Dona do Google recebe uma forcinha de Zuckerberg na ofensiva para destronar a Nvidia no mercado de IA

A Alphabet, dona do Google, prepara um novo movimento para disputar espaço com a Nvidia no mercado de inteligência artificial (IA). Segundo a Reuters, a empresa está desenvolvendo o TorchTPU, projeto criado para melhorar o desempenho das unidades de processamento tensorial (TPUs) com o PyTorch, hoje o software de IA mais usado no mundo.

O objetivo é reduzir a vantagem da Nvidia, que domina o setor graças ao hardware poderoso e ao ecossistema de software CUDA. O PyTorch, apoiado pela Meta, funciona de forma altamente otimizada com o CUDA, o que reforça o domínio da Nvidia.

Para muitos desenvolvedores, mudar para outra plataforma é caro e complexo. A migração exige tempo, ajustes técnicos e investimento — fatores que pesam ainda mais na corrida acelerada da inteligência artificial.

Um empurrão para as TPUs do Google

As TPUs já são parte importante da receita de nuvem do Google. Mas ainda enfrentam um desafio clássico: hardware rápido não basta se o software não acompanha. Por anos, o Google priorizou ferramentas internas como Jax e XLA, eficientes para suas TPUs, mas pouco usadas pela maioria dos desenvolvedores.

O TorchTPU tenta mudar esse cenário. O projeto busca tornar as TPUs totalmente compatíveis com o PyTorch, reduzindo o trabalho de adaptação e derrubando uma das maiores barreiras para empresas que querem alternativas às GPUs da Nvidia.

Fontes da Reuters afirmam que o Google, desta vez, investe mais recursos, mais equipes e mais prioridade estratégica no TorchTPU — um contraste com tentativas anteriores que não avançaram.

Parceria com a Meta e software mais aberto

Para acelerar o desenvolvimento, o Google trabalha em conjunto com a Meta, responsável pelo PyTorch. As empresas discutem acordos que podem ampliar o acesso da Meta, dona do Instagram, do Facebook e do Whatsapp, às TPUs.

A holding de Mark Zuckerberg busca reduzir custos e diversificar sua infraestrutura. O Google quer mais desenvolvedores rodando PyTorch em seus chips.

O Google também avalia abrir partes do software do TorchTPU, o que pode acelerar a adoção pela comunidade.

TPUs deixam de ser exclusividade da casa

Até pouco tempo, as TPUs eram usadas quase só dentro do Google. Isso mudou em 2022, quando o Google Cloud assumiu a venda desses chips. Desde então, a oferta cresceu — e a demanda também, impulsionada pelo avanço da IA generativa.

Em 2024, o Google deu outro passo: passou a vender TPUs diretamente para data centers de clientes, sem depender apenas da sua nuvem. A mudança veio junto com a nomeação de Amin Vahdat como chefe de infraestrutura de IA.

O que está em jogo

Se o TorchTPU entregar o que promete, o impacto pode ser grande. Empresas que dependem quase exclusivamente das GPUs da Nvidia ganhariam uma alternativa mais acessível e flexível — algo muito esperado em um mercado onde a demanda por chips de IA supera a oferta.

Para o Google, o cálculo é simples: quanto mais fácil for usar PyTorch nas TPUs, maior a chance de atrair clientes e reduzir a distância em relação à Nvidia, que domina tanto o hardware quanto o ecossistema de software.

A disputa está longe de acabar, mas o Google entra na nova fase da corrida com uma estratégia mais agressiva — e, desta vez, com o PyTorch ao seu lado.

*Com informações da Reuters