um único fornecedor.
O QUE ESTOU REALMENTE ACOMPANHANDO
Podemos estar entrando em uma nova fase do setor de IA.
Na primeira fase, todos correram para a NVIDIA porque precisavam ter acesso à capacidade computacional.
Na segunda fase, as empresas gastaram bilhões construindo centros de dados e expandindo a infraestrutura de IA.
Agora, uma terceira fase pode estar surgindo:
A corrida para garantir capacidade computacional a custos mais baixos, com maior eficiência e por meio de vários fornecedores.
A NVIDIA ainda pode ser uma das grandes vencedoras dessa transformação.
Mas presumir que seu crescimento extraordinário possa continuar para sempre, exatamente nas mesmas condições, seria um erro grave.
Para mim, há três indicadores essenciais que vale a pena acompanhar:
A adoção dos TPUs do Google: Até que ponto eles serão implantados em centros de dados de terceiros a partir de 2027?
Os gastos da Meta com hardware: Que parcela de seus futuros investimentos em infraestrutura de IA será destinada a processadores que não sejam da NVIDIA?
A competitividade dos chips alternativos: Eles conseguem oferecer não apenas custos mais baixos, mas também desempenho competitivo e eficiência energética?
Isso porque a empresa que vencer a corrida da IA no futuro talvez não seja necessariamente aquela que criar o chip mais potente.
Pode ser a empresa que oferecer a maior capacidade computacional pelo menor custo e, ao mesmo tempo, construir um ecossistema que faça os clientes voltarem.
E aqui está a pergunta que os investidores da NVIDIA deveriam fazer:
À medida que os clientes da NVIDIA expandem sua infraestrutura de IA, eles se tornarão cada vez mais dependentes da NVIDIA ou seu crescimento acabará tornando-os menos dependentes dela?
Acredito que a resposta a essa pergunta pode definir uma das maiores histórias de investimento dos próximos anos. #earningseason