Hoje, a Baidu realizou em Pequim o Baidu World 2026. O PPT sobre chips era mais grandioso até do que o meu plano de quitar as dívidas.
A Baidu Intelligent Cloud lançou o supernó Tianchi de 1.024 placas, que chegará ao mercado no ano que vem. Segundo a Baidu, as 1.024 placas aceleradoras são conectadas em um único sistema, a largura de banda de interconexão entre elas aumenta 3 vezes, o desempenho de treinamento melhora 2,5 vezes e o de inferência, 3 vezes. Um único conjunto dá conta do treinamento de modelos de grande escala com 5 trilhões de parâmetros e ainda pode ser expandido horizontalmente para chegar a 10 mil placas. Do lado dos chips Kunlun, o M100 já está à venda, com foco no custo-benefício; o modelo topo de linha M300 chega no ano que vem, com melhorias em capacidade computacional, armazenamento e interconexão; e, até 2028, também serão lançados vários chips baseados na nova arquitetura N. Na apresentação, Robin Li foi bem direto: antes, a demanda por capacidade computacional era principalmente para treinamento; agora, treinamento e inferência têm o mesmo peso. Com a disseminação dos agentes inteligentes, a demanda por computação de inferência vai explodir, e a inferência se tornará o principal motor do crescimento contínuo e de longo prazo dos chips de IA. De quebra, também lançaram a plataforma de negociação de modelos de grande escala YuanSuSuo. Em um mês de operação, o volume médio diário de chamadas de tokens já ultrapassou 700 bilhões.
Minha avaliação é que os números impressionam, mas vale jogar um balde de água fria: tudo isso são afirmações da própria Baidu. Não foram divulgados resultados de benchmarks independentes nem uma única lista de clientes reais. Treinar um modelo com 5 trilhões de parâmetros é uma coisa; encontrar alguém disposto a pagar por ele é outra. Ainda assim, a direção merece atenção: a explosão da demanda por inferência não é conversa fiada. Quanto mais agentes inteligentes houver, mais a capacidade computacional deixará de ser usada para treinar modelos e passará a ser usada para executá-los. Essa é a parte mais concreta do que Robin Li disse. Há ainda um detalhe: no ano passado, a Baidu afirmou que o Tianchi só chegaria ao mercado em 2028; neste ano, antecipou a data diretamente para 2027. A corrida dos chips nacionais está mesmo contra o relógio — não é só promessa vazia.
A relação disso com o bolso das pessoas comuns também é bem direta: as ações da Baidu em Hong Kong fecharam hoje em queda de 1,35%. O mercado não compra apresentações em PPT; só acredita em pedidos e balanços. No mundo cripto, é igual: moedas de IA como a $TAO $FET passaram esses dois últimos anos vivendo desse tipo de narrativa. Quando sai uma grande notícia sobre chips, é fácil que o sentimento do mercado seja influenciado. Mas, narrativa à parte, o que vai determinar se a área de IA pode deixar de ser só uma história e começar a dar dinheiro é saber se os chips conseguem ser vendidos e se os modelos têm utilidade. Para alguém como eu, cheio de dívidas, o pior é usar o salário para cobrir o prejuízo da apresentação em PPT de outra pessoa.
O que você acha dessa nova onda de chips de IA nacionais? Eles conseguem mesmo alcançar os concorrentes ou é só mais uma rodada de euforia com apresentações em PPT? Vamos conversar nos comentários.
Isto não constitui recomendação de investimento. Faça sua própria avaliação.
A Baidu Intelligent Cloud lançou o supernó Tianchi de 1.024 placas, que chegará ao mercado no ano que vem. Segundo a Baidu, as 1.024 placas aceleradoras são conectadas em um único sistema, a largura de banda de interconexão entre elas aumenta 3 vezes, o desempenho de treinamento melhora 2,5 vezes e o de inferência, 3 vezes. Um único conjunto dá conta do treinamento de modelos de grande escala com 5 trilhões de parâmetros e ainda pode ser expandido horizontalmente para chegar a 10 mil placas. Do lado dos chips Kunlun, o M100 já está à venda, com foco no custo-benefício; o modelo topo de linha M300 chega no ano que vem, com melhorias em capacidade computacional, armazenamento e interconexão; e, até 2028, também serão lançados vários chips baseados na nova arquitetura N. Na apresentação, Robin Li foi bem direto: antes, a demanda por capacidade computacional era principalmente para treinamento; agora, treinamento e inferência têm o mesmo peso. Com a disseminação dos agentes inteligentes, a demanda por computação de inferência vai explodir, e a inferência se tornará o principal motor do crescimento contínuo e de longo prazo dos chips de IA. De quebra, também lançaram a plataforma de negociação de modelos de grande escala YuanSuSuo. Em um mês de operação, o volume médio diário de chamadas de tokens já ultrapassou 700 bilhões.
Minha avaliação é que os números impressionam, mas vale jogar um balde de água fria: tudo isso são afirmações da própria Baidu. Não foram divulgados resultados de benchmarks independentes nem uma única lista de clientes reais. Treinar um modelo com 5 trilhões de parâmetros é uma coisa; encontrar alguém disposto a pagar por ele é outra. Ainda assim, a direção merece atenção: a explosão da demanda por inferência não é conversa fiada. Quanto mais agentes inteligentes houver, mais a capacidade computacional deixará de ser usada para treinar modelos e passará a ser usada para executá-los. Essa é a parte mais concreta do que Robin Li disse. Há ainda um detalhe: no ano passado, a Baidu afirmou que o Tianchi só chegaria ao mercado em 2028; neste ano, antecipou a data diretamente para 2027. A corrida dos chips nacionais está mesmo contra o relógio — não é só promessa vazia.
A relação disso com o bolso das pessoas comuns também é bem direta: as ações da Baidu em Hong Kong fecharam hoje em queda de 1,35%. O mercado não compra apresentações em PPT; só acredita em pedidos e balanços. No mundo cripto, é igual: moedas de IA como a $TAO $FET passaram esses dois últimos anos vivendo desse tipo de narrativa. Quando sai uma grande notícia sobre chips, é fácil que o sentimento do mercado seja influenciado. Mas, narrativa à parte, o que vai determinar se a área de IA pode deixar de ser só uma história e começar a dar dinheiro é saber se os chips conseguem ser vendidos e se os modelos têm utilidade. Para alguém como eu, cheio de dívidas, o pior é usar o salário para cobrir o prejuízo da apresentação em PPT de outra pessoa.
O que você acha dessa nova onda de chips de IA nacionais? Eles conseguem mesmo alcançar os concorrentes ou é só mais uma rodada de euforia com apresentações em PPT? Vamos conversar nos comentários.
Isto não constitui recomendação de investimento. Faça sua própria avaliação.