Os 30+ principais fabricantes de chips de IA: NVIDIA e seus concorrentes

Com base em nossa experiência executando o GPU benchmark em nuvem do AIMultiple com 10 modelos de GPU diferentes em 4 cenários diferentes, estas são as principais empresas de hardware de IA para cargas de trabalho de data center.

30+ fabricantes de chips de IA por categoria

*O chip de IA selecionado é a peça, plataforma ou projeto anunciado que melhor representa cada fornecedor. Algumas entradas são sistemas, serviços ou IP licenciável, em vez de um único chip.

Classificação é por categoria. Os fornecedores são classificados pela participação estimada na receita de aceleradores de IA dentro das três primeiras categorias (produtor líder, nuvem pública, nuvem pública de IA), porque os números de vendas ou o uso da nuvem podem ser estimados. Intel e Qualcomm são as exceções. Ambos estão listados como produtores líderes com base na escala de data center e nos roteiros de aceleradores anunciados, não na receita de aceleradores de IA em embarques. Os fornecedores na categoria de co-design de ASIC / XPU de IA personalizado são classificados pela participação estimada no mercado de design de ASIC personalizado. Os fornecedores em todas as outras categorias são ordenados alfabeticamente.

GPUs vs ASICs em arquiteturas de chips de IA

Embora os fornecedores acima concorram no mesmo mercado, eles usam arquiteturas de chip fundamentalmente diferentes:

• GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) são processadores paralelos amplamente programáveis que suportam uma gama mais ampla de cargas de trabalho de treinamento e inference de IA do que a maioria dos ASICs de propósito específico. NVIDIA e AMD dominam essa categoria.
• ASICs (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) são projetados sob medida para tarefas específicas. Alguns suportam treinamento e inference (Google TPU, AWS Trainium), enquanto outros são somente inference (Groq LPU, AWS Inferentia).

De acordo com a TrendForce¹, os embarques de servidores de IA construídos com ASICs personalizados de provedores de nuvem foram projetados em outubro de 2025 para crescer 44.6% em 2026, contra 16.1% para servidores de IA baseados em GPU. Esses números são taxas de crescimento de embarques de servidores de IA divididas por tipo de acelerador, não contagens de chips embarcados. A TrendForce agora coloca os sistemas baseados em ASIC em cerca de 27% dos embarques unitários de servidores de IA em 2026, abaixo de 27.8% em 15 de abril de 2026, após atrasos de validação e ajuste de chips na Meta e na AWS, contra 69.7% para sistemas baseados em GPU, com ASICs alcançando cerca de 40% até 2030.²

Quem são os principais produtores de chips de IA?

1. NVIDIA

A NVIDIA projeta unidades de processamento gráfico (GPUs) para o setor de jogos desde a década de 1990. A NVIDIA é uma fabricante de chips fabless que terceiriza a maior parte de sua fabricação de chips para a TSMC. Seus principais negócios incluem:

Soluções de IA para desktop

DGX Spark (anteriormente Project Digits) é um supercomputador de IA para desktop com um superchip Grace Blackwell com uma NVIDIA Blackwell RTX GPU com 6.144 núcleos CUDA e Tensor Cores de quinta geração com precisão FP4, conectado via interconexão chip-a-chip NVIDIA NVLink-C2C a uma NVIDIA Grace CPU de 20 núcleos, com até 1 petaflop de computação de IA e 128GB de memória unificada.³⁴

Soluções para data center

A empresa fabrica chips de IA seguindo suas arquiteturas Ampere, Hopper e, mais recentemente, Blackwell. Graças ao boom da IA generativa , a receita da NVIDIA cresceu acentuadamente, seu valor de mercado ultrapassou US$ 1 trilhão e ela fortaleceu sua liderança nos mercados de GPU e hardware de IA. O gráfico a seguir mostra como a receita da NVIDIA nesse segmento cresceu ao longo dos anos e como ela se tornou a principal fonte de receita da empresa.

Os dados do gráfico vêm dos relatórios financeiros da NVIDIA Corporation.⁵

Os chips DGX™ A100 e H100 têm sido os principais chips de IA da NVIDIA, projetados para treinamento e inference de IA em data centers. A NVIDIA os sucedeu com:

• chips H200, B300 e GB300
• servidores HGX, como HGX H200 e HGX B300, que combinam 8 desses chips
• série NVL e GB200 SuperPod, que combinam ainda mais chips em grandes clusters.⁶

Nuvem GPUs

A maioria dos players de nuvem oferece hardware da NVIDIA como suas nuvens de GPUs. A Morgan Stanley colocou a NVIDIA em cerca de 85% da receita de processadores de IA em março de 2026, com ASICs personalizados acima de 10% e AMD abaixo de 5%.⁷ A Bloomberg Intelligence espera que a NVIDIA mantenha de 70% a 75% do mercado de aceleradores de IA até 2030.⁸

A NVIDIA também lançou sua oferta DGX Cloud, fornecendo infraestrutura de GPU em nuvem diretamente para empresas, ignorando os provedores de nuvem.

GPUs para gráficos

As GPUs da NVIDIA para usuários de varejo incluem a série GeForce, e o Switch 2 da Nintendo roda em um processador NVIDIA personalizado.⁹

Desenvolvimentos recentes

DGX Cloud Lepton

Anunciado em 19 de maio de 2025, o DGX Cloud Lepton da NVIDIA é um marketplace que conecta desenvolvedores de IA aos provedores de GPU em nuvem da NVIDIA, incluindo CoreWeave, Lambda e Crusoe.¹⁰

NVIDIA Dynamo

O NVIDIA Dynamo, anunciado na GTC 2025, é um framework de inference de código aberto para implantação de alta taxa de transferência e baixa latência de models de IA generativa em ambientes distribuídos.¹¹

NVIDIA RTX PRO Servers e Enterprise IA Factory

Anunciados em maio de 2025 na Computex, a NVIDIA apresentou os servidores RTX PRO, alimentados pelas GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, projetados para fábricas de IA empresariais.¹²

NVIDIA Vera Rubin platform

NVIDIA revelou a Vera Rubin, sua plataforma após a Blackwell Ultra, na CES 2026, como uma plataforma de seis chips.¹³ Na GTC, em 16 de março de 2026, a NVIDIA expandiu-a para sete chips: a CPU Vera, a GPU Rubin, o switch NVLink 6, a ConnectX-9 SuperNIC, a BlueField-4 DPU, o switch Ethernet Spectrum-6 e a Groq 3 LPU, e declarou-os em produção total.¹⁴ Os embarques de produção começam no outono de 2026, inicialmente para oito parceiros de nuvem.¹⁵ A Blackwell e a GB300 NVL72 permaneceram como o produto de volume de receita até o primeiro trimestre do ano fiscal de 2027.

O rack Vera Rubin NVL72 combina 72 GPUs Rubin com 36 CPUs Vera para 3.600 PFLOPS de inference NVFP4, 20.7 TB de HBM4 e 260 TB/s de largura de banda de scale-up NVLink 6.¹⁶ A GPU Rubin é relatada como construída no processo N3P da TSMC com HBM4, um nó que a NVIDIA não confirmou.

O sétimo chip vem do acordo de licenciamento de dezembro de 2025 da NVIDIA com a Groq, abordado na seção Groq abaixo.

A Groq 3 LPU é um chip dedicado de inference e a Samsung Foundry o fabrica.¹⁷ Os racks Groq 3 LPX estão previstos para o segundo semestre de 2026, e a NVIDIA projeta até 35x maior vazão por megawatt para models com trilhões de parâmetros quando a LPX é combinada com a Vera Rubin NVL72.¹⁸

DeepSeek

O lançamento do R1 da DeepSeek mostrou que models de fronteira podiam ser treinados com um número relativamente pequeno de GPUs. Isso levou a uma redução no preço das ações da NVIDIA.

Considerando que o desempenho dos sistemas de GPU melhora várias vezes ao ano devido aos avanços no design de chips e nas interconexões, os compradores fariam bem em não comprar além de suas necessidades anuais, pois isso pode levar a possuir sistemas desatualizados.

Tarifas e restrições de exportação

Quatro medidas separadas regem as vendas de chips avançados de IA para a China, e elas são frequentemente confundidas.

O licenciamento mudou primeiro. Em 13 de janeiro de 2026, o US Bureau of Industry and Security anunciou uma regra final que move as solicitações de licença para a NVIDIA H200, AMD MI325X e chips semelhantes de uma presunção de negação para uma revisão caso a caso, sujeita a condições que abrangem certificações de exportadores, verificações de clientes e testes independentes antes do embarque.¹⁹ Um limite de volume corre em paralelo: os embarques agregados de um determinado chip para a China e Macau não podem exceder 50% da quantidade do mesmo produto que o exportador enviou para clientes dos EUA para uso final nos EUA.¹⁹

Duas medidas adicionais estão ambas definidas em 25% e são rotineiramente tratadas como uma. O presidente Trump anunciou uma participação do governo dos EUA de 25% na receita sobre as vendas de H200 para a China em 8 de dezembro de 2025 e a reiterou em 14 de janeiro de 2026, enquanto a Casa Branca anunciou uma tarifa distinta de 25% da Seção 232 sobre semicondutores avançados, nos mesmos limites de desempenho, em 14 de janeiro de 2026, com exceções que incluem data centers dos EUA e P&D dos EUA.²⁰

A China avançou na direção oposta, embora de forma menos formal. A Reuters relatou, em 5 de novembro de 2025, citando fontes não identificadas, que as autoridades proibiram chips de IA estrangeiros em data centers financiados pelo Estado, e nenhuma regulamentação oficial chinesa nesse sentido foi publicada.

A permissão não se traduziu em vendas. Em 14 de julho de 2026, o subsecretário de Comércio Jeffrey Kessler disse a uma audiência no Congresso que “muito poucos embarques contra licenças para H200s e equivalentes ocorreram. É uma quantidade muito pequena de chips.” A NVIDIA registrou zero receita de computação de data center na China tanto nos resultados de fevereiro de 2026 quanto nos de maio de 2026.

Concorrência no mercado de inference

Embora a NVIDIA domine o mercado de “treinamento” de IA, a concorrência está esquentando em “inference”, a implantação de models de IA para tarefas do mundo real. Empresas como AMD e Qualcomm, junto com especialistas em inference, incluindo Cerebras, SambaNova, d-Matrix e Positron, estão desenvolvendo chips que visam fornecer soluções de inference mais econômicas, com foco particular em menor consumo de energia. O campo diminuiu e cresceu ao mesmo tempo. A Untether IA fechou em junho de 2025 e pediu falência em outubro, e a tecnologia de inference da Groq foi licenciada para a NVIDIA em dezembro de 2025.

Novas técnicas de IA de “raciocínio” exigem mais poder de computação. A NVIDIA acredita que o raciocínio favorecerá sua arquitetura no longo prazo e espera que o mercado de inference acabe superando o mercado de treinamento em tamanho, mesmo que sua participação de mercado seja menor.²¹

2. AMD

A AMD é uma fabricante de chips fabless com produtos de CPU, GPU e aceleradores de IA.

A AMD lançou a MI300 para cargas de trabalho de treinamento de IA em junho de 2023 e está competindo com a NVIDIA por participação de mercado. Startups, empresas e gigantes de tecnologia adotaram hardware da AMD em 2023, quando o hardware da NVIDIA era difícil de obter em meio ao boom da IA generativa desencadeado pelo lançamento do ChatGPT.²²²³²⁴

Em 2025, a AMD adquiriu uma equipe de engenheiros de hardware e software de IA da Untether IA, juntamente com a startup de compiladores Brium. Em junho de 2026, a AMD anunciou a aquisição da MEXT, cuja tecnologia de memória preditiva foi projetada para fazer a flash se comportar mais como DRAM e reduzir o custo de memória do data center.²⁵²⁶

A AMD lançou as Instinct MI350X e MI355X em 12 de junho de 2025 no Advancing IA 2025.²⁷ A MI355X é construída em CDNA4 na TSMC 3nm com 288 GB de HBM3E e 10.1 PFLOPS de MXFP4, e a AMD a posiciona contra a Blackwell B200 da NVIDIA, em vez da H200. A AMD seguiu em 7 de maio de 2026 com a Instinct MI350P, uma placa PCIe 5.0 passiva com 144 GB de HBM3E e TBP máximo de 600 W.²⁸

A AMD assinou quatro acordos Instinct de grande escala desde outubro de 2025: OpenAI em 6 de outubro de 2025, cobrindo 6 GW, com a primeira capacidade de 1 GW da série MI450 a partir do segundo semestre de 2026;²⁹ Oracle Cloud Infrastructure como parceiro de lançamento em 14 de outubro de 2025, para 50.000 GPUs da série MI450 iniciais a partir do terceiro trimestre civil de 2026;³⁰ Meta em 24 de fevereiro de 2026, para até 6 GW a partir do segundo semestre de 2026, usando uma GPU Instinct personalizada baseada na arquitetura MI450, em vez de uma MI450 de estoque;³¹³² e Anthropic em 22 de julho de 2026, para até 2 GW de GPUs da série MI450 em racks Helios a partir do primeiro semestre de 2027.³³

Após um desacordo público entre a AMD e a NVIDIA sobre benchmarking de H100 e MI300, os benchmarks mais recentes colocam a MI300 melhor ou no mesmo nível da H100 para inference em um LLM de 70B.³⁴

Série MI400

A AMD lançou a série Instinct MI400 no Advancing IA 2026 em 22-23 de julho de 2026.³⁵ A MI455X é o membro da família focado em IA. A AMD a lista como CDNA5 em “TSMC 2nm | 3nm FinFET” com 320 bilhões de transistores, 432 GB de HBM4, 23.3 TB/s de largura de banda de memória de pico e 40.3 PFLOPS de OCP MXFP4.³⁶ O Helios, o sistema em escala de rack construído em torno da série MI400, está em produção total, com os primeiros embarques começando no final do terceiro trimestre de 2026.³⁵

Um terceiro membro da família, a MI440X, foi apresentada na CES 2026, em 5 de janeiro de 2026, para IA empresarial on-premises em um formato compacto de oito GPUs, e a AMD não publicou especificações para ela desde então.³⁷ Mais adiante, o roteiro da AMD coloca a série Instinct MI500 em 2027 e a série MI600 em 2028, com a arquitetura CDNA 6, tecnologia de processo 2nm e detalhes de memória HBM4E para a MI500 fornecidos na CES 2026.³⁵

A MI430X é o membro de HPC e IA soberana da série MI400. A AMD a anunciou em 19 de novembro de 2025, durante a semana da SC25, em vez do Advancing IA 2026, com 432 GB de HBM4 e 19.6 TB/s, e atualizou suas especificações em 23 de julho de 2026. A página do produto da AMD agora lista até 288 TFLOPS de pico teórico de FP64 baseado em hardware, até 9.2 PFLOPS de pico de FP4 e MXFP4, 432 GB de HBM4 integrada e até 23.3 TB/s de largura de banda de memória teórica de pico.³⁸ A característica distintiva em relação à MI455X é a FP64 de taxa total para computação científica, em vez de throughput de IA de baixa precisão.

A AMD espera que a MI430X esteja disponível em 2027 e não publicou contagem de transistores, potência de placa ou litografia para ela. Dois números nos materiais da própria AMD discordam. O FAQ da página de destino da série MI400 ainda declara até 19.6 TB/s, enquanto a página de especificações da MI430X indica 23.3 TB/s, e o FAQ na página da MI430X contém um erro de digitação que diz 2.3 TB/s.³⁸

A AMD nomeia três sistemas-alvo para a MI430X: Discovery, no Oak Ridge National Laboratory, planejado para 2028; Alice Recoque, o primeiro sistema exascale da França; e Herder, no HLRS Stuttgart, anunciado com a HPE em 2 de dezembro de 2025. O Lux, o cluster de fábrica de IA do Oak Ridge anunciado em 27 de outubro de 2025, é construído sobre a MI355X e não é um sistema MI430X.

Software

O software de IA da AMD roda na pilha ROCm. A SemiAnalysis, em um benchmark de 22 de dezembro de 2024 da MI300X contra a H100 e a H200, deu à AMD uma chance de 0% de quebrar o fosso CUDA da NVIDIA, concluindo que o CUDA funcionava fora da caixa para a maioria das tarefas, enquanto o software da AMD exigia configuração significativa.³⁹

Os mesmos analistas revisaram essa avaliação em 25 de julho de 2026, para “uma grande chance de sucesso, desde que a AMD resolva os dois grandes riscos que descrevemos abaixo”: o ramp de produção do rack Helios, onde SerDes fracos exigem que até 85% do backplane seja retemporizado com mais de 550 retimers Ethernet Broadcom por rack, e uma persistente falta de clusters internos estáveis de GPU para desenvolvimento de software e CI de testes automatizados.⁴⁰

No Advancing IA 2026, a AMD se comprometeu com uma cadência fixa de lançamento de recursos de seis semanas, em vez de seu ciclo anterior aproximadamente trimestral.⁴¹

Ecossistema

Assim como a NVIDIA, a AMD está investindo seletivamente em usuários de suas soluções para impulsionar a adoção de seu hardware.⁴² Ela também vinculou capital aos seus maiores compromissos, emitindo à OpenAI e à Meta um warrant baseado em desempenho para até 160 milhões de ações a US$ 0.01, com vesting vinculado a marcos de embarque da Instinct.⁴³

3. Intel

A Intel tem uma longa história de desenvolvimento de semicondutores. Diferentemente da NVIDIA e da AMD fabless, a Intel possui suas próprias fábricas e constrói peças como o Xeon 6+ baseado em 18A internamente. Ela não é exclusivamente autoabastecida. Também adquire componentes relacionados à IA da TSMC, e o próprio Gaudi 3 foi fabricado no processo 5nm da TSMC.⁴⁴

O Gaudi 3 é o último acelerador de IA dedicado da linha Gaudi da Intel. A Intel não anunciou sucessor para o Gaudi, e cada passo de seu roteiro publicado após ele é uma GPU.⁴⁵⁴⁶ O chip em si não foi retirado. A página do produto da Intel ainda lista a placa PCIe Gaudi 3 (HL-338) como em embarque, e a Intel não publicou aviso de fim de vida para ela.⁴⁷ A Intel tinha como meta US$ 500 milhões em receita do Gaudi para 2024 e abandonou a meta em sua teleconferência de resultados do terceiro trimestre em 31 de outubro de 2024. Na CES 2026, admitiu que o Gaudi “não atendeu às necessidades do mercado de treinamento de IA de fronteira.”⁴⁵

A Intel cancelou sua GPU Falcon Shores para migrar para a Jaguar Shores, um acelerador de IA em escala de rack cujos detalhes confirmados se limitam à marca Gaudi e à memória HBM4 da SK hynix, sem nó de processo declarado.⁴⁵ Na CES 2026, o roteiro da Intel se referiu à “linha de produtos Shores” sem o nome Jaguar, e a Intel não anunciou uma renomeação. A Intel fez novos anúncios de hardware de IA na Computex 2026, incluindo seu processador Xeon 6+ no nó 18A.⁴⁸⁴⁹

Crescent Island é uma GPU de data center baseada em Xe3P, otimizada para inference, anunciada pela primeira vez em 14 de outubro de 2025 no OCP Global Summit, com 160GB de LPDDR5X e amostragem para clientes esperada no segundo semestre de 2026.⁵⁰ A Intel a detalhou na Computex 2026 como uma placa PCIe refrigerada a ar de 350W, com suporte a tipos de dados de FP4 a FP64, com até 480GB como o máximo que os parceiros podem construir, em vez da capacidade da própria placa.⁴⁵

4. Qualcomm

A Qualcomm é uma designer fabless mais conhecida por SoCs móveis e anunciou uma linha de produtos para data center construída em torno de inference. A antiga família Cloud IA 100 é a linha de data center da Qualcomm que os compradores podem encomendar hoje. Duas marcas da Qualcomm com uma letra de diferença ficam de cada lado dessa linha. A Dragonwing, introduzida em 25 de fevereiro de 2025, cobre IoT industrial e embarcado, infraestrutura de rede e celular e carrega as peças de IA de borda da empresa, enquanto a Dragonfly, lançada em 24 de junho de 2026, é a marca de data center.⁵¹

AI200, AI250 e o roteiro de data center

Em 27 de outubro de 2025, a Qualcomm anunciou a AI200 e a AI250, duas soluções de inference de IA em escala de rack; ambas agora estão sob a marca Dragonfly que a Qualcomm lançou em junho de 2026.⁵² A AI200 suporta 768 GB de LPDDR por placa, e a Qualcomm disse no anúncio que a AI200 e a AI250 deveriam estar comercialmente disponíveis em 2026 e 2027, respectivamente; não reiterou nenhuma das datas desde então. A AI250 introduz uma arquitetura de computação próxima à memória que a Qualcomm diz fornecer 133 TB/s de largura de banda de memória efetiva por placa, 18 vezes a AI200, uma alegação para um produto que ninguém pode comprar ainda. Ambos os racks usam resfriamento líquido direto, e a Qualcomm agora especifica um rack compatível com OCP ORv3 de 140 kW, em vez dos 160 kW citados no anúncio.⁵³

Em 24 de junho de 2026, a Qualcomm revelou três outros produtos para data center.⁵³ O Dragonfly C1000 é uma CPU de data center com disponibilidade comercial esperada para 2028, e a Qualcomm nomeou a Meta como cliente sob uma colaboração multigeracional que cobre CPUs de data center, em vez de aceleradores de IA. O High Bandwidth Compute (HBC) da Qualcomm une computação com largura de banda de memória acelerada em uma solução de silício empilhado em 3D, tornando-se uma arquitetura de computação em vez de uma peça de memória, e o HBC Gen 1, emparelhado com a AI250, deve chegar à amostragem comercial em meados de 2027. O Dragonfly AI300 é um acelerador de inference com amostragem comercial esperada em 2028. A Qualcomm mira mais de US$ 15 bilhões de receita de data center até o ano fiscal de 2029.⁵⁴

A Qualcomm espera embarques iniciais para um cliente de silício personalizado hyperscaler, que não nomeou, no final do ano civil de 2026.

Aquisições e a família Cloud IA 100

A Qualcomm concluiu sua aquisição da Alphawave em 18 de dezembro de 2025. Em 24 de junho de 2026, concordou em adquirir a Modular Inc, uma transação que deve ser concluída no segundo semestre de 2026, sujeita a aprovações regulatórias.⁵⁵

Antes da linha Dragonfly, os aceleradores de inference para data center da Qualcomm eram as placas Cloud IA 100. A placa Cloud IA 100 Pro PCIe consome 75 W e é classificada em até 400 TOPS INT8 e até 200 TFLOPS FP16.

Quais provedores de nuvem pública produzem chips de IA?

5. AWS

A AWS produz chips Trainium para treinamento de models e chips Inferentia para inference. Ela começou a desenvolver seus próprios chips depois do Google.

Os chips Trainium2 formam o cluster Project Rainier, que alimenta os models da Anthropic, desenvolvedora de LLM. A contagem no lançamento do cluster em outubro de 2025 era de quase meio milhão de chips, e a Anthropic declarou em 20 de abril de 2026 que usa mais de um milhão de chips Trainium2.⁵⁶

Os Trainium3 e Trn3 UltraServers alcançaram disponibilidade geral em 2 de dezembro de 2025.⁵⁷ O Trainium3 é o chip de IA de quarta geração da AWS e o primeiro construído em processo 3nm, classificado em 2.52 PFLOPS de computação FP8, 144 GB de HBM3e e 4.9 TB/s de largura de banda de memória por chip. Um Trn3 UltraServer escala para 144 chips, para 362 PFLOPS de FP8, 20.7 TB de HBM3e e 706 TB/s de largura de banda de memória.

A AWS anunciou o Trainium4 como item de roteiro no re:Invent 2025, com suporte ao NVIDIA NVLink Fusion. Na teleconferência de resultados do primeiro trimestre de 2026, a Amazon disse que o Trainium4 está a cerca de 18 meses da ampla disponibilidade e está em grande parte reservado.⁵⁸

6. Google Cloud Platform

A TPU do Google Cloud é o chip acelerador de machine learning construído especificamente que alimenta os produtos do Google. O Google anunciou as TPUs em 2016.⁵⁹ A TPU Trillium é a 6 geração.⁶⁰

A Ironwood, também chamada de TPU v7 ou TPU7x, é projetada para “models pensantes” complexos, como LLMs e MoEs, com 4.614 TFLOPS de computação FP8 por chip e até 42.5 Exaflops em pods de 9.216 chips.⁶¹ Ela oferece 2x a eficiência energética da Trillium. Cada chip carrega 192 GB de High Bandwidth Memory a 7.37 TB/s, com 1.2 TB/s bidirecional (9.6 Tb/s) de Inter-Chip Interconnect e uma SparseCore aprimorada para grandes embeddings.⁶² Ela entrou em preview em 24 de novembro de 2025 e alcançou disponibilidade geral em 31 de março de 2026.⁶³

No Cloud Next, em 22 de abril de 2026, o Google anunciou sua oitava geração de TPU como dois chips construídos especificamente: TPU 8t para treinamento e TPU 8i para inference.⁶⁴ Um superpod de TPU 8t escala para 9.600 chips, dois petabytes de HBM compartilhada e 121 ExaFLOPS em FP4. O Google diz que ambos estarão disponíveis no final de 2026.

7. Alibaba

A Alibaba projeta aceleradores de IA por meio de sua unidade de chips T-Head (PingTouGe), em uma arquitetura de unidade de processamento paralelo (PPU) autodesenvolvida com uma interconexão ICN personalizada.⁶⁵

A T-Head detalhou publicamente a Zhenwu 810E em 29 de janeiro de 2026. O chip carrega 96 GB de HBM2e e 700 GB/s de largura de banda entre chips por meio de 7 links ICN independentes, desempenho que a empresa descreve como comparável à H20 da NVIDIA, e a Alibaba Cloud o implanta em clusters de 10.000 placas. Esta foi uma divulgação de especificações, não um lançamento de produto. A 810E não é silício novo de 2026, e as implantações de 10.000 placas são anteriores ao anúncio.

Em 19-20 de maio de 2026, a Alibaba anunciou a Zhenwu M890, com 144 GB de memória, 800 GB/s de largura de banda de interconexão entre chips, suporte nativo de FP32 até FP4 e três vezes o desempenho da 810E. Ela embarca dentro do supernó Panjiu AL128, que comporta 128 aceleradores por rack e usa o ICN Switch 1.0 a 25.6 Tbps. A Alibaba declara que as entregas cumulativas da série Zhenwu excedem 560.000 unidades. Esse número cobre toda a série, não unidades M890.

Algumas organizações norte-americanas, europeias e australianas (por exemplo, as do setor de defesa) podem não preferir usar a Alibaba Cloud por razões geopolíticas.

8. IBM

A IBM anunciou seu chip de deep learning, a artificial intelligence unit (AIU), em 2022.⁶⁶ A IBM AIU se baseia no IBM Telum Processor, que alimenta os recursos de processamento de IA dos servidores mainframe IBM Z.⁶⁷ A IBM também demonstrou que unir computação e memória pode gerar eficiências no protótipo de processador North Pole.⁶⁸

O acelerador de IA da IBM que é comercializado é o Spyre Accelerator, anunciado em 7 de outubro de 2025 e disponível a partir de 28 de outubro de 2025 no z17 e no LinuxONE 5, e a partir do início de dezembro de 2025 no Power11.⁶⁹ O Spyre carrega 32 núcleos aceleradores e 25.6 bilhões de transistores em um processo 5nm, empacotado como uma placa PCIe de 75W com 128 GB de LPDDR5. Até 48 placas se agrupam em um sistema Z ou LinuxONE, contra 16 no Power.

9. Huawei

A HiSilicon Ascend 910C da Huawei faz parte da família de chips Ascend 910 introduzida em 2019.

Laboratórios de IA na China estão experimentando com a Ascend 910C. A nuvem da Huawei hospeda models da DeepSeek, e um pesquisador da DeepSeek afirma que ela pode atingir 60% do desempenho de inference da NVIDIA H100.⁷⁰

A Huawei estreou o chip Ascend 950PR juntamente com a placa aceleradora Atlas 350 em 20 de março de 2026.⁷¹ A placa Atlas 350 é especificada em 1.56 PFLOPS de computação FP4, 112 GB de HBM HiBL 1.0 proprietária da Huawei a 1.4 TB/s de largura de banda de memória, 600 W de potência e 2 TB/s de interconexão. Esses números de memória pertencem à placa. O próprio silício Ascend 950PR é especificado em 128 GB e 1.6 TB/s. A Huawei afirma que a placa entrega 2.8 vezes o desempenho da H20 da NVIDIA, o que não é uma comparação equivalente, porque a H20 de classe Hopper não tem suporte nativo a FP4.

A Huawei publicou um roteiro Ascend, na keynote do Huawei Connect 2025, em 18 de setembro de 2025.⁷² Ele lista a Ascend 950PR no primeiro trimestre de 2026, a Ascend 950DT no quarto trimestre de 2026, a Ascend 960 no quarto trimestre de 2027 e a Ascend 970 no quarto trimestre de 2028. A Ascend 950DT é especificada para 144 GB de HiZQ 2.0, a segunda HBM interna da Huawei, 4 TB/s de largura de banda de memória, 2 TB/s de interconexão e cargas de trabalho de decodificação e treinamento, mas, em julho de 2026, é um compromisso de roteiro, não um produto lançado. A Huawei mostrou o Atlas 950 SuperPoD na WAIC 2026 em 18 de julho de 2026, com lançamento comercial ainda previsto para o quarto trimestre de 2026. Relatos de uma “Ascend 920” remontam à cobertura da cadeia de suprimentos de abril de 2025 (DigiTimes Asia, 17 de abril de 2025; Commercial Times, 21 de abril de 2025), descrevendo um suposto substituto SMIC N+3 / 6nm para a H20. A Huawei nunca anunciou, especificou ou embarcou tal peça, e ela não aparece em nenhum lugar do roteiro publicado.

Quais provedores de IA em nuvem produzem seus próprios chips?

Esses provedores não têm nuvens públicas com recursos abrangentes como os hyperscalers. Eles fornecem serviços de nuvem limitados, normalmente focados em inference de IA. Conseguimos nos inscrever nesses serviços sem falar com equipes de vendas:

10. Groq

A Groq foi fundada por ex-funcionários do Google e construiu seu negócio em torno da LPU (Language Processing Unit), uma arquitetura de chip voltada para inference de baixa latência, em vez de treinamento.

Em 24 de dezembro de 2025, a Groq anunciou que havia firmado um acordo de licenciamento não exclusivo com a NVIDIA, cobrindo a tecnologia de inference da Groq, e que o fundador e CEO Jonathan Ross, o presidente Sunny Madra e outros membros seniores da equipe haviam se juntado à NVIDIA.⁷³ A Groq declarou que continua como uma empresa independente. A CNBC avaliou a transação em cerca de US$ 20 bilhões em dinheiro, o que a tornaria a maior da NVIDIA até o momento, número atribuído a Alex Davis, CEO da Groq investidora Disruptive, que também disse que a NVIDIA adquire todos os ativos da Groq, exceto o negócio GroqCloud.⁷⁴ A NVIDIA não publicou comunicado à imprensa sobre o acordo, a CFO da NVIDIA, Colette Kress, se recusou a comentar o preço, e a Reuters observou que nenhuma das empresas o confirmou. Jensen Huang disse aos funcionários: “Embora estejamos adicionando funcionários talentosos às nossas fileiras e licenciando a IP da Groq, não estamos adquirindo a Groq como empresa.” A NVIDIA revelou o produto resultante, a NVIDIA Groq 3 LPU, na GTC, em 16 de março de 2026, como o sétimo chip da plataforma Vera Rubin.¹⁸

A Groq agora opera como provedora de nuvem de inference. Em junho de 2026, a empresa disse que opera 13 data centers na América do Norte, Europa, Oriente Médio e APAC, atende a mais de cinco milhões de desenvolvedores e está escalando sua nuvem de inference para 200 MW de capacidade até 2027.⁷⁵ Seu data center em Dammam, construído com a Aramco Digital, está atrás de um compromisso de investimento saudita de US$ 1.5 bilhão anunciado em fevereiro de 2025.⁷⁶

A Groq levantou aproximadamente US$ 2.4 bilhões em financiamento divulgado e embarcou produtos, incluindo o GroqChip™ Processor e o GroqCard™ Accelerator.⁷⁷ Sua rodada mais recente, US$ 650 milhões em capital de crescimento anunciada em 22 de junho de 2026, não divulgou valuation, o que deixa os US$ 6.9 bilhões pós-money anunciados em 17 de setembro de 2025 como seu último valuation confirmado.⁷⁸⁷⁵

11. SambaNova Systems

A SambaNova Systems foi fundada em 2017 para desenvolver sistemas de hardware-software de alto desempenho e alta precisão para cargas de trabalho de IA generativa de alto volume. Ela levantou uma rodada Série E de US$ 350 milhões em fevereiro de 2026.⁷⁹ Em 8 de julho de 2026, concluiu o primeiro fechamento de uma Série F de US$ 1 bilhão com valuation pós-money de US$ 11 bilhões, liderada pela General Atlantic.⁸⁰

A SambaNova revelou a SN50, sua mais recente Reconfigurable Data Unit (RDU), em 24 de fevereiro de 2026, com entregas aos clientes previstas para o segundo semestre de 2026 e, em julho de 2026, nenhuma SN50 foi embarcada. A SN50 oferece 5x mais computação por acelerador e 4x mais largura de banda de rede do que a geração anterior SN40L, e suporta uma arquitetura de memória de três níveis para models de até 10 trilhões de parâmetros e contexto de até 10 milhões de tokens.⁸¹ A SoftBank Corp. será a primeira cliente a implantar a SN50 em seus data centers de IA no Japão.

A SambaNova também anunciou uma planejada colaboração estratégica plurianual com a Intel para fornecer soluções de inference de IA.

A SambaNova Systems aluga sua plataforma para empresas por meio da SambaCloud.⁸²

Quais são as principais startups de chips de IA?

Gostaríamos também de apresentar algumas startups do setor de chips de IA cujos nomes poderemos ouvir com mais frequência no futuro próximo.

12. Cerebras

A Cerebras foi fundada em 2015 e é a única entre as grandes fabricantes de chips a se concentrar em chips em escala de wafer.⁸³ Os chips em escala de wafer têm vantagens em paralelismo em comparação com as GPUs, graças à sua maior largura de banda de memória. No entanto, projetar e fabricar tais chips é uma tecnologia emergente.

Os chips da Cerebras incluem:

• WSE-1 com 1.2 trilhão de transistores e 400k núcleos de processamento.
• WSE-2, com 2.6 trilhões de transistores e 850k núcleos, foi anunciada em abril de 2021 em um processo 7nm
• WSE-3, com 4 trilhões de transistores e 900k núcleos de IA, foi anunciada em março de 2024 em um processo 5nm.⁸⁴

A WSE-3 é a geração atual em embarque, e a Cerebras não anunciou sucessora.

O sistema da Cerebras funciona com empresas farmacêuticas como AstraZeneca e GlaxoSmithKline e laboratórios de pesquisa que dependem dele para simulações. Ela também mira criadores de LLMs, já que seus chips podem reduzir os custos de inference para models de fronteira.

A Cerebras também oferece seus chips em sua nuvem para empresas.

A Cerebras é negociada na Nasdaq sob o ticker CBRS desde 14 de maio de 2026, após um IPO que levantou cerca de US$ 6.38 bilhões em receitas brutas.⁸⁵ Ela orienta a receita principal do ano fiscal de 2026 para US$ 855-865 milhões e assinou um acordo de inference de 750 MW com a OpenAI em 14 de janeiro de 2026, que seu próprio release do primeiro trimestre avalia em mais de US$ 20 bilhões.⁸⁶

13. d-Matrix

A d-Matrix segue uma abordagem inovadora, abandonando a arquitetura tradicional de von Neumann em favor da computação em memória. Embora essa abordagem tenha potencial para resolver o gargalo entre memória e computação, ela é nova e não comprovada. Em novembro de 2025, a d-Matrix levantou US$ 275 milhões em uma Série C, avaliando a empresa em US$ 2 bilhões.⁸⁷

A Corsair, plataforma de inference de IA da empresa, entrou em produção total em 9 de junho de 2026, construída em uma arquitetura de chiplet de computação em memória baseada em SRAM.⁸⁸

O speedup de 10x atribuído à Corsair vem de benchmarking realizado por parceiros, não de testes independentes. O testador, Gimlet Labs, é parceiro comercial da d-Matrix, e o post do benchmark traz o cofundador e CTO da d-Matrix na assinatura. O resultado medido é uma melhoria de latência de requisição de ponta a ponta de 2-10x no gpt-oss-120b para uma configuração de decodificação especulativa, não um 10x geral sobre GPUs.

14. Rebellions

A Rebellions é uma startup sediada na Coreia focada em inference de LLM. Ela se fundiu com outra empresa coreana de design de semicondutores, a SAPEON.⁸⁹ O financiamento total é de cerca de US$ 850 milhões.⁹⁰ O IPO não aconteceu. A Rebellions disse em 8 de julho de 2026 que mira o primeiro ou segundo trimestre de 2027, inclinando-se para uma listagem no quadro principal da KOSPI.⁹¹

REBEL-Quad é o acelerador de segunda geração, quatro chiplets construídos no processo 4nm da Samsung, e Rebel100 é seu nome comercial produto.

15. Tenstorrent

O mais recente Blackhole Tensix Processor da Tenstorrent oferece 664 TFLOPS (BLOCKFP8) de desempenho, emparelhado com 32GB de memória GDDR6 e 512 GB/s de largura de banda de memória.

A placa P150a custa US$ 1.399 e possui quatro portas QSFP-DD 800G para escalonamento de várias placas. O modelo básico P100a começa em US$ 999.⁹²

A partir de janeiro de 2026, todas as placas Blackhole p150 são embarcadas com 120 núcleos Tensix em vez de 140, e o release de firmware v19.5.0 aplicou a mesma redução retroativamente às placas vendidas. A Tenstorrent coloca o custo em 1-2% em cargas de trabalho típicas.⁹³

A Tenstorrent oferece uma pilha de software totalmente open-source. A empresa levantou US$ 700 milhões em dezembro de 2024.⁹⁴

16. Positron

A Positron foi fundada em 2023 e se concentra exclusivamente em inference de models transformer. Ela adota uma abordagem ASIC e projeta, fabrica e monta seus chips nos Estados Unidos.

Produtos:

• Atlas (embarcando agora): um servidor de inference transformer com 8x Positron Archer Transformer Accelerators com 256 GB total de HBM. A empresa alega >4x desempenho por watt e >3x desempenho por dólar em comparação com sistemas NVIDIA Hopper, com benchmark no Llama 3.1 8B com computação BF16.⁹⁵
• Titan (chegando em 2027): sistema sucessor com mais de 8 TB de memória, alimentado por 4x chips personalizados Asimov, projetado para suportar models de até 16 trilhões de parâmetros e janelas de contexto de mais de 10 milhões de tokens em um formato 4U refrigerado a ar.⁹⁶
• Asimov (chegando em 2027): silício acelerador de inference personalizado com mais de 2 TB de memória por chip.

A Positron levantou uma rodada Série B de mais de US$ 230 milhões no início de 2026.⁹⁷

17. _etched

Sua abordagem sacrifica flexibilidade por eficiência, gravando arquiteturas de models diretamente em seus chips.

A Etched emergiu do stealth em 30 de junho de 2026 com silício A0 de primeira passagem do processo N4P da TSMC, mais de US$ 1 bilhão em contratos de clientes assinados e US$ 800 milhões levantados.⁹⁸ Em 23 de julho de 2026, anunciou uma Série C de US$ 300 milhões com valuation de US$ 10.3 bilhões, liderada pela Sequoia.⁹⁹

A empresa não usa mais o nome de produto Sohu. Agora ela se descreve como construtora de clusters de inference de fronteira que executam DeepSeek, Qwen, Mamba e Llama, portanto o design não é mais somente transformer.⁹⁸

Duas perguntas permanecem em aberto. A Etched não publicou nenhum benchmark de terceiros e não nomeia nenhum cliente por trás dos contratos que reporta, portanto seus números de desempenho permanecem medições internas. A questão da obsolescência que o design original do Sohu levantou agora se aplica ao conjunto mais amplo de models, já que um chip construído em torno de um grupo fixo de arquiteturas precisa ser redirecionado quando essas arquiteturas forem superadas.

18. Taalas

A Taalas foi fundada no início de 2023 e grava models individuais diretamente em silício personalizado, produzindo o que a empresa chama de “Hardcore Models.”¹⁰⁰ A empresa afirma que pode transformar qualquer model de IA nunca visto antes em silício personalizado em dois meses.

A arquitetura da Taalas unifica armazenamento e computação em um único chip em densidade de nível DRAM, eliminando a necessidade de HBM, empacotamento avançado, empilhamento 3D, resfriamento líquido ou I/O de alta velocidade.

Produtos:

• HC1 (disponível agora): um demonstrador de tecnologia gravado com Llama 3.1 8B, construído na TSMC 6nm com 53 bilhões de transistores. A Taalas alega 17.000 tokens por segundo por usuário em um servidor refrigerado a ar de 2.5 kW. No entanto, o model usa quantização personalizada agressiva de 3 e 6 bits, o que introduz degradações de qualidade em comparação com linhas de base de GPU.¹⁰¹
• HC2 (meta de roteiro para o inverno de 2026, ainda não é um produto): plataforma de segunda geração com maior densidade, execução mais rápida e formatos padrão de ponto flutuante de 4 bits para resolver as limitações de quantização do HC1.

A Taalas levantou US$ 219 milhões no total e relata gastar US$ 30 milhões para levar seu primeiro produto ao mercado com uma equipe de 24 pessoas.

19. Extropic

A Extropic levantou uma rodada de US$ 14 milhões no final de 2023 para usar termodinâmica em computação. Sua página de hardware lista três peças. O X0 é um protótipo de silício do primeiro trimestre de 2025, e o XTR-0 é uma plataforma de desenvolvimento embarcada em números limitados para pesquisadores selecionados no terceiro trimestre de 2025. Ambos foram revelados em 29 de outubro de 2025. O Z1, primeiro chip em escala de produção, está listado como acesso antecipado em 2026.¹⁰²

20. Vaire

A Vaire é uma startup sediada no Reino Unido que trabalha com computação reversível, uma abordagem que visa criar chips de energia quase zero. Ao contrário da computação tradicional, em que a energia é perdida como calor, a computação reversível recicla uma parte significativa da energia para computações subsequentes.

O primeiro chip de teste da Vaire, codinome Ice River, é um demonstrador CMOS de 22nm, não um produto. Medições relatadas em setembro de 2025 deram um fator de recuperação de energia de 1.77 para um arranjo de capacitores acionado pelo ressonador da Vaire e 1.41 para um registrador de deslocamento no mesmo chip, contra aproximadamente 2x previsto em simulação.¹⁰³ O número de 50% relatado no tape-out se aplica somente ao ressonador e exclui outros overheads de energia.¹⁰⁴¹⁰⁵

21. Fractile

A Fractile é uma startup de chips de inference de IA sediada no Reino Unido que emergiu do stealth em julho de 2024 com US$ 15 milhões em financiamento para desafiar a NVIDIA na inference de models de fronteira.¹⁰⁶

A empresa está construindo processadores que intercalam fisicamente memória e computação no mesmo die, o que, segundo ela, resolve os requisitos simultâneos de baixa latência e alta vazão que as GPUs não conseguem atender para inference de models de fronteira. A Fractile afirma que seu design pode executar models de fronteira até 25x mais rápido.

A Fractile anunciou uma Série B de US$ 220 milhões em 13 de maio de 2026.¹⁰⁷ Relatos sobre a rodada colocaram o valuation em cerca de US$ 1 bilhão, número que a empresa não confirmou.

Quais empresas projetam chips de IA para uso próprio?

Essas empresas projetam aceleradores para sua própria infraestrutura, em vez de vendê-los no mercado comercial, portanto benchmarks independentes deles são escassos.

22. Apple

O Projeto ACDC da Apple é relatado como focado na construção de chips para inference de IA em data centers.¹⁰⁸ O chip de servidor é supostamente codinome Baltra e desenvolvido com a Broadcom, e a Apple nunca o reconheceu oficialmente. A Reuters relatou em 15 de julho de 2026, citando o The Information, que o projeto foi adiado e que os servidores de IA internos da Apple ainda rodam em chips M2 Ultra.¹⁰⁹¹¹⁰ O M5 foi lançado em 15 de outubro de 2025, e o M5 Pro e o M5 Max foram anunciados em 3 de março de 2026 com um Neural Accelerator em cada núcleo de GPU. A Apple está fortalecendo sua estratégia de IA on-device com o framework Core IA, que executa models no silício da Apple sem dependências de servidor, apoiado por um repositório open-source de models Core IA no GitHub.¹¹¹¹¹²

23. Meta

O Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) é uma família de processadores para cargas de trabalho de IA, como o treinamento dos models Llama da Meta.

A Meta renomeou a família MTIA em 11 de março de 2026. A peça que a empresa antes chamava de Next Gen MTIA agora é MTIA 200. Ela se baseia na tecnologia TSMC 5nm, alega-se oferecer 3x o desempenho da MTIA v1 e é hospedada em racks contendo até 72 aceleradores.¹¹³ A MTIA 300 está em produção para treinamento de ranking e recomendação, e as MTIA 400, 450 e 500 virão ao longo de 2026 e 2027.¹¹⁴

A MTIA é atualmente para uso interno da Meta. No entanto, no futuro, se a Meta lançar uma oferta de IA generativa empresarial baseada no Llama, esses chips poderão alimentar tal oferta.

Em 14 de abril de 2026, a Meta e a Broadcom anunciaram uma parceria estratégica plurianual e multigeracional que se estende até 2029, na qual a Broadcom fornece tecnologia de suporte aos chips MTIA da Meta. O compromisso inicial excede 1 GW como primeira fase de um rollout de múltiplos gigawatts, e a Broadcom afirma que inclui o primeiro acelerador de computação de IA de 2nm do setor, juntamente com sua rede Ethernet de scale-up, scale-out e scale-across.¹¹⁵ O lado da Broadcom na parceria é abordado na seção Broadcom abaixo.

24. Microsoft Azure

No Hot Chips 2024, a Microsoft revelou a Maia 100, seu primeiro acelerador de IA personalizado, construído no processo N5 da TSMC. A Microsoft lançou a Maia 200 (codinome Braga) em 26 de janeiro de 2026, como um acelerador de IA focado em inference para o Azure, projetado para reduzir os custos de tokens de IA e oferecer desempenho 30% melhor por dólar em relação aos sistemas existentes.¹¹⁶

A Maia 200 é construída na TSMC 3nm com mais de 140 bilhões de transistores, 216 GB de HBM3e a 7 TB/s, 272 MB de SRAM on-chip e mais de 10 PFLOPS de computação FP4 dentro de um SoC TDP de 750 W. Ela é implantada na região US Central do Azure, perto de Des Moines, Iowa, com a US West 3, perto de Phoenix, em seguida.¹¹⁶

25. OpenAI

A OpenAI projetou seu primeiro chip de IA com a Broadcom, e a liderança de sua equipe de chips tem experiência projetando TPUs no Google.¹¹⁷ A OpenAI confirmou a TSMC como fundição, mas nem a OpenAI nem a Broadcom confirmaram um nó de processo.¹¹⁸ Relatos da cadeia de suprimentos coreana usaram o codinome “Titan” para o chip e o colocaram no processo N3 da TSMC, embora nenhuma das empresas use esse nome.¹¹⁹

A Samsung garantiu um acordo para fornecer memória HBM4 para o chip da OpenAI, supostamente alocando mais de 50% de sua capacidade de fundição em Pyeongtaek para base dies de HBM4 com essa finalidade.¹²⁰ A OpenAI e a Broadcom anunciaram uma colaboração para 10 gigawatts de aceleradores de IA personalizados em outubro de 2025. Os racks devem começar no segundo semestre de 2026 e ser concluídos até o final de 2029. O anúncio afirma que as partes “assinaram um term sheet” para os racks, em vez de um contrato de compra definitivo divulgado, e nenhuma das empresas publicou um valor financeiro para a colaboração.¹¹⁷ Em 24 de junho de 2026, as duas revelaram o Jalapeño, o primeiro Intelligence Processor da OpenAI. Ambas as empresas afirmam que amostras de engenharia estão executando cargas de trabalho de ML em laboratório na frequência e potência alvo de produção, incluindo o GPT-5.3-Codex-Spark, e que a plataforma foi projetada para implantação inicial até o final de 2026, o que coloca o chip em estágio de amostra de engenharia pós-tape-out, em vez de produção em massa.¹²¹ O lado da Broadcom no acordo, incluindo seus outros clientes de aceleradores personalizados, é abordado na seção Broadcom abaixo.

Quais são os outros produtores de chips de IA?

26. Graphcore

A Graphcore é uma empresa britânica fundada em 2016. A empresa anunciou seu principal chip de IA como IPU-POD256. A Graphcore foi financiada com cerca de US$ 700 milhões.

A viabilidade de longo prazo da empresa estava em risco, pois ela perdia cerca de US$ 200 milhões por ano.¹²² O SoftBank anunciou a aquisição da Graphcore em 11 de julho de 2024, e nenhuma das partes divulgou oficialmente o preço, relatado em cerca de US$ 600 milhões.¹²³ O SoftBank injetou mais US$ 457 milhões na Graphcore em 10 de abril de 2026.¹²⁴

27. Mythic

A Mythic foi fundada em 2012 e tem foco em IA de borda. A Mythic segue um caminho não convencional, uma arquitetura de computação analógica, que visa fornecer computação de IA de borda com eficiência energética.

Ela desenvolveu produtos como M1076 AMP e o cartão-chave MM1076, e levantou cerca de US$ 165 milhões em financiamento.¹²⁵

A Mythic demitiu a maior parte de sua equipe e reestruturou seus negócios com sua rodada de financiamento em março de 2023.¹²⁶

A Mythic levantou uma rodada de US$ 125 milhões, com excesso de demanda, liderada pela DCVC, em 17 de dezembro de 2025, com a Honda Motor e a Lockheed Martin entre os investidores estratégicos, e adquiriu a Videantis em maio de 2026.¹²⁷

28. Speedata

Fundada em 2019 em Tel Aviv, a Speedata desenvolve uma Analytics Processing Unit (APU) projetada para acelerar análises de big data e cargas de trabalho de IA. É uma APU voltada para cargas de trabalho Apache Spark, com planos de suportar outras grandes plataformas de análise de dados.

A Speedata levantou US$ 44 milhões em uma rodada Série B em junho de 2025, liderada por Walden Catalyst Ventures, 83North e outros, elevando seu financiamento total para US$ 114 milhões. A empresa afirma que sua APU supera processadores de uso geral e GPUs ao substituir racks de servidores por um único chip, oferecendo desempenho e eficiência energética superiores para processamento de dados.¹²⁸

29. Axelera IA

Fundada em julho de 2021 em Eindhoven, Países Baixos, a Axelera IA é especializada em tecnologia de aceleração de hardware de IA para visão computacional e IA generativa. A empresa está desenvolvendo a Titania, um chiplet de inference de IA baseado em sua arquitetura Digital In-Memory Computing (D-IMC), projetado para acelerar cargas de trabalho de IA da borda à nuvem.

A Axelera IA levantou mais de US$ 250 milhões em 24 de fevereiro de 2026, elevando seu total para mais de US$ 450 milhões em capital, subvenções e dívida de risco.¹²⁹¹³⁰

Sua Europa AIPU, anunciada em 21 de outubro de 2025, é classificada em até 629 TOPS INT8 em 8 núcleos de IA de segunda geração e 16 processadores RISC-V a cerca de 45 W, com embarques prometidos para o primeiro semestre de 2026. Um release da Andes Technology em junho de 2026 a descreveu como em amostragem para clientes líderes. A Titania continua prevista para 2028.

30. NextSilicon

A NextSilicon, fundada em Tel Aviv em 2017, vende o Maverick-2, um acelerador dataflow reconfigurável em tempo de execução construído no processo 5nm da TSMC e embarcado como placa PCIe Gen 5 com 96 GB de HBM3E ou como módulo OAM com 192 GB.¹³¹ A empresa diz que o Maverick-2 está implantado em dezenas de sites de clientes; o único site nomeado é o Spectra do Sandia National Laboratories, um sistema de 64 nós com 128 aceleradores Maverick-2 de die duplo que passou pela aceitação total do sistema sob o programa Vanguard da Sandia em maio de 2026, após executar HPCG, LAMMPS e SPARTA.¹³²¹³³ O número de 10x-uma-GPU-pela-metade-da-potência que a NextSilicon cita é dela própria, não uma medição independente. Em junho de 2026, a empresa disse que transformará o Arbel, o núcleo RISC-V dentro do Maverick-2 e também um chip de teste autônomo de 2.5 GHz, em processadores de servidor de 64 e 128 núcleos com alvo de 3.4 GHz, esperados para o primeiro trimestre de 2028.¹³⁴

Quais fornecedores fazem co-design de ASICs de IA personalizados?

Vários aceleradores listados acima não são projetados sozinhos pela empresa cujo nome está neles. A Broadcom faz co-design de aceleradores personalizados, que chama de XPUs, com o cliente que os operará, e fornece o silício de comutação Ethernet e de fabric que os conecta.

31. Broadcom

Em sua teleconferência de resultados do segundo trimestre do ano fiscal de 2026, em 3 de junho de 2026, a Broadcom relatou receita de semicondutores de IA de US$ 10.8 bilhões, alta de 143% ano a ano, orientou a receita de semicondutores de IA do ano fiscal de 2026 para US$ 56 bilhões, alta de cerca de 180% em relação ao ano fiscal de 2025, e reiterou a orientação do ano fiscal de 2027 acima de US$ 100 bilhões.¹³⁵¹³⁶

Nessa teleconferência, a Broadcom percorreu seis clientes principais de IA, mas nomeou quatro deles: Google, Anthropic, OpenAI e Meta. Os outros dois permanecem não divulgados e foram descritos como dois clientes com US$ 6 bilhões em pedidos de compra recebidos até o momento, com embarques começando no final de 2026 e acelerando em 2027. Listas publicadas que nomeiam os seis são inferência de analistas, não divulgação da Broadcom.¹³⁶

A divulgação da Broadcom varia por cliente:

• O Google tem um acordo multigeracional de TPU e rede de IA, sem número de gigawatts fornecido. O Form 8-K da Broadcom divulga um Long Term Agreement para desenvolver e fornecer TPUs personalizadas para as futuras gerações do Google, além de um Supply Assurance Agreement cobrindo componentes de rede até 2031.¹³⁷
• A Anthropic assume mais de 1 GW de computação baseada em TPU em 2026, além de um acordo de abril para mais 5 GW de computação a partir de 2027. O mesmo Form 8-K coloca o número em aproximadamente 3.5 gigawatts a partir de 2027, cujo consumo ele vincula ao contínuo sucesso comercial da Anthropic. O número de 3.5 GW vem do arquivamento da Broadcom, enquanto o post da própria Anthropic quantifica o compromisso como “múltiplos gigawatts”. O arquivamento também enquadra o acordo como uma expansão de uma colaboração existente, em vez de um novo contrato tripartite.¹³⁷
• Para a OpenAI, o silício foi entregue, a produção é esperada no final de 2026 e a OpenAI está contratada para 1.3 GW em 2027 dentro do arranjo maior de 10 GW até 2029. O chip em si é abordado na seção OpenAI acima.¹³⁶
• A Meta tem uma parceria MTIA XPU multigeracional com meta de 3 GW até o final de 2028, com um pedido inicial de 1 GW entregue a partir do segundo semestre de 2027. Hock Tan está deixando o conselho da Meta para um papel de consultor.¹³⁶¹¹⁵

Em 26 de fevereiro de 2026, a Broadcom começou a embarcar um SoC de computação personalizado de 2nm, construído em sua plataforma 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP). Esse SoC é para a Fujitsu, apoiando o programa de processador FUJITSU-MONAKA, em vez de um XPU de hyperscaler, e a Broadcom diz que os XPUs para sua base mais ampla de clientes embarcarão a partir do segundo semestre de 2026.¹³⁸ Em redes, a Broadcom disse em março de 2026 que o Tomahawk 6 é o único switch 102.4T em embarque em volume de produção, e o Jericho 4, um roteador de fabric de 51.2 Tbps lançado em agosto de 2025, está embarcando.

Em 9 de junho de 2026, a Broadcom anunciou a Plataforma IA XPV com Apollo e Blackstone como investidores âncora iniciais. A Plataforma foi projetada para viabilizar mais de 20 gigawatts de capacidade de computação até 2028, usando XPUs e redes da Broadcom personalizados para laboratórios de IA de fronteira, incluindo Anthropic e OpenAI. Ela foi lançada com uma tranche inicial de US$ 35 bilhões, financiando a expansão previamente anunciada da Anthropic de mais de 1 gigawatt em sites baseados na Fluidstack a partir de meados de 2026. Os mais de 20 gigawatts são a meta de design da Plataforma até 2028 e não são financiados por essa tranche.¹³⁹

Estimativas de terceiros sobre a participação de ASIC personalizado no mercado de processadores de IA dependem do que está sendo contado. A Bloomberg Intelligence divide o mercado de ASIC personalizado entre a Broadcom com 60% a 80% e a Marvell com 20% a 25%.

32. Marvell

A Marvell projeta silício de IA personalizado, que chama de XPUs, para hyperscalers, juntamente com o silício de interconexão, óptica e rede que conecta esses chips. A Bloomberg Intelligence a coloca em segundo lugar, atrás da Broadcom, no mercado de ASIC de IA personalizado.

A Marvell relatou receita recorde no ano fiscal de 2026 de US$ 8.195 bilhões, alta de 42%.¹⁴⁰ Para o trimestre relatado em 27 de maio de 2026, registrou receita recorde de data center de US$ 1.83 bilhões, alta de 27% ano a ano, orientou cerca de US$ 11.5 bilhões para o ano fiscal de 2027 e reafirmou uma meta de mais de US$ 10 bilhões em receita de negócios personalizados no ano fiscal de 2029, ambas metas da administração, não resultados relatados.

Em 31 de março de 2026, a NVIDIA e a Marvell anunciaram uma parceria estratégica que conecta a Marvell ao ecossistema NVIDIA IA factory e IA-RAN por meio do NVLink Fusion, juntamente com colaboração em fotônica de silício. A NVIDIA investiu US$ 2 bilhões na Marvell como parte disso. Sob a parceria, a Marvell fornece XPUs personalizados e rede de scale-up compatível com NVLink Fusion.¹⁴¹

A Marvell fechou três aquisições entre fevereiro e abril de 2026, todas na camada óptica e de interconexão:

• Celestial IA, concluída em 2 de fevereiro de 2026 por US$ 3.25 bilhões.¹⁴²
• XConn Technologies, concluída em 10 de fevereiro de 2026 por aproximadamente US$ 540 milhões.
• Polariton Technologies, um spin-off suíço da ETH Zurich que trabalha com fotônica de silício baseada em plasmônica, adquirida em 22 de abril de 2026 em termos não divulgados.

A posição da Marvell na Amazon é contestada. A SemiAnalysis escreveu em dezembro de 2025 que “a Marvell acaba sendo a grande perdedora disso. Embora tenham projetado a Trainium2, perderam o bakeoff de design para a Alchip nesta geração”, atribuindo a perda a problemas de execução da Trainium2, incluindo deslizes de cronograma e problemas de interposer RDL que a Alchip teve que corrigir, e descrevendo a Trainium3 como um design de front-end da Annapurna com a Alchip cuidando do design físico e de empacotamento de back-end.¹⁴³ Em 8 de dezembro de 2025, a Benchmark rebaixou a Marvell para Hold, com comentários de analistas de que a Marvell havia perdido tanto a Trainium 3 quanto a Trainium 4 para a Alchip, e as ações caíram cerca de 7%. Dois limites se aplicam a esse relato. O relato técnico com fonte para na Trainium3, e a perda da Trainium 4 é a afirmação do analista sell-side. Marvell, Annapurna Labs da Amazon e Alchip não confirmaram nada disso, e outros analistas, incluindo o JPMorgan, contestaram.

O tamanho da conta explica a reação. A Trainium3 está disponível desde 2 de dezembro de 2025, e a Amazon divulgou em sua teleconferência de resultados do primeiro trimestre de 2026, em 29 de abril de 2026, que detém mais de US$ 225 bilhões em compromissos de receita para a Trainium e que seu negócio de chips está em uma taxa de receita anualizada acima de US$ 20 bilhões.

Quais CPUs rodam junto com aceleradores de IA?

Os aceleradores não rodam sozinhos. Cada rack de IA os emparelha com CPUs host. A CPU Vera da NVIDIA carrega 88 núcleos Olympus personalizados, que são compatíveis com Arm, com 176 threads via Spatial Multithreading e 1.5 TB de LPDDR5X. A Axion do Google é a CPU host para ambas as TPUs de oitava geração, a primeira vez que o Google substitui x86 nesse papel, e suas VMs N4A ficaram disponíveis no final de janeiro de 2026. Os racks Helios da AMD emparelham GPUs Instinct com CPUs x86 EPYC “Venice” de 6 Gen.

Arm

A Arm anunciou em 24 de março de 2026 que está “estendendo-se para produtos de silício de produção pela primeira vez na história da empresa”, começando com a CPU Arm AGI, uma CPU de data center para infraestrutura de IA agêntica. A Meta “atua como parceira líder e codesenvolvedora.”¹⁴⁴¹⁴⁵

A Arm afirma que a CPU carrega até 136 núcleos Arm Neoverse V3, 6 GB/s de largura de banda de memória por núcleo com latência inferior a 100ns e TDP de 300 W, escalando para 8.160 núcleos por rack refrigerado a ar e mais de 45.000 núcleos por rack refrigerado a líquido. A Arm alega mais de 2x desempenho por rack em comparação com x86. Esses são números da própria Arm e não foram medidos de forma independente.¹⁴⁴

A Arm continua licenciando IP e Compute Subsystems (CSS), portanto a CPU AGI adiciona uma linha de produtos de silício, em vez de substituir o negócio de licenciamento. Sistemas iniciais estão disponíveis agora, com disponibilidade mais ampla esperada no segundo semestre de 2026, e, ao lado da Meta, a Arm nomeia Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP e SK Telecom como clientes comprometidos.¹⁴⁴ A Meta mostra o quanto os papéis agora se confundem. Ela projeta seu próprio silício MTIA, é parceira líder da CPU AGI da Arm, é cliente anunciada de CPU de data center da Qualcomm e compra da AMD e da Broadcom.

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5 provedores de chips de IA móvel

*Os chips mais populares e recentes são selecionados.

7 chips de IA de borda

A demanda por processamento de baixa latência impulsionou a inovação em chips de IA de borda. Os processadores desses chips são projetados para realizar computações de IA localmente em dispositivos, em vez de depender de soluções baseadas em nuvem:

*Estes são os valores máximos citados por cada fornecedor e não são diretamente comparáveis entre linhas. Um número citado em FP4 ou INT4 descreve uma operação diferente de um citado em INT8, e as linhas marcadas como sparse são números do fornecedor que assumem esparsidade. TOPS é tera operações por segundo, TFLOPS é tera operações de ponto flutuante por segundo e GOPS é giga operações por segundo.

Em 24 de julho de 2026, a Microchip Technology assinou um acordo definitivo para adquirir a Hailo, com fechamento esperado até o final do trimestre encerrado em 30 de setembro de 2026, sujeito a condições de fechamento e aprovações regulatórias, em termos não divulgados.¹⁴⁶ A aquisição veio após um ano difícil. O Calcalist relatou em 3 de abril de 2026 que o valuation da Hailo havia caído mais da metade, de um pico de US$ 1.2 bilhão para menos de US$ 500 milhões, e a Hailo cortou cerca de metade de sua equipe restante em junho de 2026.

Parceiros de fundição e o papel da TSMC

A TSMC é uma fundição pura. Ela fabrica semicondutores com base nos designs dos clientes, em vez de criar seus próprios chips, distinguindo-se de empresas como NVIDIA e AMD. A Samsung Foundry e a Intel Foundry Services competem no mesmo mercado.

O N2, nó 2nm da TSMC, entrou em produção em volume no quarto trimestre de 2025 e respondeu por 3% da receita de wafers no segundo trimestre de 2026, contra 33% para 5nm, 30% para 3nm e 11% para 7nm.¹⁴⁷ O roteiro da TSMC coloca o A16 em 2027, o A14 no segundo semestre de 2028 e o A13 e o A12 em 2029.¹⁴⁷ A TSMC fabrica aceleradores de IA para os seguintes designers:

O chip de inference Hanguang 800 de 2019 da Alibaba, sua última peça produzida pela TSMC, não está incluído. Os controles de exportação dos EUA agora impedem a TSMC de produzir chips avançados de IA para designers chineses, e as fundições devem revisar qualquer embarque em 7nm e abaixo para designers chineses. O silício de IA de 2026 da Alibaba é fabricado domesticamente, com a capacidade na SMIC sendo a restrição declarada.⁶⁵

A SemiAnalysis relatou em 12 de março de 2026 que a capacidade de wafers N3 de front-end deslocou o empacotamento CoWoS como o gargalo dominante na cadeia de suprimentos de chips de IA, com a CoWoS apertada, mas aliviando. A TrendForce espera que o gap de oferta e demanda de CoWoS diminua de cerca de 20% para cerca de 10% até o final de 2026.¹⁴⁸ A Micron alcançou produção em alto volume de HBM4 36GB 12H para a plataforma Vera Rubin da NVIDIA em 16 de março de 2026, a velocidades de pino acima de 11 Gb/s.¹⁴⁹

Planos de expansão

O investimento anunciado da TSMC nos EUA totaliza US$ 265 bilhões em 12 instalações de fabricação e empacotamento de ponta, após um compromisso incremental de US$ 100 bilhões no Arizona anunciado em 16 de julho de 2026.¹⁵⁰

Os relatos de março de 2025 sobre uma joint venture liderada pela TSMC para administrar a divisão de fundição da Intel não produziram acordo. A TSMC negou discussões ativas em 17 de abril de 2025 e, em 26 de setembro de 2025, declarou que “nunca entrou em conversas com qualquer empresa sobre estabelecer uma joint venture ou se envolver no licenciamento ou transferência de tecnologia.”¹⁵¹ A Intel foi recapitalizada, com o governo dos EUA assumindo uma participação de 9.9% por US$ 8.9 bilhões em agosto de 2025.¹⁵²

Quais são os fabricantes de chips de IA na China?

Devido às sanções dos EUA que impedem muitas empresas chinesas de adquirir os chips de IA mais avançados da AMD e da NVIDIA, os compradores chineses aumentaram suas compras de produtores locais.

A Huawei e a Alibaba são abordadas acima. Outros produtores chineses de chips de IA incluem:

• Cambricon (SHA: 688256) relatou receita no ano fiscal de 2025 de RMB 6.4972 bilhões, alta de 453.21% ano a ano, e seu primeiro lucro anual integral de RMB 2.0592 bilhões. Sua capitalização de mercado ultrapassou RMB 1 trilhão em 30 de junho de 2026, a primeira para o STAR Market.
• Baidu Kunlunxin revelou dois chips em 13 de novembro de 2025. A Kunlun M100 é otimizada para inference em larga escala e estava prevista para lançamento no início de 2026, e a Kunlun M300, construída para treinamento e inference de models multimodais ultragrandes, está prevista para 2027. A Baidu também apresentou dois sistemas de supernó, Tianchi 256 (disponível no primeiro semestre de 2026) e Tianchi 512 (disponível no segundo semestre de 2026), ambos construídos a partir dos chips existentes Kunlun P800 da Baidu, em vez das M100 ou M300.
• Biren, fundada por ex-alunos da NVIDIA, foi listada no quadro principal da Bolsa de Valores de Hong Kong em 2 de janeiro de 2026, levantando HK$ 5.58 bilhões (cerca de US$ 717 milhões).
• Moore Threads (SHA: 688795) foi listada no STAR Market em 5 de dezembro de 2025. A receita do ano fiscal de 2025 foi de RMB 1.505 bilhões, alta de 243.37% ano a ano. A empresa continua não lucrativa e está na Entity List dos EUA desde 2023.
• MetaX foi listada no STAR Market em 17 de dezembro de 2025, levantando cerca de RMB 4.2 bilhões (US$ 586-596 milhões), e desde então protocolou confidencialmente um pedido de listagem secundária em Hong Kong.
• Iluvatar CoreX (HKEX: 9903) foi listada no quadro principal de Hong Kong em 8 de janeiro de 2026, levantando cerca de HK$ 3.68 bilhões.
• Enflame não foi listada. Seu registro de IPO foi aprovado pela CSRC em 9-10 de julho de 2026, liberando-a para levantar RMB 6 bilhões (cerca de US$ 883 milhões), mas as ações ainda não começaram a ser negociadas em julho de 2026.¹⁵³ Sua receita de 2025 foi de RMB 990 milhões contra um prejuízo líquido de RMB 1.2 bilhão, com a Tencent, acionista de 20.3%, respondendo por 83.8% disso.
• SMIC, a fundição da qual a maioria desses designers depende, tinha N+3 (classe 5nm) em produção em volume em junho de 2026, capacidade de 7nm de cerca de 45.000 a 60.000 wafers por mês e receita de US$ 9.3 bilhões em 2025.

Participação doméstica no mercado de aceleradores de IA da China

A tabela abaixo vem de um relatório da IDC visto pela Reuters.¹⁵⁴ Ela conta os embarques unitários de placas aceleradoras, não servidores e não receita.

A oferta doméstica é ela própria concentrada. A Huawei responde por cerca de metade dos embarques de fornecedores chineses, com o restante dividido entre T-Head da Alibaba, Baidu Kunlunxin, Cambricon, Hygon, MetaX e Iluvatar CoreX.¹⁵⁴

Perguntas frequentes

Leitura adicional

Para comparações práticas de desempenho dos chips abordados, veja nossos benchmarks:

• Benchmark multi-GPU: como a B200, H200, H100 da NVIDIA e a MI300X da AMD escalam em configurações de 1, 2, 4 e 8 GPUs para inference de LLM, com análise de throughput, latência e custo por token.
• Benchmark de concorrência de GPU: como a B200, H200, H100 da NVIDIA e a MI300X da AMD lidam com 1 a 512 solicitações concorrentes, incluindo throughput do sistema, velocidade por consulta, latência de ponta a ponta e tokens por dólar em cada nível de concorrência.
• CUDA vs ROCm: como o ROCm da AMD se compara ao CUDA da NVIDIA em suporte de framework e portabilidade, a questão de software por trás da posição da AMD.
• Fabricantes de chips de IA de borda: os fornecedores da tabela de borda acima, abordados um a um, com os casos de uso que cada peça visa.
• Provedores de GPU em nuvem: 60+ provedores que alugam os aceleradores abordados aqui por hora, para equipes que não compram hardware.

Referências

Cite esta pesquisa

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Os 30+ principais fabricantes de chips de IA: NVIDIA e seus concorrentes}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-chip-makers}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 26 Agosto 2026}
}

Registro de alterações

35 atualizações

1. 202626 Fev

   Atualizados os detalhes de financiamento, produto e colaboração da SambaNova Systems.

2. 23 Jan

   Adicionada uma seção sobre arquiteturas de chips de IA: GPUs vs ASICs.

3. 202513 Nov

   Adicionado Extropic à lista de fabricantes de chips de IA.

4. 24 Out

   Expandida a introdução para incluir detalhes sobre concorrência de GPU e benchmarks multi-GPU.

5. 22 Set

   Adicionada Vaire, uma startup sediada no Reino Unido focada em computação reversível, à seção "Próximos produtores de hardware de IA".

6. 5 Ago

   Expandida a lista de fabricantes de chips de IA com a Axelera AI.

7. 5 Jun

   Adicionado DGX Cloud Lepton à seção de desenvolvimentos recentes.

8. 20 Abr

   Atualizadas as GPUs da NVIDIA para gráficos na seção NVIDIA.

9. 30 Mar

   Atualizado o produto DGX Spark na seção de soluções de IA para desktop.

10. 18 Mar

    Adicionada uma seção, Concorrência do Mercado de Inferência, ao artigo.

11. 14 Mar

    Adicionada a seção Foundry Partners e o papel da TSMC.

12. 23 Fev

    Expandidos os detalhes do chip OpenAI com tecnologia de fabricação e cronograma de produção.

13. 5 Fev

    Adicionado o HiSilicon Ascend 910C da Huawei à lista de provedores de IA em nuvem.

14. 1 Fev

    Atualizada a introdução para refletir o uso do benchmark de GPU em nuvem da AIMultiple.

15. 12 Jan

    Removido "& insights de fornecedores líderes de IA" da introdução.

16. 202429 Dez

    Adicionado d-Matrix, Rebellions e Tenstorrent à lista de startups líderes em chips de IA.

17. 2 Dez

    Removido o resumo introdutório dos fabricantes de chips de IA.

18. 5 Nov

    Expandida a descrição do ASIC transformador da _etched.

19. 11 Out

    Atualizada a seção da AMD com detalhes sobre a série MI350 e os aceleradores MI325X.

20. 18 Ago

    Adicionado AWS à lista dos principais produtores de chips de IA.

21. 12 Jun

    Expandido Cerebras Systems com detalhes sobre chips em escala de wafer e modelos de chips.

22. 6 Jun

    Adicionada uma seção, "18 fabricantes de chips de IA por categoria", à introdução.

23. 27 Mai

    Adicionada a Apple à lista de fabricantes de chips de IA.

24. 10 Abr

    Adicionado Meta à seção "Próximos Produtores de Hardware de IA".

25. 1 Fev

    Substituídos os detalhes do processador Xeon da Intel por informações do Gaudi3.

26. 202329 Dez

    Adicionado Alibaba à lista de fabricantes de chips de IA.

27. 25 Dez

    Expandida a seção Groq com benchmarks de inferência LLM.

28. 12 Nov

    Expandida a lista de adotantes de hardware AMD no texto.

29. 25 Out

    Removido Mythic da lista de fabricantes de chips de IA.

30. 12 Out

    Substituído Intel por Advanced Micro Devices (AMD) na lista de fabricantes de chips de IA.

31. 8 Out

    Adicionado AWS à lista de provedores de nuvem pública que produzem chips de IA.

32. 2 Out

    Adicionadas informações de carga de trabalho de IA em nuvem à seção Nvidia.

33. 18 Jun

    Removida a fonte Hugging Face da introdução.

34. 202225 Out

    Atualizada a data de lançamento e as capacidades do Processador IBM Telum na seção IBM.

35. 19 Set

    Atualizada a descrição da Advanced Micro Devices (AMD) na seção dos principais fabricantes de chips de IA.

Links de referência

1.

ASIC Set to Outpace GPU? NVIDIA’s Scale-Up and Beyond | TrendForce

TrendForce

2.

Global AI Server Shipments Forecast to Grow Over 28% YoY in 2026, with a Rising Share of ASIC-Based Systems, Says TrendForce

TrendForce

3.

Personal AI Supercomputer Powered by Blackwell | NVIDIA DGX Spark

4.

NVIDIA and Microsoft Reinvent Windows PCs for the Age of Personal AI | NVIDIA Newsroom

5.

NVIDIA Corporation - Financial Reports

6.

DGX GB200: AI Infrastructure for State-of-the-Art AI Models | NVIDIA

7.

Nvidia reclaims the top chip stock spot at Morgan Stanley By Investing.com

Investing.com

8.

AI Accelerator Market Looks Set to Exceed $600 Billion by 2033, Driven by Hyperscale Spending and ASIC Adoption, According to Bloomberg Intelligence | Press | Bloomberg LP

9.

Nintendo Switch 2 Leveled Up With NVIDIA AI-Powered DLSS and 4K Gaming | NVIDIA Blog

10.

Nvidia Pushes Further Into Cloud With GPU Marketplace - WSJ

The Wall Street Journal

11.

NVIDIA Dynamo, A Low-Latency Distributed Inference Framework for Scaling Reasoning AI Models | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

12.

NVIDIA RTX PRO Servers Speed Trillion-Dollar Enterprise IT Industry Transition to AI Factories | NVIDIA Newsroom

13.

NVIDIA Vera Rubin Opens Agentic AI Frontier | NVIDIA Newsroom

14.

NVIDIA Vera Rubin Ramps Into Full Production to Power Agentic AI Factories Worldwide | NVIDIA Newsroom

15.

NVIDIA Computex 2026 News Bytes: Vera Rubin Now In Production, DGX Station Gets Windows - ServeTheHome

ServeTheHome

16.

Rack-Scale Agentic AI Supercomputer | NVIDIA Vera Rubin NVL72

17.

Architecting the AI Era: Samsung Electronics and NVIDIA Define the Future at GTC 2026 | Samsung Semiconductor Global

18.

Interactive AI Inference Accelerator | NVIDIA Groq 3 LPX

19.

https://www.bis.gov/press-release/department-commerce-revises-license-review-policy-semiconductors-exported-china

20.

Trump imposes 25% tariff on Nvidia AI chips and others, citing national security | Nvidia | The Guardian

The Guardian

21.

Nvidia CEO to defend AI dominance as competition intensifies | Reuters

Reuters

22.

Announcing AI2 OLMo, an Open Language Model Made by Scientists, for Scientists | by Ai2 | Ai2 Blog | Medium

Ai2 Blog

23.

Training LLMs at Scale with AMD MI250 GPUs | Databricks Blog

24.

Training 221B Parameter Korean LLM on 1,200 AMD MI250 GPU Cluster – Moreh

25.

AMD Acquires MEXT to Advance Memory Optimization

Advanced Micro Devices (AMD)

26.

Exclusive: AMD Acquires Team Behind AI Chip Startup Untether AI

27.

AMD Unveils Vision for an Open AI Ecosystem, Detailing New Silicon, Software and Systems at Advancing AI 2025 :: Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

28.

HPCwire - Since 1987 – Covering the Fastest Computers in the World and the People Who Run Them

29.

AMD and OpenAI Announce Strategic Partnership to Deploy 6 Gigawatts of AMD GPUs :: Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

30.

Oracle and AMD Expand Partnership to Help Customers Achieve Next-Generation AI Scale

31.

Meta and AMD Partner for Longterm AI Infrastructure Agreement

Meta

32.

AMD, Meta Announce Expanded Strategic Partnership to Deploy 6 Gigawatts of AMD GPUs - AMD Newsroom

Advanced Micro Devices, Inc.

33.

AMD and Anthropic Announce Strategic Partnership to Deploy Up to 2 Gigawatts of AMD Instinct MI450 Series GPUs :: Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

34.

Achieving Top Inference Performance with the NVIDIA H100 Tensor Core GPU and NVIDIA TensorRT-LLM | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

35.

AAI 2026: AMD Delivers Full-Stack Compute for the Agentic AI Era :: Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

36.

AMD Instinct™ MI455X GPUs

37.

AMD and its Partners Share Their Vision for 'AI Everywhere, for Everyone' - AMD Newsroom

Advanced Micro Devices, Inc.

38.

AMD Instinct™ MI430X GPUs

39.

MI300X vs H100 vs H200 Benchmark Part 1: Training - CUDA Moat Still Alive

SemiAnalysis

40.

Can AMD break the CUDA Moat? AMD Advancing AI 2026

SemiAnalysis

41.

AMD ROCm Committed To Six Week Release Cycle Moving Forward - Phoronix

42.

Exclusive | AMD Invests in Drug-Discovery Company Absci in Push to Sell AI Chips - WSJ

The Wall Street Journal

43.

AMD and Meta Announce Expanded Strategic Partnership to Deploy 6 Gigawatts of AMD GPUs :: Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

44.

https://cdrdv2-public.intel.com/817486/gaudi-3-ai-accelerator-white-paper.pdf

45.

How Intel’s AI Chip Strategy Is Coming Into Shape After Years Of Struggles

46.

Intel Breaks Down Proprietary Walls to Bring Choice to Enterprise GenAI Market - Intel Newsroom

Intel Corporation

47.

Intel® Gaudi® AI Accelerator Products

48.

Intel’s ‘Make-or-Break’ Jaguar Shores Rack-Scale AI Lineup Expected to Be Finalized in H1 2026, With Talks Underway With Alchip

49.

Intel Computex 2026 Keynote Live Coverage - ServeTheHome

ServeTheHome

50.

Intel to Expand AI Accelerator Portfolio with New GPU - Intel Newsroom

Intel Corporation

51.

Unveiling the Qualcomm Dragonwing brand portfolio: Solutions for a new era of industrial innovation | Qualcomm

52.

Qualcomm Unveils AI200 and AI250—Redefining Rack-Scale Data Center Inference Performance for the AI Era | Qualcomm

53.

Qualcomm Unveils Comprehensive Data Center Roadmap for the Agentic AI Era with New Qualcomm Dragonfly Portfolio | Qualcomm

54.

Qualcomm - Qualcomm Accelerates Diversification with Comprehensive Strategy for Data Center and Sees Multiple Inflection Points Over the Next 3 to 5 Years

55.

Qualcomm - Qualcomm to Acquire Modular

56.

Anthropic and Amazon expand collaboration for up to 5 gigawatts of new compute \ Anthropic

57.

Announcing Amazon EC2 Trn3 UltraServers for faster, lower-cost generative AI training - AWS

Amazon Web Services

58.

Amazon CEO Andy Jassy on the growth of Amazon’s chips business

About Amazon

59.

Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip | Google Cloud Blog

Google Cloud

60.

Introducing Trillium, sixth-generation TPUs | Google Cloud Blog

Google Cloud

61.

Ironwood: The first Google TPU for the age of inference

Google

62.

TPU7x (Ironwood)  |  Google Cloud Documentation

63.

Cloud TPU release notes  |  Google Cloud Documentation

64.

Two chips for the agentic era

Google

65.

Alibaba Unveils New AI Chip, Flagship Model, and Rebuilt Cloud Stack AI for Agentic Era-Alibaba Group

66.

IBM’s new AIU artificial intelligence chip - IBM Research

IBM

67.

Telum Processor: IBM’s newest chip - IBM Research

IBM

68.

‘Mind-blowing’ IBM chip speeds up AI | Nature

Nature Publishing Group UK

69.

IBM Introduces the Spyre Accelerator for Commercial Availability

70.

Tech war: China’s chip firms embrace DeepSeek in AI self-sufficiency drive | South China Morning Post

South China Morning Post

71.

Huawei unveils new Atlas 350 AI accelerator with 1.56 PFLOPS of FP4 compute and up to 112GB of HBM — claims 2.8x more performance than Nvidia's H20 | Tom's Hardware

Tom's Hardware

72.

Groundbreaking SuperPoD Interconnect: Leading a New Paradigm for AI Infrastructure - Huawei

73.

Groq and Nvidia Enter Non-Exclusive Inference Technology Licensing Agreement to Accelerate AI Inference at Global Scale | Groq is the premier neocloud for fast inference

74.

Nvidia buying AI chip startup Groq for about $20 billion, biggest deal

CNBC

75.

Groq Raises $650M to Scale Its AI Inference Cloud Business | Groq is the premier neocloud for fast inference

76.

AI chip startup Groq secures $1.5 billion commitment from Saudi Arabia | Reuters

Reuters

77.

Groq Raises $640M To Meet Soaring Demand for Fast AI Inference | Groq is fast, low cost inference.

78.

Groq Raises $750 Million as Inference Demand Surges | Groq is fast, low cost inference.

79.

SambaNova Unveils Fastest Chip for Agentic AI, Collaborates with Intel, and Raises $350M+

SambaNova

80.

SambaNova Completes First Close of $1 Billion Financing at $11 Billion Valuation | General Atlantic

General Atlantic

81.

Introducing the SN50 RDU: Purpose-Built for Agentic Inference

SambaNova

82.

SambaCloud | Full-Stack AI Platform for Large Open-Source Models

83.

Cerebras Systems - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

84.

Cerebras Systems Unveils World’s Fastest AI Chip with Whopping 4 Trillion Transistors - Cerebras

85.

https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-systems-announces-closing-of-initial-public-offering

86.

Cerebras Systems Announces Strong First Quarter 2026 Results - June 23, 2026

Cerebras

87.

d-Matrix Raises $275 Million to Power the Age of AI Inference - d-Matrix

d-Matrix

88.

d-Matrix Corsair AI Inference Platform Enters Full Production to Meet Customer Demand - d-Matrix

d-Matrix

89.

Rebellions and SAPEON Korea Sign Definitive Merger Agreement - Rebellions

Rebellions

90.

Rebellions Closes $400 Million Pre-IPO and Launches RebelRack™ and RebelPOD™ to Accelerate Global Expansion - Rebellions

Rebellions

91.

Samsung-backed Rebellions targets IPO in South Korea next year, CEO tells CNBC

CNBC

92.

https://tenstorrent.com/hardware/cards

93.

Rate limit · GitHub

94.

Jeff Bezos Is Betting on AI Chip Startup Tenstorrent to Take on Nvidia (NVDA) - Bloomberg

Bloomberg

95.

Positron | Atlas

96.

Positron | Titan

97.

Positron | About

98.

Etched Emerges From Stealth With Working Chip, $800M

Etched

99.

reuters.com

100.

The path to ubiquitous AI | Taalas

101.

Products | Taalas

102.

Hardware | Extropic

103.

Vaire Demos Energy Recovery With Reversible Computing Test Chip - EE Times

104.

Vaire Computing tapes out demo chip capable of recycling 50% of its energy-intensity - DCD

105.

A startup working on 'reversible computing' chip for AI says initial tests show a 50% energy savings | Fortune

Fortune

106.

https://www.fractile.ai/news/startup-with-radical-concept-for-ai-chips-emerges-from-stealth

107.

https://www.fractile.ai/news/fractile-raises-220m-to-build-the-next-generation-of-inference-hardware

108.

Secret Apple 'Project ACDC' to pioneer AI chips for data centers

AppleInsider

109.

reuters.com

110.

Apple considers acquiring server chip companies - Techzine Global

Techzine

111.

Core AI - Apple Developer

112.

GitHub - apple/coreai-models: Model export recipes, Python primitives, and Swift runtime utilities for on-device AI · GitHub

113.

Our next generation Meta Training and Inference Accelerator

114.

Four MTIA Chips in Two Years: Scaling AI Experiences for Billions

115.

Broadcom Announces Extended Partnership with Meta to Deploy Technology to Support Multi-Gigawatts of Meta’s Custom Silicon, MTIA | Broadcom Inc.

Broadcom Inc.

116.

Maia 200: The AI accelerator built for inference - The Official Microsoft Blog

117.

OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration to deploy 10 gigawatts of OpenAI-designed AI accelerators | OpenAI

118.

OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip | OpenAI

119.

[News] OpenAI Reportedly to Deploy Custom AI Chip on TSMC N3 by End-2026, Second-Gen Planned for A16

TrendForce

120.

[News] Samsung Reportedly Allocates 50%+ of Pyeongtaek Foundry Capacity to HBM4 Base Die; Said to Win OpenAI Deal

TrendForce

121.

OpenAI and Broadcom Unveil LLM-Optimized Intelligence Processor | Broadcom Inc.

Broadcom Inc.

122.

GRAPHCORE LIMITED filing history - Find and update company information - GOV.UK

123.

Graphcore joins SoftBank Group to build next generation of AI compute

Graphcore

124.

SoftBank invests $457M in Graphcore AI chips

CNBC

125.

Mythic company information, funding & investors | Dealroom.co

126.

AI chip startup Mythic rises from the ashes with $13M, new CEO | TechCrunch

TechCrunch

127.

https://www.mythic.ai/whats-new/mythic-to-challenge-ais-gpu-pantheon-with-100x-energy-advantage-and-oversubscribed-125m-raise/

128.

Speedata, a chip startup competing with Nvidia, raises a $44M Series B | TechCrunch

TechCrunch

129.

Axelera AI Secures More Than $250 Million Funding on Global Commercial Growth

Axelera AI

130.

reuters.com

131.

NEXTSILICON - Maverick

132.

NEXTSILICON - Spectra Supercomputer at Sandia National Laboratories Achieves Full System Acceptance Under Vanguard Program

133.

Not the largest supercomputer, but maybe the most interesting – LabNews

134.

NEXTSILICON - NextSilicon to Productize Arbel RISC-V Core Into 64-Core Enterprise Processor for AI and HPC

135.

Broadcom Inc. Announces Second Quarter Fiscal Year 2026 Financial Results and Quarterly Dividend | Broadcom Inc.

Broadcom Inc.

136.

Broadcom (AVGO) Q2 2026 Earnings Transcript | The Motley Fool

The Motley Fool

137.

SEC.gov | Your Request Originates from an Undeclared Automated Tool

138.

Broadcom Ships 3.5D Face-to-Face Compute SoC Powering AI

Broadcom Inc.

139.

Broadcom, Apollo, and Blackstone Establish Landmark Strategic Platform to Accelerate More Than 20 Gigawatts of Global AI Deployments | Broadcom Inc.

Broadcom Inc.

140.

Marvell Technology, Inc. Reports Fourth Quarter and Fiscal Year 2026 Financial Results | Marvell Technology, Inc. (MRVL)

141.

NVIDIA AI Ecosystem Expands as Marvell Joins Forces Through NVLink Fusion | Marvell Technology, Inc. (MRVL)

142.

Marvell Completes Acquisition of Celestial AI | Marvell Technology, Inc. (MRVL)

143.

AWS Trainium3 Deep Dive | A Potential Challenger Approaching

SemiAnalysis

144.

Arm expands compute platform to silicon products in historic company first - Arm Newsroom

Arm Limited

145.

Arm launches its own CPU, with Meta as first customer

CNBC

146.

Microchip Technology Signs Definitive Agreement to Acquire Hailo :: Microchip Technology Incorporated (MCHP)

147.

TSMC Reports Second Quarter EPS of NT$27.25

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company

148.

The Great AI Silicon Shortage

SemiAnalysis

149.

Micron Technology, Inc. - Micron in High-Volume Production of HBM4 Designed for NVIDIA Vera Rubin, PCIe Gen6 SSD and SOCAMM2

Q4 Inc

150.

Trump Administration Secures an Additional $100 Billion U.S. Semiconductor Manufacturing Investment for a Total of $265 Billion from TSMC | U.S. Department of Commerce

151.

TSMC denies investment or partnership discussions - Taipei Times

台北時報

152.

Intel and Trump Administration Reach Historic Agreement to Accelerate American Technology and Manufacturing Leadership :: Intel Corporation (INTC)

153.

AI Chipmaker Enflame Wins Approval for $883 Million STAR Market IPO - Caixin Global

154.

Chinese Chipmakers Surge to 41% of AI Accelerator Market as Nvidia's Dominance Declines, ETTelecom

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Revisado tecnicamente por

Ekrem Sarı

Pesquisador de IA

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Ekrem é Pesquisador de IA e Cientista de Dados na AIMultiple. Ele projeta e executa benchmarks práticos para sistemas de IA e LLM.

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Dave

Aug 29, 2022 at 05:49

You forgot to include Tesla with their DOJO supercomputer. From the ground-up, the supercomputer was specifically designed for machine learning and image recognition - which means that every component was designed for it including, but not limited to, PCI board design, CPU, RAM, cooling, power, scalable hardware design and software. If I'm not mistaken, the AI is also the second most widely tested and used in the "wild", just below that of Google due to Google using it in their Search.

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Cem Dilmegani

Sep 06, 2022 at 13:52

Thank you for your feedback, Dave! Here we are only covering companies that sell the chips that they produce. Therefore, companies like Tesla that build supercomputers for their own use or companies that embed chips in their products are out of our scope.

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thayyil

Mar 19, 2022 at 11:48

surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?

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Cem Dilmegani

Nov 18, 2022 at 07:36

All included companies here raised $100+M. Last time we collected the data, that wasn't the case for akida. Why don't you reach out to us at info@aimultiple.com and let's discuss why it should be included. Thank you!

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