OpenAI faz parceria com a Broadcom para construir chips de IA personalizados de US$ 350 bilhões e mudar da Nvidia para a rede Ethernet
A Jogada de Poder: A Aposta de US$ 350 Bilhões da OpenAI para Remodelar a Velha Guarda do Silício
Pacto de chips personalizados com a Broadcom sinaliza uma mudança do poder computacional bruto para o controle da infraestrutura — redesenhando a luta pelo futuro econômico da IA
SAN FRANCISCO — A OpenAI lançou uma das iniciativas de hardware mais ambiciosas da história da tecnologia, em parceria com a Broadcom para projetar e implantar 10 gigawatts de aceleradores de IA personalizados. O esforço plurianual, avaliado entre US$ 350 bilhões e US$ 500 bilhões, vai muito além do design de chips. Ele visa redefinir onde o poder — e o lucro — se situam dentro do ecossistema de IA.
Em vez de buscar pura velocidade de processamento, a colaboração visa a base subjacente: acesso à energia, eficiência de refrigeração e arquitetura de rede. Esses elementos, antes negligenciados, agora impulsionam a competitividade em IA em larga escala.
Com início no final de 2026 e prosseguindo até 2029, a OpenAI criará aceleradores personalizados adaptados aos seus modelos, enquanto a Broadcom cuidará da fabricação e construirá sistemas de rack completos. Notavelmente, toda a plataforma funcionará na rede Ethernet da Broadcom, em vez do InfiniBand da Nvidia, o favorito de longa data em computação de alto desempenho.
A Broadcom já demonstrou como esse futuro poderia ser com o lançamento de seu Tomahawk 6 “Davisson,” um switch Ethernet de 102,4 terabits que se torna o primeiro a ser comercializado com óptica co-empacotada em escala. Ao integrar a óptica diretamente no substrato do chip, o design reduz drasticamente o consumo de energia e a instabilidade da rede — dois dos maiores pontos problemáticos em clusters maciços de treinamento de IA. Enquanto os data centers lutam para manter milhares de GPUs conectadas sem desperdiçar energia ou causar falhas de link, essa inovação sinaliza uma grande mudança na forma como as redes de IA serão construídas e mantidas.
Quando a Eletricidade se Torna a Restrição
A escala é sem precedentes. Dez gigawatts de capacidade computacional se traduzem em quase 88 terawatts-hora anualmente no nível do chip. Uma vez que a refrigeração e os custos gerais da instalação são considerados, o total se aproxima de 105 terawatts-hora por ano — aproximadamente o dobro do consumo nacional de eletricidade da Suíça.
“Este não é apenas um acordo de chips, é uma corrida por infraestrutura,” disse um analista de semicondutores. “Garantir energia previsível está se tornando o verdadeiro diferencial.”
O acesso à energia surgiu como o maior gargalo na implantação da IA. Data centers de gigawatts-escala permanecem raros, a obtenção de licenças é lenta e a oposição das comunidades locais está aumentando. O trabalho relatado da OpenAI com a Oracle em grandes projetos focados em energia sinaliza uma mudança mais ampla: controlar a eletricidade importa tanto quanto controlar os dados.
A Insurgência de Redes que Ninguém Esperava
A mudança da OpenAI para Ethernet pode desestabilizar o domínio da Nvidia nas redes de IA. O InfiniBand é há muito considerado essencial para o treinamento de modelos avançados devido à baixa latência. No entanto, para inferência — onde a maioria das cargas de trabalho de IA ocorre atualmente — o throughput agregado e a flexibilidade operacional têm mais peso do que ganhos de latência de microssegundos.
O switch Ethernet Tomahawk 6 da Broadcom, lançado recentemente com throughput de 102,4 Tbps e óptica co-empacotada, parece ter chegado em boa hora. O novo padrão do Ultra Ethernet Consortium oferece um caminho neutro em relação ao fornecedor para um desempenho anteriormente disponível apenas através de tecnologia proprietária.
“Redes padronizadas são a forma como as empresas ganham alavancagem sobre preços monopolistas,” observou um ex-executivo de infraestrutura de nuvem. Se a OpenAI provar que a Ethernet pode escalar para a demanda real de IA, o cenário de redes pode mudar rapidamente.
Lendo nas Entrelinhas do Silício
A estrutura da parceria revela a estratégia da OpenAI: projetar chips internamente, terceirizar a fabricação e manter a propriedade intelectual. Isso espelha a abordagem do Tensor do Google e do Graviton da Amazon — mas adaptada à inferência de IA.
Profissionais da indústria esperam que os aceleradores enfatizem a largura de banda da memória e a eficiência da computação esparsa, em vez do desempenho máximo de ponto flutuante. Em uma era em que bilhões de tokens são servidos por dia, o custo por token importa mais do que a velocidade de treinamento.
Isso representa um desafio para a Nvidia. A empresa prospera oferecendo hardware, software e rede integrados. Se a economia da inferência se separar do hardware de treinamento, o mercado pode se fragmentar em favor de sistemas especializados.
A Cascata de Consequências
As perspectivas de curto prazo da Nvidia permanecem fortes, mas a pressão está aumentando. Analistas esperam ajustes de preços ou estratégias de empacotamento para proteger a adoção do InfiniBand.
A AMD enfrenta uma encruzilhada estratégica. Seus aceleradores MI e a pilha ROCm a posicionam como uma alternativa aberta, mas o silício personalizado reduz o mercado disponível. Se a Ethernet ganhar força, a AMD poderá se beneficiar — se apostar em redes abertas em vez de casos de uso de nicho.
A Broadcom, enquanto isso, parece bem posicionada. Sua aposta de longo prazo em Ethernet e aceleradores personalizados agora se alinha com as tendências de hiperescala. Até mesmo o trabalho de integração de sistemas com margens mais baixas se torna mais valioso quando combinado com suas tecnologias de rede.
Seguindo os Megawatts
A história do investimento se estende além dos semicondutores. Os provedores de nuvem agora competem pelo acesso à energia, não apenas pelo inventário de GPUs. A iniciativa "Stargate" de US$ 300 bilhões da Oracle, conforme relatos, centra-se na seleção de locais priorizando a energia, sublinhando que a verdadeira escassez é a eletricidade, não os chips.
As concessionárias de energia em polos de data centers enfrentam um crescimento maciço da carga. Soluções de geração local como células a combustível, reatores nucleares modulares e sistemas de reuso de calor estão passando de pilotos para prioridades. Os data centers estão começando a se parecer com a indústria pesada — exigindo apoio político e comunitário.
Calibrando Expectativas e Prazos
Os investidores devem tratar a meta da OpenAI para 2026 com cautela. A primeira geração de silício personalizado frequentemente enfrenta atrasos devido a problemas de empacotamento, prontidão de software ou questões térmicas. Um pequeno atraso seria normal, não alarmante.
A Ethernet em escala de mais de 10.000 nós ainda precisa provar que pode igualar o desempenho do InfiniBand em ambientes de produção complexos. Benchmarks em laboratórios raramente espelham o uso real.
A aquisição de energia representa um risco semelhante. Garantir capacidade em escala de gigawatts envolve barreiras regulatórias, restrições de transmissão e negociação comunitária. A construção de infraestrutura energizada geralmente leva mais tempo do que o design dos chips que a utilizarão.
Considerações de Investimento para Participantes do Mercado
Vários temas emergem. A Broadcom pode se beneficiar de suas capacidades de rede e integração, mas as tendências de margem justificam monitoramento. O domínio da Nvidia no treinamento continua sendo um fosso defensivo, embora a diversificação em infraestrutura Ethernet possa atuar como uma proteção.
A oportunidade mais negligenciada pode ser a infraestrutura de energia. Concessionárias com capacidade para data centers, desenvolvedores de energias renováveis com energia de base e empresas de construção especializadas em implantação rápida são as que mais ganham. Limitações físicas — energia, refrigeração, terreno — estão se tornando as restrições que definem o crescimento da IA.
Como sempre, as decisões de investimento exigem uma avaliação cuidadosa de risco e objetivos. As condições de mercado podem evoluir, e os leitores devem procurar orientação profissional adaptada às suas circunstâncias.
A aliança OpenAI-Broadcom sinaliza uma fase industrial da IA — uma onde o sucesso depende menos de algoritmos inteligentes e mais de gerenciar eletricidade, cargas térmicas e infraestrutura eficiente em uma escala sem precedentes. Aqueles que dominarem a logística podem acabar definindo a próxima década da indústria.