Jalapeño, chip de IA da OpenAI, “ameaça” margens da Nvidia

O quase monopólio da Nvidia sobre os chips de IA mais avançados está sob “ameaça” à medida que a OpenAI e outras gigantes de tecnologia anunciam semicondutores desenvolvidos sob medida, disseram analistas à CNBC.

A OpenAI anunciou que seu primeiro chip de IA, o Jalapeño, apresentava “velocidade e eficiência líderes do setor”, ao revelar o semicondutor na terça-feira. Google, AWS e Meta também estão desenvolvendo seus próprios chips de IA.

A Nvidia viu o preço de suas ações disparar em meio à expansão dos data centers, que criou uma enorme demanda por seus chips tanto para treinamento de modelos quanto para inferência: a forma como os sistemas de IA executam tarefas no dia a dia.

Mas hyperscalers e empresas de IA estão avançando cada vez mais no desenvolvimento de seu próprio silício para alimentar sistemas de IA.

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O chip Jalapeño, projetado para inferência, mostra que um “chip desenvolvido por um hyperscaler agora pode igualar ou superar as GPUs da classe Blackwell da Nvidia em eficiência de inferência”, disse Adrien Sanchez, analista de tecnologia do Yole Group, à CNBC.

Ele acrescentou que, embora a Nvidia ainda detenha a “vasta maioria” da computação de IA e tenha forte dependência de seu ecossistema em torno da plataforma de software CUDA, o novo chip da OpenAI é uma “ameaça às margens da Nvidia em inferência, que é o campo que mais cresce no momento”.

A Nvidia foi procurada para comentar.

A OpenAI anunciou os primeiros resultados de benchmark de seu Jalapeño, afirmando que ele permitiria aos usuários obter “respostas mais rápidas, agentes mais responsivos e acesso mais confiável” à medida que a demanda cresce.

O novo chip está sendo desenvolvido com a Broadcom. Ele será implantado na infraestrutura de computação da OpenAI até o fim do ano, e a OpenAI afirmou que já trabalha na segunda e na terceira gerações do semicondutor.

Líder do setor

A OpenAI anunciou o Jalapeño em junho, dizendo que ele seria “construído do zero para os LLMs atuais e futuros em todo o setor”.

O Jalapeño é uma “conquista impressionante, sobretudo em termos de eficiência”, disse Alexander Harrowell, analista principal sênior da Omdia, à CNBC.

“Em uma implantação em larga escala, isso economizaria energia, refrigeração e infraestrutura de distribuição de energia, além de contribuir significativamente para a economia por unidade”, acrescentou.

O chip personalizado da OpenAI poderia reduzir, ao longo do tempo, sua dependência da Nvidia para cargas de trabalho de inferência, disse Fion Chiu, analista da TrendForce, à CNBC.

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Mas, para cargas de trabalho mais intensivas em computação, como treinamento de modelos em larga escala e cargas de trabalho de IA de fronteira, “acreditamos que as GPUs da Nvidia continuarão sendo importantes devido à sua ampla programabilidade, desempenho, ecossistema de software e capacidade de lidar com uma ampla variedade de cargas de trabalho”, disse Chiu.

Como o chip Jalapeño da OpenAI se compara à Nvidia

A empresa de pesquisa SemiAnalysis disse que visitou os laboratórios da OpenAI para testar o Jalapeño. Constatou que o chip superou o Blackwell em desempenho por watt em quase todos os cenários testados. Mas acrescentou que a comparação era “um tanto incompleta e injusta”, porque o Jalapeño utiliza memória HBM4 mais recente. A plataforma Rubin da Nvidia é uma comparação mais equivalente, pois também utiliza HBM4.

“O Jalapeño está realmente competindo contra chips como o Rubin, que também usam HBM4”, disseram analistas da SemiAnalysis em uma publicação de blog intitulada “OpenAI Jalapeño: Better Than Nvidia Blackwell” na terça-feira.

“Os sistemas Vera Rubin estão começando a ser enviados aos clientes agora, enquanto ainda levará algum tempo até que a OpenAI tenha algo além de amostras de engenharia do Jalapeño”, acrescentou a publicação.

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Concorrentes da Nvidia ganham espaço

A OpenAI é uma das várias empresas de IA que buscam desenvolver silício personalizado.

Em abril, uma série de acordos foi anunciada para chips de IA personalizados, também conhecidos como circuitos integrados de aplicação específica (ASICs).

O Google revelou novos chips para treinamento e inferência de IA, que chama de unidades de processamento tensorial (TPUs). A Meta disse ter concordado em implantar 1 gigawatt de chips de IA personalizados usando tecnologia da Broadcom como parte de um acordo de vários gigawatts. A Anthropic afirmou ter se comprometido a gastar mais de US$ 100 bilhões em tecnologia da AWS nos próximos 10 anos, incluindo as gerações atuais e futuras dos chips de IA personalizados da Amazon, Trainium.

“A Omdia espera que chips ASIC personalizados como o Jalapeño superem as GPUs em volume até 2028, embora a receita leve muito mais tempo, já que as GPUs são consideravelmente mais caras”, disse Harrowell, da Omdia.

“Essa é a maior ameaça competitiva à NVIDIA, já que cerca de metade dos gastos de capital em infraestrutura de IA vem de provedores de nuvem hyperscale que têm um programa de chips personalizados ou poderiam razoavelmente ter um”, acrescentou.

Startups como Cerebras, SambaNova, D-Matrix, Etched e Fractile também estão desenvolvendo chips para IA.

A OpenAI tem sido uma grande compradora de GPUs da Nvidia à medida que treina e executa enormes modelos de IA. Ter seu próprio chip poderia afetar essa relação.

Sanchez disse que o laboratório de IA havia sido “um dos maiores consumidores individuais de GPUs da Nvidia”, e que o Jalapeño “eleva as apostas especificamente para o maior relacionamento da Nvidia com um cliente”.

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