Alphabet desenvolve chip de IA com arquitetura dedicada ao Gemini para reduzir custos e ampliar eficiência

A Alphabet trabalha em uma nova geração de chips de inteligência artificial projetados para executar o modelo Gemini de forma mais eficiente, em uma iniciativa que busca reduzir custos de processamento e diminuir a dependência de aceleradores de uso geral. A informação foi publicada pelo site The Information e repercutida pela CNBC.

Segundo a reportagem, o projeto, conhecido internamente como “Frozen v2”, prevê incorporar parte da arquitetura do Gemini diretamente no silício. Em vez de utilizar chips programáveis para executar diferentes modelos de IA, a proposta é criar um processador altamente especializado, otimizado para um conjunto específico de tarefas relacionadas ao Gemini.

A abordagem segue uma tendência crescente entre as grandes empresas de tecnologia, que passaram a desenvolver chips próprios para controlar custos, aumentar o desempenho e reduzir a dependência da Nvidia, líder do mercado de processadores para inteligência artificial.

De acordo com a CNBC, a expectativa é que o novo chip alcance uma eficiência energética entre seis e dez vezes superior à das atuais Tensor Processing Units (TPUs) utilizadas pelo Google para determinadas cargas de trabalho de IA. O ganho decorre da eliminação de etapas de processamento normalmente exigidas em chips de propósito mais amplo.

A tecnologia ainda está em fase experimental e, segundo a reportagem, sua adoção comercial não deve ocorrer antes de 2028. Um porta-voz do Google afirmou ao The Information que a empresa pesquisa continuamente novas arquiteturas para melhorar a eficiência da infraestrutura de IA, mas ressaltou que nem todos os projetos em desenvolvimento chegam ao mercado.

Estratégia amplia aposta da Alphabet em infraestrutura própria de IA

O projeto faz parte da estratégia da Alphabet de ampliar o uso de hardware desenvolvido internamente. A empresa já utiliza TPUs em seus data centers para treinar e executar modelos de inteligência artificial e, neste ano, começou a disponibilizar esses processadores para clientes do Google Cloud, em concorrência direta com as GPUs da Nvidia.

Além do uso interno, a Alphabet pretende transformar sua divisão de chips em uma nova fonte de receita. Analistas consultados pela CNBC afirmam que a comercialização de TPUs para terceiros pode representar um mercado bilionário, impulsionado pela crescente demanda por infraestrutura de IA.

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O desenvolvimento de hardware próprio também responde ao aumento dos investimentos necessários para sustentar grandes modelos de linguagem. À medida que empresas expandem o uso de IA generativa e agentes autônomos, cresce a necessidade de reduzir o custo por consulta e o consumo de energia dos data centers.

As ações da Alphabet registraram alta após a divulgação da reportagem, refletindo a percepção de que a empresa pode fortalecer sua posição na disputa por infraestrutura de inteligência artificial. Investidores avaliam que uma arquitetura mais eficiente pode reduzir despesas operacionais e ampliar a competitividade do Google Cloud frente a rivais como Microsoft, Amazon e OpenAI.

Caso o projeto avance conforme o planejado, a Alphabet ampliará sua estratégia de integração entre software e hardware, desenvolvendo chips cada vez mais especializados para seus próprios modelos de IA. A iniciativa acompanha um movimento observado entre as principais empresas de tecnologia, que buscam controlar uma parcela maior da cadeia de infraestrutura necessária para sustentar a expansão da inteligência artificial.

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