Jen-Hsun Huang veio a Taiwan para responder à concorrência do Google TPU: a versatilidade da GPU da Nvidia é maior, a Nvidia não teme ficar atrás no mercado.

Jen-Hsun Huang veio a Taiwan pela quinta vez este ano, mantendo a liderança em GPUs com sua teoria de “universalidade” e buscando uma expansão de 50% na capacidade de produção de 3nm da TSMC, enfrentando os desafios do Google TPU e a pressão da cadeia de fornecimento do governo Trump. (Resumo anterior: O relatório financeiro do Q3 da Nvidia foi impressionante, destruindo a teoria da bolha de IA, Jen-Hsun Huang: a demanda por Blackwell está explodindo, Nvidia subiu 5% após o expediente) (Informações de fundo: Jen-Hsun Huang teve um jantar de frango frito com os líderes da Samsung e da Hyundai, desencadeando uma festa de “ações meme de frango” na Coreia) A noite de novembro em Taipei traz um calor úmido, mas os passos de Jen-Hsun Huang, CEO da Nvidia (Nvidia), são visivelmente mais apressados. No dia 27 de novembro, ele chegou a Taiwan pela quinta vez este ano, e além de visitar o fundador da TSMC, Zhang Zhongmou, que está doente, a atenção do público não está na sua icônica jaqueta de couro, mas sim na próxima rodada da guerra dos chips: como ele manterá a liderança da Nvidia na conversa central da IA sob a pressão do Google TPU e as políticas de fabricação dos EUA. Ele (Zhang Zhongmou) está bem, sua condição é ótima… e eu vou embora em breve, voltarei para casa hoje. “Teoria da universalidade”: Valor dos GPUs. Recentemente, os investidores estão obcecados pela eficiência do ASIC desenvolvido pelo Google, questionando se os GPUs ainda podem manter um prêmio. Jen-Hsun Huang respondeu em uma entrevista em Taipei, reafirmando que a universalidade (fungibility) é um seguro para as compras empresariais. Ele apontou, usando a atualização mensal de modelos de IA como exemplo, que ASICs projetados para uma única tarefa podem rapidamente se tornar obsoletos após uma atualização de algoritmo; em contraste, os GPUs são como dinheiro em caixa em um data center, podendo ser alocados para o modelo mais recente a qualquer momento, cobrindo desde o treinamento até a inferência. Essa afirmação não é apenas retórica. De acordo com a análise da Spyglass, a capacidade de computação de um único chip da Nvidia B200 pode atingir 9.000 TFLOPs, superando os 4.614 TFLOPs do Google TPU. Jen-Hsun Huang enfatizou que, embora a diferença de desempenho seja importante, o ecossistema CUDA e a cadeia de ferramentas de software são o que realmente representa uma “geração inteira” de vantagem. Em outras palavras, os clientes não estão comprando um pedaço de silício, mas sim uma apólice contra o desconhecido. Os GPUs da Nvidia são extremamente versáteis, podendo operar em qualquer lugar, na nuvem; a Nvidia é o único sistema no mundo que pode executar todos os modelos de IA… não importa quais sejam as necessidades, a Nvidia pode ajudar, sua posição é muito sólida e única, mas ainda precisamos trabalhar duro todos os dias. Vitória na capacidade: A capacidade mensal de 3nm da TSMC aumentará em 50%, a Nvidia garante 35.000 chips. Quando a demanda por chips de IA saltou de milhões para dezenas de milhões, o design não é mais a única chave para a vitória. Esta visita de Jen-Hsun Huang ao fundador da TSMC, Zhang Zhongmou, resultou em garantias mais concretas de capacidade. Segundo o TechNode, a capacidade mensal de 3nm da Fab 18B em Tainan será aumentada de 100.000 para 160.000 unidades, um aumento de 50%, das quais 35.000 serão reservadas exclusivamente para a Nvidia, correspondendo ao plano de envio de 20 milhões de chips de IA nos próximos cinco trimestres. Para Jen-Hsun Huang, isso não é apenas um contrato, mas uma declaração ao mercado de capitais de que “sem cadeia de fornecimento, não há inovação”. Ele afirmou à imprensa: “Sem a TSMC, não há Nvidia.” Para os especialistas em cadeia de fornecimento, essa declaração é uma realidade fria: a única empresa no mundo capaz de expandir simultaneamente em processos avançados e embalagem é a TSMC. Teste de pressão de Trump: A cadeia de fornecimento híbrida sob o lema “fabricado nos EUA”. Com Trump retornando à Casa Branca em 2025, “fabricado nos EUA” se tornará novamente a política correta. A Nvidia anunciou com pompa que sua Fab 21 no Arizona já produziu os primeiros chips Blackwell, apresentando um relatório de conformidade a Washington. Mas Jen-Hsun Huang também revelou a realidade em Taipei: mesmo que os wafers sejam completados nos EUA, a embalagem avançada como CoWoS ainda depende de Taiwan, e a montagem do sistema de servidores também não pode prescindir de parceiros como Foxconn e Wistron. Esse modelo híbrido de “wafers feitos nos EUA, embalagem feita em Taiwan” pode se tornar o melhor ponto de equilíbrio para a Nvidia negociar a política internacional nos próximos quatro anos. Desde o Vale do Silício até Washington, e de volta a Taipei, cada passo de Jen-Hsun Huang responde à mesma pergunta: em meio ao rápido avanço dos modelos e os riscos geopolíticos em jogo, a Nvidia ainda pode permanecer no centro da IA? Ele usa a teoria da universalidade para convencer os clientes e a promessa de capacidade da TSMC para acalmar os investidores. Enfrentando concorrentes como o Google que promovem a integração vertical, ele aposta que o mercado ainda estará disposto a pagar pela flexibilidade. A TSMC, portanto, se torna o criador de mercado crucial nessa grande aposta - sem ela, qualquer estratégia não passa de um esboço em um quadro branco. Relatórios relacionados: Elon Musk retorna à Casa Branca para “aperto de mãos e reconciliação com Trump”, participando de um banquete com Tim Cook, Cristiano Ronaldo e Jen-Hsun Huang. Jen-Hsun Huang afirma que, na era da IA, eletricistas são os profissionais mais procurados; será que os trabalhadores de classe média em Taiwan realmente ganham mais? Jen-Hsun Huang visita Taiwan antes da votação sobre a energia nuclear, clamando “energia nuclear é melhor”, será que o enredo do presidente Lyle sobre energia nuclear se tornará realidade? <A visita de Jen-Hsun Huang a Taiwan responde à competição do Google TPU: a versatilidade dos GPUs da Nvidia é superior, e a Nvidia não teme ficar para trás no mercado>. Este artigo foi publicado pela primeira vez na BlockTempo, a mais influente mídia de notícias sobre Blockchain.