Principais 30+ fabricantes de chips de IA: NVIDIA e seus concorrentes
Com base em nossa experiência rodando o AIMultiple e seu benchmark de GPU em nuvem, comparamos fabricantes de chips por produto, disponibilidade e arquitetura, cobrindo GPUs de data center, chips móveis, aceleradores de borda e fundições.
30+ fabricantes de chips de IA por categoria
Cada linha nomeia um produto representativo, seu tipo e sua disponibilidade. A disponibilidade distingue hardware oferecido para venda, serviços em nuvem, implantações internas e produtos anunciados. As datas referem-se a marcos documentados. Datas futuras de remessas permanecem como metas.
GPUs vs ASICs em arquiteturas de chips de IA
GPUs são processadores paralelos programáveis usados para treinamento e inferência. TPU e Trainium suportam ambas as cargas de trabalho, enquanto outros projetos focam em inferência. A arquitetura por si só não estabelece o desempenho para um modelo específico.
As colunas de treinamento e inferência descrevem o escopo declarado da carga de trabalho. A evidência identifica a base de cada linha como Especificação, Reivindicação de roadmap, Benchmark do fornecedor ou Benchmark independente. O benchmark independente aplica-se ao hardware testado nomeado. Ele não valida os outros produtos do fornecedor ou as gerações futuras.
Fornecedores de GPU e aceleradores para data center
1. NVIDIA
NVIDIA projeta GPUs e sistemas para treinamento e inferência de IA. Seus produtos de data center variam de aceleradores individuais a racks que conectam GPUs, CPUs host e rede. Ela terceiriza a fabricação de chips para a TSMC.
GPUs e sistemas de data center
As famílias Hopper e Blackwell incluem H200, B300 e GB300. Sistemas HGX combinam oito GPUs, enquanto racks NVL72 conectam 72 GPUs com NVLink.1
NVIDIA revelou o Vera Rubin, sua plataforma após o Blackwell Ultra, na CES 2026 como uma plataforma de seis chips.2 Na GTC, em 16 de março de 2026, a NVIDIA a expandiu para sete chips: a CPU Vera, a GPU Rubin, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 Ethernet switch e a Groq 3 LPU, e declarou todos em plena produção.3 Em 16 de setembro de 2026, a CoreWeave anunciou ter colocado em operação um cluster multi-rack Vera Rubin NVL72 conectando centenas de GPUs Rubin em sua nuvem.4 O Blackwell e o GB300 NVL72 permaneceram como 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 inferência NVFP4, 20,7 TB de HBM4 e 260 TB/s de largura de banda de scale-up NVLink 6.5 A GPU Rubin é relatada como fabricada 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 da Groq abaixo.
A Groq 3 LPU é um chip de inferência dedicado, e a Samsung Foundry o fabrica.6 Os racks Groq 3 LPX estão previstos para o segundo semestre de 2026, e a NVIDIA projeta até 35x maior throughput por megawatt para modelos de trilhões de parâmetros quando o LPX é combinado com o Vera Rubin NVL72.7
Acesso em nuvem e software
A maioria dos provedores de nuvem oferece hardware da NVIDIA como suas GPUs em nuvem. A Morgan Stanley situou a NVIDIA em aproximadamente 85% da receita de processadores de IA em março de 2026, com ASICs personalizados acima de 10% e a AMD abaixo de 5%.8 A Bloomberg Intelligence espera que a NVIDIA detenha de 70% a 75% do mercado de aceleradores de IA até 2030.9
O NVIDIA Dynamo, anunciado na GTC 2025, é um framework de inferência de código aberto para implantação de modelos de IA generativa em ambientes distribuídos com alto throughput e baixa latência.10
A NVIDIA também oferece serviços DGX Cloud. Seu marketplace DGX Cloud Lepton conecta desenvolvedores a provedores de nuvem GPU, incluindo CoreWeave, Lambda e Crusoe.11
Sistemas desktop e corporativos
DGX Spark (anteriormente Project Digits) é um supercomputador de IA de mesa 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, conectada via a 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.1213
Anunciados em maio de 2025 na Computex, a NVIDIA apresentou os servidores RTX PRO, equipados com GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, projetados para fábricas de IA corporativas.14
Receita de data center
A receita de data center da NVIDIA e sua participação na receita total são relatadas por ano fiscal da NVIDIA.15
2. AMD
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 adquirir em meio ao boom de IA generativa desencadeado pelo lançamento do ChatGPT.161718
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 visa fazer a memória flash se comportar mais como DRAM e reduzir o custo de memória de data center.1920 A AMD também concordou em adquirir a Taalas em agosto de 2026, conforme abordado no perfil da Taalas abaixo.21
A AMD lançou as Instinct MI350X e MI355X em 12 de junho de 2025 no Advancing IA 2025.22 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. 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.23
A AMD anunciou um acordo com a 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 2026.24
A AMD nomeou a Oracle Cloud Infrastructure como parceira de lançamento em 14 de outubro de 2025 para um total inicial de 50.000 GPUs da Série MI450 a partir do terceiro trimestre civil de 2026.25
A AMD anunciou um acordo com a 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 MI450.2627
A AMD anunciou um acordo com a 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 2027.28
Para comparações de inferência medidas entre NVIDIA e AMD GPUs, consulte nosso benchmark de concorrência de GPU.
Série MI400
A AMD lançou a Série Instinct MI400 no Advancing IA 2026 em 22-23 de julho de 2026.29 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 MXFP4.30 O Helios, o sistema em escala de rack construído em torno da Série MI400, está em plena produção, com as primeiras remessas começando no fim do terceiro trimestre de 2026.29
Um terceiro membro da família, a MI440X, foi apresentada na CES 2026 em 5 de janeiro de 2026 para IA corporativa on-premises em um formato compacto de oito GPUs, e a AMD não publicou especificações desde então.31 Mais adiante, o roadmap da AMD coloca a Série Instinct MI500 em 2027 e a Série MI600 em 2028, com a arquitetura CDNA 6, tecnologia de processo de 2nm e detalhes de memória HBM4E para a MI500 fornecidos na CES 2026.29
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, 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 FP64 baseado em hardware, até 9,2 PFLOPS de pico FP4 e MXFP4, 432 GB de HBM4 integrado e até 23,3 TB/s de largura de banda de memória teórica de pico.32 O suporte a FP64 em taxa total a distingue da MI455X para computação científica.
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 divergem. O FAQ da página de destino da Série MI400 ainda indica até 19,6 TB/s, enquanto a página de especificações da MI430X informa 23,3 TB/s, e o FAQ da página da MI430X contém um erro de digitação que diz 2,3 TB/s.32
A AMD nomeia três sistemas-alvo para a MI430X: Discovery no Oak Ridge National Laboratory, planejado para 2028. Outro alvo é o Alice Recoque, o primeiro sistema exascale da França. A AMD também nomeia o Herder no HLRS Stuttgart, anunciado com a HPE em 2 de dezembro de 2025. O Lux, o cluster de fábrica de IA de Oak Ridge anunciado em 27 de outubro de 2025, é construído com 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 chance de 0% de quebrar o fosso da CUDA da NVIDIA, constatando que a CUDA funcionava imediatamente para a maioria das tarefas, enquanto o software da AMD exigia configuração significativa.33
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 principais riscos que descrevemos abaixo”: o aumento da produção do rack Helios, onde SerDes fracos exigem que até 85% do backplane seja re-temporizado com mais de 550 retimers Ethernet Broadcom por rack, e a falta persistente de clusters internos estáveis de GPU para desenvolvimento de software e CI de testes automatizados.34
No Advancing IA 2026, a AMD se comprometeu com um ciclo fixo de lançamento de recursos a cada seis semanas, substituindo seu ciclo anterior aproximadamente trimestral.35
Ecossistema
Como a NVIDIA, a AMD está investindo seletivamente em usuários de suas soluções para impulsionar a adoção de seu hardware.36 Ela também vinculou ações aos seus maiores compromissos, emitindo para a OpenAI e para a Meta, cada uma, um warrant baseado em desempenho para até 160 milhões de ações a US$ 0,01, com vesting atrelado a marcos de envio da Instinct.37
3. Intel
A Intel tem uma longa história de desenvolvimento de semicondutores. Diferentemente da fabless NVIDIA e da AMD, a Intel possui suas próprias fábricas e fabrica peças como o Xeon 6+ baseado em 18A internamente. Ela não é exclusivamente autossuficiente. Também adquire componentes relacionados a IA da TSMC, e o próprio Gaudi 3 foi fabricado no processo de 5nm da TSMC.38
O Gaudi 3 é o último acelerador de IA dedicado na linha Gaudi da Intel. A Intel não anunciou um sucessor para o Gaudi, e cada etapa de seu roadmap publicado após ele é uma GPU.3940 O chip em si não foi retirado. A página do produto da Intel ainda lista a placa PCIe Gaudi 3 (HL-338) como em envio, e a Intel não publicou aviso de fim de vida para ele.41 A Intel visava 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.”39
A Intel cancelou sua GPU Falcon Shores para pivotar 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 informado.39 Na CES 2026, o roadmap 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.4243
O Crescent Island é uma GPU de data center otimizada para inferência baseada em Xe3P, anunciada pela primeira vez em 14 de outubro de 2025 na OCP Global Summit, com 160GB de LPDDR5X e amostragem para clientes esperada no segundo semestre de 2026.44 A Intel o detalhou na Computex 2026 como uma placa PCIe refrigerada a ar de 350W, com suporte a tipos de dados de FP4 a FP64, e configuração máxima de parceiro de 480GB. A placa anunciada tem 160GB.39
4. Qualcomm
Qualcomm é uma designer fabless mais conhecida por SoCs móveis e anunciou uma linha de produtos para data center voltada à inferência. A antiga família Cloud IA 100 é a linha de data center da Qualcomm que os compradores podem encomendar hoje. Duas marcas da Qualcomm separadas por uma letra ficam em cada lado dessa linha. A Dragonwing, apresentada em 25 de fevereiro de 2025, abrange IoT industrial e embarcado, redes e infraestrutura 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.45
AI200, AI250 e o roadmap de data center
Em 27 de outubro de 2025, a Qualcomm anunciou o AI200 e o AI250, duas soluções de inferência de IA em escala de rack. Agora, ambos estão sob a marca Dragonfly que a Qualcomm lançou em junho de 2026.46 O AI200 suporta 768 GB de LPDDR por placa, e a Qualcomm afirmou no anúncio que o AI200 e o AI250 deveriam estar comercialmente disponíveis em 2026 e 2027, respectivamente.
O AI250 apresenta uma arquitetura de computação próxima à memória que a Qualcomm diz oferecer 133 TB/s de largura de banda de memória efetiva por placa, 18 vezes a do AI200. Esta é uma especificação de roadmap do fornecedor. Ambos os racks usam resfriamento líquido direto, e a Qualcomm agora especifica um rack compatível com OCP ORv3 de 140 kW.47
Em 24 de junho de 2026, a Qualcomm revelou mais três produtos de data center.47 A Dragonfly C1000 é uma CPU de data center com disponibilidade comercial prevista para 2028, e a Qualcomm nomeou a Meta como sua cliente sob uma colaboração multigeracional que abrange CPUs de data center. A 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, e a HBC Gen 1, emparelhada com o AI250, deve chegar à amostragem comercial em meados de 2027. A Dragonfly AI300 é um acelerador de inferência com amostragem comercial prevista para 2028. A Qualcomm visa mais de US$ 15 bilhões em receita de data center até o ano fiscal de 2029.48
Em 8 de setembro de 2026, a Qualcomm anunciou uma colaboração multigeracional com a Amazon em silício personalizado para inferência de IA e conectividade óptica de até 1.6T.49
Aquisições e a família Cloud IA 100
A Qualcomm concluiu a aquisição da Alphawave em 18 de dezembro de 2025. A Qualcomm concluiu a aquisição da Modular em 29 de julho de 2026. Mojo, MAX e Modular Cloud continuam como produtos e marcas.50
Antes da linha Dragonfly, os aceleradores de inferência de data center da Qualcomm eram as placas Cloud IA 100. A placa PCIe Cloud IA 100 Pro consome 75 W e é classificada em até 400 TOPS INT8 e até 200 TFLOPS FP16.
Aceleradores de IA especializados e provedores de inferência
5. Groq
A Groq foi fundada por ex-funcionários do Google e construiu seus negócios em torno da LPU (Unidade de Processamento de Linguagem), uma arquitetura de chip projetada para inferência de baixa latência.
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 inferência da Groq, e que o fundador e CEO Jonathan Ross, o presidente Sunny Madra e outros membros seniores da equipe haviam ingressado na NVIDIA.51 A Groq afirmou 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, valor atribuído a Alex Davis, CEO da Disruptive, investidora da Groq, que também disse que a NVIDIA adquire todos os ativos da Groq, exceto o negócio GroqCloud.52 A NVIDIA não publicou comunicado sobre o acordo, a CFO da NVIDIA, Colette Kress, se recusou a comentar o preço, e a Reuters observou que nenhuma das empresas confirmou o valor. 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.7
A Groq opera uma nuvem de inferência e é parceira de nuvem da NVIDIA. Em agosto de 2026, relatou 13 data centers, mais de seis milhões de desenvolvedores e 54 MW de capacidade, com meta acima de 200 MW em 2027.53 Seu data center em Dammam, construído com a Aramco Digital, está por trás de um compromisso de investimento saudita de US$ 1,5 bilhão anunciado em fevereiro de 2025.54
Em 17 de agosto de 2026, a Groq LLC anunciou uma Série A de US$ 350 milhões com avaliação de US$ 3,5 bilhões, liderada pela Disruptive, com participação planejada da NVIDIA. O comunicado chama as rodadas de junho e agosto de US$ 1 bilhão em financiamento recente, ao mesmo tempo que afirma que a Série A permanece sujeita às condições habituais de fechamento.53
6. SambaNova Systems
A SambaNova desenvolve Unidades de Dados Reconfiguráveis (RDUs) e oferece inferência por meio da SambaCloud. Concluiu o primeiro fechamento de uma Série F de US$ 1 bilhão com avaliação de US$ 11 bilhões em 8 de julho de 2026.55
A SambaNova revelou a SN50, sua mais recente Unidade de Dados Reconfigurável (RDU), em 24 de fevereiro de 2026, com remessas para clientes previstas para o segundo semestre de 2026. A SambaNova especifica 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 modelos de até 10 trilhões de parâmetros e contexto de até 10 milhões de tokens.56 A SoftBank Corp. será a primeira cliente a implantar a SN50 em seus data centers de IA no Japão.
A SambaNova também anunciou uma colaboração estratégica plurianual planejada com a Intel para fornecer soluções de inferência de IA.
A SambaNova Systems aluga sua plataforma a empresas por meio da SambaCloud.57
7. Cerebras
A Cerebras constrói aceleradores em escala de wafer. Seu WSE-3 integra quatro trilhões de transistores e 900.000 núcleos de IA em um único processador em escala de wafer.58
O WSE-3 é a geração atualmente em envio, e a Cerebras não anunciou um sucessor.
O sistema da Cerebras funciona com empresas farmacêuticas como AstraZeneca e GlaxoSmithKline e laboratórios de pesquisa que dependem dele para simulações. Também mira criadores de LLMs, pois seus chips podem reduzir os custos de inferência para modelos de fronteira.
A Cerebras também oferece seus chips em sua nuvem para empresas. Em 1º de setembro de 2026, anunciou um projeto de data center finlandês com a Compute Nordic Finland, escalando em fases para 165 MW de capacidade de TI contratada. A construção da fase inicial de 50 MW estava em andamento.59
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 receita bruta.60 Ela projeta receita principal do ano fiscal de 2026 de US$ 855-865 milhões e assinou um acordo de inferência 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.61
8. d-Matrix
A d-Matrix desenvolve aceleradores de inferência que colocam a computação perto da SRAM para reduzir o movimento de dados.62
O Corsair, plataforma de inferência de IA da empresa, entrou em plena produção em 9 de junho de 2026, construído sobre uma arquitetura de chiplet de computação em memória baseada em SRAM.62
O ganho de velocidade de 10x atribuído ao Corsair vem de benchmarking conduzido por parceiros. 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 solicitação de ponta a ponta de 2 a 10x no gpt-oss-120b para uma configuração de decodificação especulativa, não um 10x geral sobre GPUs.
9. Rebellions
A Rebellions é uma startup sediada na Coreia focada em inferência de LLM. Fundiu-se com outra empresa coreana de design de semicondutores, a SAPEON.63 O financiamento total é de cerca de US$ 850 milhões.64 O IPO não ocorreu. A Rebellions disse em 8 de julho de 2026 que mira o primeiro ou segundo trimestre de 2027, inclinando-se a uma listagem no conselho principal da KOSPI.65
O REBEL-Quad é o acelerador de segunda geração, quatro chiplets construídos no processo de 4nm da Samsung, e Rebel100 é seu nome comercial de produto.
10. Tenstorrent
O mais recente processador Blackhole Tensix da Tenstorrent oferece 664 TFLOPS (BLOCKFP8) de desempenho, combinado 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 escalabilidade multi-placa. O modelo de entrada P100a começa em US$ 999.66
A partir de janeiro de 2026, todas as placas Blackhole p150 são enviadas com 120 núcleos Tensix em vez de 140, e o firmware v19.5.0 aplicou a mesma redução retroativamente às placas vendidas. A Tenstorrent estima o custo em 1-2% em cargas de trabalho típicas.67
A Tenstorrent oferece uma pilha de software totalmente de código aberto. A empresa levantou US$ 700 milhões em dezembro de 2024.68
11. Positron
A Positron foi fundada em 2023 e se concentra exclusivamente em inferência de modelos transformer. Ela adota uma abordagem ASIC e projeta, fabrica e monta seus chips nos Estados Unidos.
Produtos:
- Atlas (em envio agora): Um servidor de inferência transformer com 8x Aceleradores Positron Archer Transformer, com 256 GB de HBM total. A empresa reivindica >4x desempenho por watt e >3x desempenho por dólar em comparação com sistemas Hopper da NVIDIA, avaliados no Llama 3.1 8B com computação BF16.69
- Titan (previsto para 2027): Um sistema sucessor com mais de 8 TB de memória, alimentado por 4x chips personalizados Asimov, projetado para suportar modelos de até 16 trilhões de parâmetros e janelas de contexto de 10 milhões ou mais de tokens em um formato 4U refrigerado a ar.70
- Asimov (previsto para 2027): Silício acelerador de inferência 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 2026.71
12. _etched
A abordagem deles sacrifica flexibilidade por eficiência ao gravar arquiteturas de modelo em seus chips.
A Etched saiu 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.72 Em 23 de julho de 2026, anunciou uma Série C de US$ 300 milhões com avaliação de US$ 10,3 bilhões, liderada pela Sequoia.73
A empresa não usa mais o nome de produto Sohu. Agora se descreve como construtora de clusters de inferência de fronteira que executam DeepSeek, Qwen, Mamba e Llama, portanto o design não é mais apenas para transformers.72
Duas questões permanecem em aberto. A Etched não publicou nenhum benchmark de terceiros e não nomeia nenhum cliente por trás dos contratos que relata, portanto seus números de desempenho permanecem medições internas. A questão da obsolescência que o design original do Sohu levantava agora se aplica ao conjunto mais amplo de modelos, já que um chip construído em torno de um grupo fixo de arquiteturas precisa ser reorientado quando essas arquiteturas forem superadas.
13. Taalas
A Taalas foi fundada no início de 2023 e grava modelos individuais diretamente em silício personalizado, produzindo o que a empresa chama de “Modelos Hardcore”.74 A empresa afirma que pode transformar qualquer modelo de IA nunca visto em silício personalizado em dois meses. A AMD anunciou um acordo para adquirir a Taalas em 6 de agosto de 2026, sujeito a condições de fechamento e aprovações regulatórias. A AMD planeja integrar sua tecnologia em sistemas juntamente com as GPUs Instinct.21
A arquitetura da Taalas unifica armazenamento e computação em um único chip com 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 com Llama 3.1 8B gravado, construído em 6nm da TSMC com 53 bilhões de transistores. A Taalas reivindica 17.000 tokens por segundo por usuário em um servidor refrigerado a ar de 2,5 kW. No entanto, o modelo usa quantização customizada agressiva de 3 e 6 bits, o que introduz degradações de qualidade em comparação com as linhas de base de GPU.75
- HC2 (meta de roadmap para o inverno de 2026, ainda não é um produto): Uma 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.
14. Extropic
A Extropic levantou uma rodada de US$ 14 milhões no fim de 2023 para usar termodinâmica na 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 enviada em quantidades limitadas a pesquisadores selecionados no terceiro trimestre de 2025. Ambos foram revelados em 29 de outubro de 2025. O Z1, o primeiro chip em escala de produção, está listado como acesso antecipado em 2026.76
15. Vaire
A Vaire desenvolve circuitos de computação reversível que recuperam parte da energia de comutação para reutilização. Seus resultados publicados dizem respeito a circuitos de teste.
O primeiro chip de teste da Vaire, codinome Ice River, é um demonstrador CMOS de 22nm. As medições relatadas em setembro de 2025 indicaram um fator de recuperação de energia de 1,77 para uma matriz de capacitores acionada pelo ressonador da Vaire e 1,41 para um registrador de deslocamento no mesmo chip, contra cerca de 2x previsto em simulação.77 O valor de 50% relatado no tape-out aplica-se apenas ao ressonador e exclui outras sobrecargas de energia.7879
16. Fractile
A Fractile desenvolve processadores de inferência de IA que intercalam memória e computação no mesmo die.80
A Fractile afirma que seu design pode executar modelos de fronteira até 25 vezes mais rápido que GPUs. A comparação é uma reivindicação do fornecedor. Um produto em envio não está estabelecido aqui.
A Fractile anunciou uma Série B de US$ 220 milhões em 13 de maio de 2026.81 Reportagens sobre a rodada situaram a avaliação em cerca de US$ 1 bilhão, valor que a empresa não confirmou.
17. FuriosaAI
A FuriosaAI desenvolve a RNGD, um acelerador de data center para inferência de IA. Anunciou disponibilidade em volume em 27 de janeiro de 2026, como uma placa PCIe e em seu servidor NXT RNGD de oito placas. A placa tem TDP declarado de 180 W.82
Seu SDK suporta compilação de modelos, execução multi-chip e uma API compatível com a OpenAI. A FuriosaAI relata disponibilidade em volume e publica suas próprias comparações de desempenho com GPU.82
18. Graphcore
A Graphcore desenvolve Unidades de Processamento Inteligente (IPUs) e sistemas como o IPU-POD256. A SoftBank adquiriu a empresa em julho de 2024.83
A SoftBank injetou mais US$ 457 milhões na Graphcore em 10 de abril de 2026.84
19. Mythic
A Mythic foi fundada em 2012 e está focada em IA de borda. A Mythic segue um caminho não convencional, uma arquitetura de computação analógica, que visa oferecer computação de IA de borda com eficiência energética.
A Mythic desenvolveu o Processador Matricial Analógico M1076 e a placa MM1076.85
A Mythic levantou uma rodada com excesso de demanda de US$ 125 milhões liderada pela DCVC em 17 de dezembro de 2025.86 Adquiriu a Videantis em 19 de maio de 2026.87
20. Speedata
Fundada em 2019 em Tel Aviv, a Speedata desenvolve uma Unidade de Processamento Analítico (APU) projetada para acelerar big data analytics e cargas de trabalho de IA. É uma APU voltada para cargas de trabalho do 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.88
21. 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 inferência de IA baseado em sua arquitetura de Computação Digital em Memória (D-IMC), projetada 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, subsídios e dívida de risco.8990
A Axelera lançou a Europa em 15 de setembro de 2026 e afirma que está sendo enviada como chip e em placas PCIe Edge 232p e Server 250p. Também lista sistemas validados Edge 232p da Dell e da Supermicro.91 A Titania permanece prevista para 2028.
22. NextSilicon
A NextSilicon, fundada em Tel Aviv em 2017, vende o Maverick-2, um acelerador de fluxo de dados reconfigurável em tempo de execução construído no processo de 5nm da TSMC e enviado como uma placa PCIe Gen 5 com 96 GB de HBM3E ou como um módulo OAM com 192 GB.92 A empresa diz que o Maverick-2 está implantado em dezenas de instalações de clientes. Um local nomeado é o Spectra do Sandia National Laboratories, um sistema de 64 nós com 128 aceleradores Maverick-2 dual-die que passou pela aceitação total do sistema no âmbito do programa Vanguard da Sandia em maio de 2026, após executar HPCG, LAMMPS e SPARTA.9394 O número de 10x-uma-GPU-pela-metade-da-energia citado pela NextSilicon é dela própria, não uma medição independente. Em junho de 2026, a empresa disse que transformaria o Arbel, o núcleo RISC-V dentro do Maverick-2 e também um chip de teste independente de 2,5 GHz, em processadores de servidor de 64 e 128 núcleos visando 3,4 GHz, com previsão para o primeiro trimestre de 2028.95
Plataformas de nuvem e sistemas integrados de IA
23. AWS
A AWS produz chips Trainium para treinamento de modelos e chips Inferentia para inferência. Começou a desenvolver seus próprios chips depois do Google.
Os chips Trainium2 formam o cluster Project Rainier, que alimenta os modelos da desenvolvedora de LLM Anthropic. A contagem no lançamento do cluster em outubro de 2025 era de quase meio milhão de chips, e a Anthropic afirmou em 20 de abril de 2026 que usa mais de um milhão de chips Trainium2.96
O Trainium3 e os Trn3 UltraServers alcançaram disponibilidade geral em 2 de dezembro de 2025.97 O Trainium3 é o chip de IA de quarta geração da AWS e o primeiro construído em um processo de 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 FP8 PFLOPS, 20,7 TB de HBM3e e 706 TB/s de largura de banda de memória.
A AWS anunciou o Trainium4 como item de roadmap no re:Invent 2025, com suporte a 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 disponibilidade ampla e está amplamente reservado.98
24. Google Cloud Platform
O TPU do Google Cloud é o chip acelerador de aprendizado de máquina criado especificamente que alimenta os produtos do Google. O Google anunciou as TPUs em 2016.99 A TPU Trillium é a 6ª geração.100
A Ironwood, também chamada de TPU v7 ou TPU7x, é projetada para “modelos de raciocínio” 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.101 Ela oferece 2x a eficiência energética da Trillium. Cada chip carrega 192 GB de memória de alta largura de banda a 7,37 TB/s, com 1,2 TB/s bidirecional (9,6 Tb/s) de interconexão entre chips e um SparseCore aprimorado para grandes embeddings.102 Entrou em preview em 24 de novembro de 2025 e alcançou disponibilidade geral em 31 de março de 2026.103
No Cloud Next, em 22 de abril de 2026, o Google anunciou sua oitava geração de TPU como dois chips com propósitos específicos: TPU 8t para treinamento e TPU 8i para inferência.104 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 fim de 2026.
25. 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) própria com uma interconexão ICN personalizada.105
A T-Head detalhou publicamente o 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 ao H20 da NVIDIA, e a Alibaba Cloud o implanta em clusters de 10.000 placas. O anúncio divulgou especificações do chip existente. O 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 o Zhenwu M890, com 144 GB de memória, 800 GB/s de largura de banda de interconexão entre chips, suporte nativo de FP32 a FP4 e três vezes o desempenho do 810E. Ele é enviado dentro do supernó Panjiu AL128, que comporta 128 aceleradores por rack e usa o ICN Switch 1.0 a 25,6 Tbps. A Alibaba afirma que as entregas acumuladas da série Zhenwu excedem 560.000 unidades. Esse número cobre toda a série, não as unidades M890.
Algumas organizações norte-americanas, europeias e australianas (por exemplo, as da indústria de defesa) podem não preferir usar a Alibaba Cloud por razões geopolíticas.
26. IBM
A IBM anunciou seu chip de aprendizado profundo, a unidade de inteligência artificial (AIU), em 2022.106 A AIU da IBM é baseada no processador IBM Telum, que alimenta as capacidades de processamento de IA dos servidores mainframe IBM Z.107 A IBM também demonstrou que a fusão de computação e memória pode levar a eficiências no protótipo de processador North Pole.108
O acelerador de IA da IBM que é vendido comercialmente 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 Power11.109 O Spyre carrega 32 núcleos aceleradores e 25,6 bilhões de transistores em um processo de 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.
27. Huawei
O HiSilicon Ascend 910C da Huawei faz parte da família de chips Ascend 910 introduzida em 2019.
Laboratórios de IA na China estão experimentando o Ascend 910C. A nuvem da Huawei está hospedando modelos DeepSeek, e um pesquisador da DeepSeek afirma que ele pode alcançar 60% do desempenho de inferência da NVIDIA H100.110
A Huawei apresentou o chip Ascend 950PR ao lado da placa aceleradora Atlas 350 em 20 de março de 2026.111 A placa Atlas 350 é especificada em 1,56 PFLOPS de computação FP4, 112 GB de HBM HiBL 1.0 proprietário 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 oferece 2,8 vezes o desempenho da H20 da NVIDIA, o que não é uma comparação equivalente, porque a H20 da classe Hopper não tem suporte nativo a FP4.
A Huawei publicou um roadmap Ascend, em sua palestra principal do Huawei Connect 2025 em 18 de setembro de 2025.112 Ele lista o Ascend 950PR no primeiro trimestre de 2026, o Ascend 950DT no quarto trimestre de 2026, o Ascend 960 no quarto trimestre de 2027 e o Ascend 970 no quarto trimestre de 2028. O Ascend 950DT é especificado para 144 GB de HiZQ 2.0, o segundo HBM interno da Huawei, 4 TB/s de largura de banda de memória, 2 TB/s de interconexão e cargas de trabalho de decodificação e treinamento, com meta de roadmap no quarto trimestre de 2026. 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.
28. Microsoft Azure
Na Hot Chips 2024, a Microsoft revelou o Maia 100, seu primeiro acelerador de IA personalizado, construído no processo N5 da TSMC. A Microsoft lançou o Maia 200 (codinome Braga) em 26 de janeiro de 2026, como um acelerador de IA focado em inferência para o Azure, projetado para reduzir os custos de tokens de IA e oferecer 30% melhor desempenho por dólar em relação aos sistemas existentes.113
O Maia 200 é construído em 3nm da TSMC 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 com TDP de SoC de 750 W. A Microsoft confirmou que o Maia 200 estava operacional em seus data centers em Iowa e Arizona em sua teleconferência de resultados do terceiro trimestre do ano fiscal de 2026.114
Chips de IA para infraestrutura interna
29. Apple
O Project ACDC da Apple é relatado como focado na construção de chips para inferência de IA em data centers.115 O chip de servidor é supostamente codinome Baltra, desenvolvido com a Broadcom, e a Apple nunca o reconheceu oficialmente. A Reuters informou em 15 de julho de 2026, citando The Information, que o projeto foi adiado e que os servidores internos de IA da Apple ainda rodam em chips M2 Ultra.116117 O M5 foi lançado em 15 de outubro de 2025, e os M5 Pro e M5 Max foram anunciados em 3 de março de 2026 com um Acelerador Neural em cada núcleo de GPU. A Apple está fortalecendo sua estratégia de IA no dispositivo com o framework Core IA, que executa modelos no silício da Apple sem dependências de servidor, apoiado por um repositório de modelos Core IA de código aberto no GitHub.118119
30. Meta
O Acelerador de Treinamento e Inferência (MTIA) da Meta é uma família de processadores para cargas de trabalho de IA, como o treinamento dos modelos Llama da Meta.
A Meta renomeou a família MTIA em 11 de março de 2026. A peça que a empresa anteriormente chamava de Next Gen MTIA agora é MTIA 200. É baseada na tecnologia de 5nm da TSMC, afirma-se oferecer 3x o desempenho do MTIA v1 e é hospedada em racks contendo até 72 aceleradores.120 O MTIA 300 está em produção para treinamento de ranqueamento e recomendação, e os MTIA 400, 450 e 500 seguem ao longo de 2026 e 2027.121
O MTIA executa as cargas de trabalho internas da Meta e não é oferecido como acelerador de nuvem pública.
A Broadcom co-projeta tecnologia para o programa MTIA da Meta. A parceria e os compromissos de capacidade são abordados no perfil da Broadcom.122
31. 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.123 A OpenAI confirmou a TSMC como fundição, mas nem a OpenAI nem a Broadcom confirmaram um nó de processo.124 Reportagens da cadeia de suprimentos coreana usaram o codinome “Titan” para o chip e o situaram no processo N3 da TSMC, embora nenhuma das empresas use esse nome.125
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 para esse fim.126 A OpenAI e a Broadcom anunciaram uma colaboração para 10 gigawatts de aceleradores de IA personalizados em outubro de 2025. Os racks estão programados para começar no segundo semestre de 2026 e terminar até o fim de 2029. O anúncio afirma que as partes “assinaram um term sheet” para os racks. Um contrato de compra definitivo e o valor financeiro permanecem não divulgados.123 Em 24 de junho de 2026, as duas revelaram o Jalapeño, o primeiro Processador de Inteligência da OpenAI. Ambas as empresas afirmam que amostras de engenharia estão executando cargas de trabalho de ML no 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 fim de 2026, o que coloca o chip no estágio de amostra de engenharia pós-tape-out.127 O lado da Broadcom no acordo, incluindo seus outros clientes de aceleradores personalizados, é abordado na seção da Broadcom abaixo.
Parceiros de design de ASIC de IA personalizado
32. Broadcom
A Broadcom co-projeta aceleradores de IA personalizados com clientes e fornece a rede que os conecta. Esses chips específicos para clientes não são vendidos como um acelerador comercial de marca.
A Broadcom reportou US$ 16,7 bilhões em receita de semicondutores de IA no terceiro trimestre do ano fiscal de 2026 em 2 de setembro de 2026, um aumento de 221% ano a ano. Ela previu US$ 21,7 bilhões para o quarto trimestre.128
Na teleconferência de 3 de junho, 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 envios começando no fim de 2026 e acelerando em 2027. Listas publicadas nomeando todos os seis dependem de inferência de analistas para as identidades não divulgadas.129
A divulgação da Broadcom varia por cliente:
- O Google tem um acordo multigeracional de TPU e redes de IA, sem valor de gigawatt informado. O Form 8-K da Broadcom divulga um Acordo de Longo Prazo para desenvolver e fornecer TPUs personalizadas para as gerações futuras do Google, além de um Acordo de Garantia de Fornecimento cobrindo componentes de rede até 2031.130
- 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 sucesso comercial contínuo da Anthropic. O número de 3,5 GW vem do registro da Broadcom, enquanto o post da própria Anthropic quantifica o compromisso como “múltiplos gigawatts”. O registro descreve o acordo como uma expansão de uma colaboração existente.130
- Para a OpenAI, o silício foi entregue, a produção é esperada no fim de 2026 e a OpenAI está contratada para 1,3 GW em 2027 dentro do acordo maior de 10 GW até 2029. O chip em si é abordado na seção da OpenAI acima.129
- A Meta tem uma parceria multigeracional de XPU MTIA visando 3 GW até o fim de 2028, com um pedido inicial de 1 GW sendo entregue a partir do segundo semestre de 2027. Hock Tan está deixando o conselho da Meta para um cargo de consultor.129122
Em 26 de fevereiro de 2026, a Broadcom começou a enviar um SoC de computação personalizado de 2nm, construído em sua plataforma 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP). Esse SoC suporta o programa de processadores FUJITSU-MONAKA da Fujitsu. A Broadcom diz que as XPUs para sua base mais ampla de clientes serão enviadas a partir do segundo semestre de 2026.131 Em redes, a Broadcom disse em março de 2026 que o Tomahawk 6 é o único switch de 102.4T enviando em volume de produção, e o Jericho 4, um roteador de fabric de 51,2 Tbps lançado em agosto de 2025, está sendo enviado.
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 da Broadcom e redes personalizadas para laboratórios de IA de fronteira, incluindo Anthropic e OpenAI. Foi lançada com uma parcela inicial de US$ 35 bilhões, financiando a expansão anunciada anteriormente 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 parcela.132
As estimativas de terceiros sobre a participação dos ASICs personalizados no mercado de processadores de IA dependem do que está sendo contado. A Bloomberg Intelligence divide o mercado de ASICs personalizados entre a Broadcom, com 60% a 80%, e a Marvell, com 20% a 25%.
33. 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 ASICs de IA personalizados.
Para o segundo trimestre do ano fiscal de 2027, relatado em 27 de agosto de 2026, a Marvell registrou US$ 2.739 bilhões em receita total e US$ 2.172 bilhões em receita de data center. A receita de data center subiu 46% ano a ano. Sua previsão de receita total para o terceiro trimestre foi de US$ 3,15 bilhões, mais ou menos 5%.133
Em 31 de março de 2026, a NVIDIA e a Marvell anunciaram uma parceria estratégica que conecta a Marvell à fábrica de IA da NVIDIA e ao ecossistema 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.134
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.135
- XConn Technologies, concluída em 10 de fevereiro de 2026 por aproximadamente US$ 540 milhões.
- Polariton Technologies, uma spinoff suíça da ETH Zurich que trabalha com fotônica de silício baseada em plasmônica, adquirida em 22 de abril de 2026 em termos não divulgados.
O papel da Marvell nas gerações posteriores do Trainium é contestado. A SemiAnalysis informou que a Alchip cuidou do projeto físico e de empacotamento de back-end do Trainium3 depois que a Marvell trabalhou no Trainium2.136 As empresas não confirmaram esse relato.
CPUs host e IP de processadores
As CPUs host executam ao lado dos aceleradores e lidam com controle de sistema e trabalho de propósito geral. A Arm licencia IP de processador e adicionou sua própria linha de produtos de CPU para data center.
34. Arm
A Arm anunciou em 24 de março de 2026 que está “estendendo-se para a produção de produtos de silício 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 co-desenvolvedora.”137138
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 abaixo de 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 reivindica mais de 2x desempenho por rack em comparação com x86. Esses são números da própria Arm e não foram medidos de forma independente.137
A Arm continua licenciando IP e Compute Subsystems (CSS) junto com sua linha de produtos de silício de CPU AGI. 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.137 A Meta mostra o quanto os papéis agora se misturam. Ela projeta seu próprio silício MTIA, é parceira líder da CPU AGI da Arm, é uma cliente anunciada de CPU de data center da Qualcomm e compra da AMD e da Broadcom.
5 provedores de chips de IA móveis
Estes são SoCs móveis representativos, cada um com um dispositivo ou papel de hardware de IA documentado.
Adicionar como fonte preferencialProcessadores de IA de borda, módulos e IP
Estes chips de IA de borda executam inferência em dispositivos locais. A comparação identifica separadamente módulos, processadores discretos, NPUs integradas e IP reutilizável.
Desempenho de pico e potência são especificações do fornecedor ou reivindicações de design de referência. As fontes cobrem Jetson Thor, Jetson Orin, Hailo-10H, Dragonwing IQ10, Europa, Coral NPU e Core Ultra Series 3, respectivamente.144145146147148149150
*Estes são os valores máximos citados por cada fornecedor e não são diretamente comparáveis entre as linhas. Um valor citado em FP4 ou INT4 descreve uma operação diferente de um citado em INT8, e linhas marcadas como esparsas 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 fim do trimestre encerrado em 30 de setembro de 2026, sujeito a condições de fechamento e aprovações regulatórias, em termos não divulgados.151
Parceiros de fundição e o papel da TSMC
A TSMC é uma fundição pure-play. Ela fabrica semicondutores a partir de designs de clientes, incluindo os da NVIDIA e da AMD. A Samsung Foundry e a Intel Foundry Services competem no mesmo mercado.
O N2, nó de 2nm da TSMC, entrou em produção em volume no quarto trimestre de 2025 e representou 3% da receita de wafers no segundo trimestre de 2026, contra 33% para 5nm, 30% para 3nm e 11% para 7nm.152 O roadmap da TSMC coloca o A16 em 2027, o A14 no segundo semestre de 2028 e o A13 e o A12 em 2029.152 A TSMC fabrica aceleradores de IA para os seguintes designers. A FuriosaAI também identifica a TSMC como parceira de fabricação para o RNGD.82
O chip de inferência 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 remessa em 7nm ou inferior para designers chineses. O silício de IA de 2026 da Alibaba é fabricado internamente, com a capacidade na SMIC sendo a restrição declarada.105
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 no fornecimento de chips de IA, com CoWoS apertado, mas aliviando. A TrendForce espera que a lacuna de oferta e demanda de CoWoS se estreite de cerca de 20% para cerca de 10% até o fim de 2026.153 A Micron alcançou produção em alto volume de HBM4 36GB 12H para a plataforma Vera Rubin da NVIDIA em 16 de março de 2026, com velocidades de pino acima de 11 Gb/s.154
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 2026.155
Os relatos de março de 2025 de uma joint venture liderada pela TSMC para administrar a divisão de fundição da Intel não produziram um acordo. A TSMC negou discussões ativas em 17 de abril de 2025 e, em 26 de setembro de 2025, afirmou que “nunca entrou em negociações com qualquer empresa para estabelecer uma joint venture ou se envolver no licenciamento ou transferência de tecnologia.”156 Em vez disso, a Intel foi recapitalizada, com o governo dos EUA assumindo uma participação de 9,9% por US$ 8,9 bilhões em agosto de 2025.157
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) reportou receita do ano fiscal de 2025 de RMB 6,4972 bilhões, um aumento de 453,21% ano a ano, e seu primeiro lucro anual de RMB 2,0592 bilhões. Sua capitalização de mercado passou de RMB 1 trilhão em 30 de junho de 2026, um feito inédito para o STAR Market.
- Baidu Kunlunxin revelou dois chips em 13 de novembro de 2025. O Kunlun M100 é otimizado para inferência em larga escala e estava programado para lançamento no início de 2026, e o Kunlun M300, construído para treinamento e inferência de modelos multimodais ultragrandes, tem meta 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 Kunlun P800 existentes da Baidu.
- Biren, fundada por ex-alunos da NVIDIA, listou-se no conselho 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) listou-se no STAR Market em 5 de dezembro de 2025. A receita do ano fiscal de 2025 foi de RMB 1.505 bilhão, um aumento de 243,37% ano a ano. A empresa permanece não lucrativa e está na Lista de Entidades dos EUA desde 2023.
- MetaX listou-se no STAR Market em 17 de dezembro de 2025, levantando cerca de RMB 4,2 bilhões (US$ 586-596 milhões), e desde então registrou confidencialmente um pedido de listagem secundária em Hong Kong.
- Iluvatar CoreX (HKEX: 9903) listou-se no conselho principal de Hong Kong em 8 de janeiro de 2026, levantando cerca de HK$ 3,68 bilhões.
- Enflame (SHA: 688801) listou-se no STAR Market de Xangai em 11 de setembro de 2026.158159 Seu aviso de listagem afirma que a empresa ainda não era lucrativa na listagem.
- 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 aproximadamente 45.000 a 60.000 wafers por mês e US$ 9,3 bilhões de receita em 2025.
Acesso 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 Bureau of Industry and Security dos EUA anunciou uma regra final que move os pedidos de licença para o NVIDIA H200, AMD MI325X e chips similares de uma presunção de negação para revisão caso a caso, sujeita a condições que cobrem certificações de exportador, verificações de clientes e testes independentes pré-embarque.160 Um limite de volume corre paralelamente: as remessas agregadas de um determinado chip para a China e Macau não podem exceder 50% da quantidade desse mesmo produto que o exportador enviou a clientes dos EUA para uso final nos EUA.160
Duas medidas adicionais são ambas fixadas em 25% e são rotineiramente tratadas como uma só. O presidente Trump anunciou uma participação de 25% na receita do governo dos EUA sobre 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 incluindo data centers dos EUA e P&D dos EUA.161
A China se moveu na direção oposta, embora de forma menos formal. A Reuters informou 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 nenhum regulamento chinês oficial nesse sentido foi publicado.
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 poucas remessas sob licenças para H200s e equivalentes ocorreram. É uma quantidade muito pequena de chips.” A NVIDIA registrou zero de receita de computação de data center na China tanto em seus resultados de fevereiro de 2026 quanto nos de maio de 2026.
Participação doméstica no mercado de aceleradores de IA da China
A Reuters reportou as estimativas da IDC de remessas de placas aceleradoras de IA na China.162 Ela conta remessas unitárias de placas aceleradoras, não servidores e não receita.
A oferta doméstica é, ela própria, concentrada. A Huawei responde por aproximadamente metade das remessas de fornecedores chineses, com o restante dividido entre a T-Head da Alibaba, Baidu Kunlunxin, Cambricon, Hygon, MetaX e Iluvatar CoreX.162
Perguntas frequentes
Sim. As CPUs podem executar inferência de redes neurais. O OpenVINO suporta execução em CPU ao lado de alvos de GPU e NPU.163 A escolha do acelerador depende do suporte a modelos, memória, throughput e requisitos de latência.
Um designer de chips desenvolve a arquitetura do processador e o design do circuito. Uma fundição fabrica chips para clientes. A NVIDIA e a AMD terceirizam a fabricação, enquanto a TSMC fabrica designs de clientes. A Arm e a Synopsys também fornecem IP de processador e ferramentas de design.
Use o mesmo modelo, precisão, tamanho de lote e alvo de latência. TOPS ou FLOPS de pico por si só não podem estabelecer o throughput ou o custo da aplicação. Treinamento e inferência também impõem demandas diferentes sobre memória e computação.
Leitura adicional
Para comparações práticas de desempenho dos chips abordados, consulte 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 inferência 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 à CUDA da NVIDIA em suporte a frameworks 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: Mais de 60 provedores que alugam os aceleradores abordados aqui por hora, para equipes que não compram hardware.
Referências
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@misc{dilmegani2026,
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}Resultados e carimbos de data/hora de 86 pontos de dados. Baixe os dados resumidos exibidos nos gráficos e tabelas deste artigo como um arquivo ZIP contendo 7 arquivos CSV.
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Registro de alterações
39 atualizaçõesAdicionado um perfil da empresa NextSilicon sobre seu acelerador Maverick-2.
Adicionada nova seção de fornecedores de ASIC de IA personalizados com Broadcom e Marvell
Adicionada tabela de fornecedores e chips na seção de fornecedores de chips de IA móvel
Adicionada a Fractile à lista de startups de chips de IA, ampliando o panorama de mais de 20 para mais de 25 fabricantes.
Atualizados os detalhes de financiamento, produto e colaboração da SambaNova Systems.
Adicionada uma seção sobre arquiteturas de chips de IA: GPUs vs ASICs.
Links de referência
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.
Comentários 2
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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.
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.
surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?
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!