Google Ameaça a Nvidia, os Gargalos da IA e a China Abre sua Torneira de Bilhões
Bom dia! Hoje é 8 de maio. Neste mesmo dia, em 1886, o farmacêutico americano John Stith Pemberton servia pela primeira vez um xarope escuro e gaseificado em uma farmácia de Atlanta, a Coca-Cola, um produto que a maioria descartou como curiosidade efêmera e que, em poucas décadas, se tornaria o símbolo mais universal do capitalismo de consumo.
Cento e quarenta anos depois, a lição permanece intacta: os ativos mais valiosos de uma era raramente são reconhecidos como tal no momento em que surgem. E o que as notícias de hoje revelam é precisamente uma disputa sobre qual camada da inteligência artificial concentrará o valor definitivo: o chip que processa, o serviço que monetiza ou o modelo que pensa. A resposta a essa pergunta definirá a hierarquia econômica da próxima década.
Google Ameaça o Trono da Nvidia
A diferença de valor de mercado entre Alphabet e Nvidia, que no início do ano chegava a US$ 600 bilhões, encolheu para cerca de US$ 330 bilhões. Na terça-feira, o Google chegou a ultrapassar brevemente a Nvidia nas negociações após o fechamento do mercado, sendo a primeira vez que isso ocorreu desde 2016, quando a IA generativa ainda era restrita a laboratórios acadêmicos.
O gatilho imediato foi o balanço trimestral da Alphabet, que apresentou um lucro líquido 81% maior na comparação anual, uma receita total de US$ 109,9 bilhões e, o dado mais revelador de todos, o Google Cloud ultrapassando US$ 20 bilhões em receita trimestral pela primeira vez, com crescimento de 63% e uma carteira de contratos futuros que quase dobrou em um único trimestre, saltando para US$ 460 bilhões. A receita de produtos construídos sobre modelos generativos cresceu quase 800% na base anual.
O que esses números expõem não é o enfraquecimento da Nvidia, a qual segue controlando mais de 80% do mercado de GPUs para data centers e deve reportar cerca de US$ 78 bilhões em receita no próximo balanço, mas o amadurecimento de uma pergunta que o mercado vinha adiando: quem captura mais valor na economia da IA, quem vende a infraestrutura ou quem a transforma em produto? Durante dois anos, Wall Street premiou a camada de hardware com múltiplos extraordinários, operando sob a lógica de que sem chips não existe inteligência artificial. Essa tese continua verdadeira, mas incompleta. O Google demonstrou que a camada de aplicação, ou seja, a de serviços corporativos, de publicidade inteligente e de plataformas de IA generativa vendidas em escala, está começando a gerar receitas recorrentes com margens que justificam reavaliações profundas.
A dimensão mais estrutural dessa disputa, contudo, reside em um movimento que ameaça a Nvidia por um ângulo que ela não pode combater com chips melhores: seus próprios clientes estão se tornando concorrentes, ao que o Google, a Amazon, a Microsoft e a Meta investem pesadamente no desenvolvimento de semicondutores proprietários, com Sundar Pichai confirmando que o Google já vende suas TPUs a clientes externos, entrando diretamente na disputa com a Nvidia.
A lógica da integração vertical buscada por estes concorrentes, ou seja, projetar o chip sabendo exatamente qual modelo rodará sobre ele, gera eficiências em flops por watt (principal métrica para avaliar a eficiência energética de hardware) que uma empresa que compra componentes prontos simplesmente não consegue replicar. Isso não significa que a Nvidia perderá sua posição dominante no curto prazo, mas significa que a narrativa de monopólio incontestável começa a apresentar fissuras.
Para investidores, portanto, o recado é claro: a corrida da IA está migrando de uma fase em que bastava fornecer a matéria-prima para uma em que o diferencial será transformar essa matéria-prima em valor econômico mensurável. E, nessa segunda fase, o Google joga com vantagens que poucas empresas no planeta conseguem igualar.
Os Arquitetos da IA Explicam Onde as Coisas Estão Travando
Na Conferência Global do Instituto Milken, em Beverly Hills, cinco executivos que operam em camadas distintas da cadeia de suprimentos da inteligência artificial se reuniram para um diagnóstico raro em sua franqueza. Christophe Fouquet, CEO da ASML, a empresa holandesa que detém o monopólio das máquinas de litografia ultravioleta extrema sem as quais chips modernos não existem, foi direto ao afirmar que nos próximos dois a cinco anos, o mercado será limitado pela oferta. O que ele quis dizer foi que os hiperescaladores, como Google, Microsoft, Amazon e Meta, não receberão todos os chips pelos quais estão pagando, ponto final.
Francis deSouza, COO do Google Cloud, ainda complementou com um dado que impressiona: a carteira de pedidos de hardware do Cloud quase dobrou em um trimestre, passando de US$ 250 bilhões para US$ 460 bilhões. A demanda é real, e a infraestrutura não acompanha.
Os gargalos, porém, se empilham além do silício. DeSouza confirmou que o Google explora seriamente data centers no espaço como resposta às restrições energéticas terrestres, embora reconheça que a dissipação de calor no vácuo, onde a convecção não existe e apenas a radiação permite resfriar equipamentos, apresenta desafios de engenharia formidáveis. Qasar Younis, CEO da Applied Intuition, trouxe uma perspectiva complementar, apontando, em sua visão, que para a IA física o gargalo não são chips nem energia, mas dados do mundo real que nenhuma simulação sintética consegue substituir completamente.
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A observação mais provocadora, contudo, veio de Eve Bodnia, da Logical Intelligence, que questiona a própria arquitetura dominante da indústria. Sua empresa opera com modelos drasticamente menores (com 200 milhões de parâmetros contra centenas de bilhões dos convencionais) e que, segundo ela, rodam milhares de vezes mais rápido, porque, em vez de adivinhar qual será a próxima palavra de uma frase (como fazem o ChatGPT e seus pares), tentam compreender as leis que governam os dados. "A linguagem é uma interface de usuário entre o meu cérebro e o seu", argumentou. "O raciocínio em si não está atrelado a nenhuma linguagem.”
O painel também expôs uma dimensão geopolítica que raramente aparece com tanta nitidez. Younis observou que a IA física, especificamente, robotáxis, drones de defesa, máquinas agrícolas, levanta questões de soberania que a IA digital nunca levantou, porque se manifesta no mundo real de formas que governos não podem ignorar. Menos nações, afirmou, conseguem operar um robotáxi hoje do que possuem armas nucleares. Fouquet, por sua vez, ofereceu um diagnóstico preciso sobre a China: o progresso chinês em modelos de IA é genuíno, mas está limitado abaixo da camada de software, pois sem acesso à litografia EUV da ASML, os fabricantes chineses não conseguem produzir os semicondutores mais avançados.
Em síntese, o que emerge dessa conversa é um retrato da indústria de IA em 2026 que contrasta fortemente com a narrativa triunfalista habitual: uma tecnologia transformadora que esbarra em limites físicos de fabricação, energia e dados; uma arquitetura dominante que começa a ser questionada por alternativas radicalmente diferentes; e uma corrida geopolítica em que o controle de máquinas holandesas, chips taiwaneses e dados americanos define quem terá acesso ao futuro, e quem ficará de fora.
A China Abre a Torneira de Bilhões para a IA
O China Integrated Circuit Industry Investment Fund, o fundo estatal de chips conhecido como Big Fund, está em negociações para liderar a primeira rodada de financiamento externo da DeepSeek, mirando uma avaliação de aproximadamente US$ 45 bilhões. Tencent e Alibaba também negociam participação. A operação, se concretizada, representará o selo oficial de Pequim sobre a startup que, em janeiro de 2025, provocou um dos maiores abalos do mercado financeiro global ao demonstrar que modelos de IA competitivos podiam ser treinados com uma fração dos recursos utilizados por rivais americanos. Com o lançamento recente do V4, que fez questão de destacar compatibilidade com chips da Huawei, a DeepSeek consolidou sua posição como peça central da estratégia chinesa de construir uma cadeia de valor de IA independente das restrições de exportação impostas por Washington.
Mas a DeepSeek não está sozinha. Na mesma semana, a Moonshot AI, laboratório de Pequim que desenvolve a série Kimi de modelos de linguagem de código aberto, captou cerca de US$ 2 bilhões, atingindo avaliação de US$ 20 bilhões, um salto notável para uma empresa que valia US$ 4,3 bilhões no final de 2025. Em conjunto, a Zhipu AI, já listada em Hong Kong, encerrou a semana avaliada em US$ 55,9 bilhões, enquanto a MiniMax fechou a US$ 33 bilhões, com ambas as ações impulsionadas pelo lançamento de novos modelos.
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Em especial, os números da Moonshot são particularmente reveladores, ao passo que esta possui uma receita recorrente anual superior a US$ 200 milhões, acoplada a um crescimento acelerado de assinaturas pagas e uso de API, e um modelo (o Kimi K2.6) que já é o segundo LLM mais utilizado na plataforma de distribuição OpenRouter (um hub unificado para o acesso de diferentes LLMs). Assim, vemos na prática que a China, mesmo submetida a restrições crescentes de acesso a hardware de ponta, responde não com recuo, mas com uma avalanche de capital direcionada a modelos que fazem mais com menos.
A dimensão estratégica desse movimento vai além de valuations e rodadas de captação. O que está se formando é um ecossistema paralelo de inteligência artificial que possui modelos próprios, chips domésticos, data centers operados por gigantes locais e uma estratégia de código aberto que constrói adoção global sem depender de batalhas regulatórias mercado a mercado. A entrada do Big Fund na DeepSeek transforma o que era uma startup privada em instrumento de política industrial estatal, com acesso a recursos e proteção que nenhum laboratório ocidental independente possui. Portanto, à luz do que foi dito, para empresas americanas como OpenAI, Anthropic e Google, o desafio não é mais apenas tecnológico, mas fundamental. A China está construindo algo além de modelos competitivos, ela está, de fato, erguendo uma infraestrutura alternativa completa que pode, no médio prazo, fragmentar o mercado global de IA em dois ecossistemas distintos, cada um com seus padrões, suas cadeias de suprimento e suas esferas de influência.
E, diante disso, a pergunta que Fouquet, da ASML, formulou em Beverly Hills continua reverberando: a China faz um trabalho notável no topo da pilha tecnológica, mas carece de elementos fundamentais na base. A questão é por quanto tempo essa limitação persistirá? O volume de capital sendo despejado em Pequim, como resposta, sugere que a resposta pode ser “menos do que o Ocidente gostaria de acreditar”.
