Seven Eleven japonês



O recente acordo de licenciamento estratégico de US$ 20 bilhões da Nvidia com a Groq sinaliza uma mudança significativa no cenário da IA, sugerindo que a era das GPUs de uso geral dominando a inferência de IA está chegando ao fim. O acordo, revelado no início de 2026, aponta para um futuro onde arquiteturas de silício especializadas são cada vez mais favorecidas para tarefas de inferência de IA, particularmente aquelas que exigem tanto uma extensa compreensão contextual quanto o processamento em tempo real.
Essa mudança ocorre no momento em que a inferência, o processo de usar modelos de IA treinados para fazer previsões, ultrapassou o treinamento em receita de data center pela primeira vez no final de 2025, de acordo com a Deloitte. Essa "Inversão da Inferência" destaca a crescente importância de soluções de inferência eficientes, pressionando a arquitetura de GPU tradicional. Matt Marshall relatou que este acordo representa um dos primeiros movimentos claros em uma luta de quatro frentes pelo futuro da pilha de IA, e que 2026 é quando essa luta se torna óbvia para os construtores empresariais.
O acordo sugere que a Nvidia, apesar de deter uma participação de mercado relatada de 92% no mercado de GPU, reconhece as limitações das GPUs de uso geral para atender às demandas em evolução da inferência de IA. A crescente complexidade dos modelos de IA e a necessidade de respostas de baixa latência estão impulsionando a necessidade de hardware especializado.
O acordo de licenciamento com a Groq, uma empresa conhecida por sua Tensor Streaming Architecture (TSA), permite que a Nvidia integre a tecnologia da Groq em suas ofertas. A TSA foi projetada para acelerar as cargas de trabalho de inferência, minimizando o movimento de dados e maximizando a eficiência computacional. Essa abordagem contrasta com a natureza de uso geral das GPUs, que são projetadas para lidar com uma ampla gama de tarefas, mas podem não ser otimizadas para cargas de trabalho de IA específicas.
A mudança para arquiteturas de inferência desagregadas envolve dividir o silício em diferentes tipos, cada um otimizado para aspectos específicos do processo de inferência. Isso permite uma abordagem mais personalizada e eficiente para a implantação de IA, permitindo que as empresas otimizem o desempenho e o custo.
As implicações dessa tendência se estendem além do hardware. As estruturas de software e as ferramentas de desenvolvimento precisarão se adaptar para suportar essas novas arquiteturas. Os desenvolvedores precisarão considerar as características específicas de diferentes plataformas de hardware ao projetar e implantar aplicativos de IA.
Espera-se que o acordo Nvidia-Groq acelere o desenvolvimento e a adoção de soluções especializadas de inferência de IA. À medida que a IA continua a permear vários setores, a demanda por infraestrutura de inferência eficiente e escalável só aumentará, impulsionando ainda mais a mudança da abordagem de GPU única para todos.
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