Entre o início de 2023 e meados de 2025, o valor de mercado da Nvidia multiplicou por 10. Boa parte da explicação de sempre é “a empresa vende as melhores GPUs do mundo” — só que isso já não conta a história toda.
Depois dos resultados trimestrais divulgados no fim de agosto, ficou mais claro que a vantagem real da Nvidia está em outro lugar: na infraestrutura inteira que ela construiu ao redor do processador, difícil de copiar peça por peça.
Neste artigo você entende o que é essa mudança de estratégia, o que é a arquitetura Vera Rubin e por que até concorrentes gigantes como Amazon, Google e a própria OpenAI estão correndo atrás.
Por que a GPU deixou de ser o produto principal da Nvidia
Com data centers de IA escalando para o tamanho de gigawatts inteiros, o gargalo deixou de ser só “quem tem o chip mais rápido” e passou a ser como mover e organizar dados entre milhares de processadores sem perder velocidade.
É aí que entra o resto do catálogo da Nvidia: redes de interconexão, sistemas de memória e software de orquestração — tudo desenhado para funcionar junto, como um pacote fechado, não como peças soltas que qualquer fabricante consegue encaixar.
O que muda com a arquitetura Vera Rubin
A nova arquitetura da Nvidia, batizada de Vera Rubin, inclui a CPU Vera — pensada justamente para resolver o gargalo de orquestração de dados. Segundo Jason Hardy, VP de Armazenamento da Nvidia, “existe um limite de quanta memória você consegue colocar em um único servidor” — e é esse limite que a Vera ataca.
Nos testes internos da empresa, a Vera CPU entregou uma melhora de até 3 vezes nas operações de orquestração de dados em comparação com a geração anterior — um ganho que não aparece nas especificações da GPU sozinha, mas no sistema completo funcionando junto.
Quem está tentando fugir da dependência da Nvidia
Amazon, Google e Micron têm investido pesado em chips próprios para reduzir a dependência da Nvidia.
A própria OpenAI está desenvolvendo um chip interno, apelidado de “Jalapeño”, com o objetivo declarado de “minimizar a quantidade de dados que precisa ser movida de um lado para o outro” — o mesmo problema que a Nvidia já está resolvendo há mais tempo, em escala.
O desafio de qualquer concorrente não é só desenhar um chip competitivo: é replicar anos de trabalho de integração entre hardware, rede e software que a Nvidia já tem rodando em produção.
O Que Isso Significa Pra Quem Não Trabalha com Hardware
Mesmo quem nunca vai comprar uma GPU diretamente sente o efeito dessa vantagem da Nvidia. Praticamente todo serviço de IA que você usa — de assistentes de chat a ferramentas de geração de imagem — roda em nuvem alugada de empresas que, por trás, dependem fortemente da infraestrutura da Nvidia pra treinar e operar esses modelos.
Quando o custo e a disponibilidade dessa infraestrutura mudam, o preço e a velocidade dos produtos finais tendem a seguir o mesmo caminho.
É também por isso que é tão difícil qualquer concorrente “ganhar” essa guerra só lançando um chip mais rápido no papel: a vantagem da Nvidia está no sistema inteiro já testado em produção, não só no silício.
Mesmo que a Amazon, o Google ou a OpenAI lancem chips tecnicamente competitivos, ainda falta reconstruir anos de integração entre hardware, rede e software que hoje sustenta a maior parte dos modelos de IA do mundo rodando sem interrupção em escala gigantesca.
Na prática, isso significa que a posição dominante da Nvidia deve continuar influenciando o custo de operar IA — e, por consequência, o preço que empresas cobram do usuário final — por mais alguns anos, mesmo com a pressão crescente dos concorrentes tentando reduzir essa dependência.
As três camadas de um sistema de IA
- Processadores: GPUs e CPUs, que fazem os cálculos.
- Rede e memória: conexões e armazenamento que movem os dados entre os chips sem atraso.
- Software: programas que organizam as tarefas e distribuem o trabalho entre milhares de processadores.
Um concorrente que copie só a primeira camada continua dependendo das outras duas. É por isso que a vantagem descrita no artigo é difícil de reproduzir: ela vive na integração entre as camadas.
Glossário rápido
- GPU: processador gráfico, hoje usado para treinar e executar modelos de IA.
- CPU: processador de uso geral, que coordena as tarefas do sistema.
- Orquestração de dados: organização de como os dados circulam entre os componentes.
- Interconexão: a rede que liga os chips dentro de um servidor ou entre servidores.
Perguntas frequentes
Por que a vantagem da Nvidia vai além da GPU?
Porque, com data centers de IA do tamanho de gigawatts, o gargalo é mover e organizar dados entre milhares de processadores, e a Nvidia oferece redes, memória e software integrados.
O que é a arquitetura Vera Rubin?
É a nova arquitetura da Nvidia, que inclui a CPU Vera, pensada para resolver o gargalo de orquestração de dados. Nos testes internos da empresa, a melhora foi de até 3 vezes nessas operações.
Quem tenta reduzir a dependência da Nvidia?
Segundo o artigo, Amazon, Google e Micron têm investido em chips próprios, e a OpenAI desenvolve o chip interno chamado Jalapeño.
Conclusão
A vantagem da Nvidia parou de ser sobre ter a GPU mais rápida — e passou a ser sobre ter o sistema inteiro mais difícil de copiar. Isso explica por que, mesmo com bilhões investidos por concorrentes em chips próprios, a empresa segue no centro da infraestrutura de IA global.
Quer entender como essas mudanças no hardware de IA afetam as ferramentas que você usa no dia a dia? Veja mais análises na seção de notícias do Iazando.