Fabrício Mainenti
RedatorO Google está expandindo sua família de processadores de IA de desenvolvimento próprio com duas novas variantes: uma projetada para computação que exige a proteção de dados sensíveis, e a outra voltada para cargas de trabalho que demandam muita memória. A empresa busca ampliar sua oferta de chips em um cenário dominado pela Nvidia nos últimos anos.
Com esses novos modelos, a companhia já soma quatro configurações de suas TPUs em um único ano — um marco significativo para a empresa.
As novidades
Os dois sistemas são o TPU 8tx e o TPU 8i Max. Eles se juntam ao TPU 8t (projetado para treinamento) e ao TPU 8i (voltado para raciocínio/inferência), apresentados pela empresa durante o evento Google Cloud Next, em abril. O Google afirma que o 8t oferece um desempenho de treinamento até 2,7 vezes superior, enquanto o 8i apresenta uma relação custo-benefício em inferência até 80% melhor em comparação com a geração anterior.
O Google não divulgou preços nem datas exatas de lançamento; no entanto, Amin Vahdat, responsável pela área de chips, declarou à Bloomberg que as novas variantes estarão disponíveis no próximo ano.
Por que isso é importante
Segundo a Bloomberg, o Google costumava lançar novas TPUs a cada dois anos. Desta vez, a empresa apresentou quatro configurações em uma única geração, o que demonstra seu interesse em conquistar uma fatia maior do mercado de hardware para IA. Há muito tempo, a Nvidia domina o setor, mas as TPUs do Google estão ganhando força cada vez mais.
Vahdat destacou que essa estratégia se baseia na tese de que "o futuro girará em torno da especialização". Em vez de um chip único para todas as finalidades, ele argumenta que versões personalizadas "agregam muito mais valor".
A opção segura
O TPU 8tx é voltado para governos e setores regulamentados que precisam executar modelos e agentes de IA utilizando dados confidenciais. O Google explica que os dados geralmente estão criptografados no armazenamento e em trânsito, mas precisam ser descriptografados na memória enquanto um computador os processa.
A empresa afirma que o 8tx integra a proteção diretamente no hardware, mantendo os dados e os pesos dos modelos isolados, mesmo durante o uso.
Esta versão utiliza o mesmo silício do TPU 8t e é combinada com processadores AMD EPYC de quinta geração. Além disso, o Google afirma que ela oferece uma latência até duas vezes menor que a do 8t, com uma perda de desempenho quase nula em troca dessa segurança adicional. A empresa também garante que os clientes podem ajustar os modelos usando dados privados, sem a necessidade de movê-los entre clusters.
A opção de memória
O TPU 8i Max foca no que o Google chama de “muro da memória” (memory wall) — ou seja, quando muitos agentes de inteligência artificial trabalham em uma base de código completa ou em horas de vídeo, a largura de banda da memória torna-se o gargalo. A solução do Google consiste em colocar dois chips TPU 8i em um único encapsulamento.
Em comparação com o 8i padrão, a empresa afirma que isso dobra a capacidade de processamento, a memória SRAM integrada e a largura de banda da memória. Além disso, permite integrar o dobro de silício no mesmo espaço de rack, possibilitando que os data centers contem com mais chips e mais potência na mesma área física.
Vahdat explicou à Bloomberg que o sistema foi projetado para aplicações de contexto longo, como a descoberta de fármacos ou problemas matemáticos complexos, bem como para programação.
Versões aprimoradas
Na verdade, não se trata de chips totalmente novos; o próprio Vahdat indicou ao veículo que ambas as variantes são reconfigurações de silício já existente, adaptadas às demandas dos clientes. Um chip novo exige anos de projeto e fabricação, enquanto um sistema construído ao seu redor (redes, memória, encapsulamento) pode ser ajustado em questão de meses. O Google prefere adotar essa abordagem para acompanhar o ritmo do software de IA.
O mercado para as TPUs do Google
Segundo a Bloomberg Intelligence, espera-se que as vendas de TPUs — incluindo hardware e software relacionados — ultrapassem 135 bilhões de dólares (cerca de R$ 744,3 bilhões) até 2028, em comparação com os 12 bilhões de dólares (cerca de R$ 66,1 bilhões) estimados para este ano. Entre os clientes estão Apple, Meta e Oracle; esta última indicou que seus clientes na nuvem poderão utilizar as TPUs a partir do próximo ano.
A Anthropic tem a opção de comprar até 150 bilhões de dólares (cerca de R$ 827,1 bilhões) em TPUs entre 2028 e 2031, conforme um documento regulatório citado pela Bloomberg, e o mesmo veículo informou que a OpenAI também planeja adquiri-las.
Os obstáculos
Segundo a Bloomberg, com base na última apresentação de resultados do Google, todas as TPUs de que a empresa dispõe já estão contratadas por um cliente. Persistem a escassez de memória e de capacidade de fabricação e, segundo relatos, o Google está ampliando sua base de fornecedores para além da Broadcom, incluindo um acordo com a Marvell.
Também está surgindo concorrência: a Tenspresso, uma startup fundada por dois ex-engenheiros de TPU, concentra-se na inferência de contexto longo — embora a Bloomberg informe que o chip da empresa ainda leve, no mínimo, um ano para ter seu projeto concluído. A OpenAI e a Anthropic também estão desenvolvendo seus próprios chips, contando com veteranos da equipe de TPUs.
Imagem de capa | Google
Texto traduzido e adaptado do portal parceiro Xataka Espanha
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