Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
O painel discute o potencial do compromisso de TPU de vários GW da Anthropic com a Broadcom e o Google Cloud, mas o consenso é dividido devido a riscos significativos, como desafios de execução, restrições de energia e atrito na migração de software.
Risco: Atrito na migração de software e restrições de energia
Oportunidade: Inferência potencialmente econômica e vantagem estratégica
Esta análise é gerada pelo pipeline StockScreener — quatro LLMs líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) recebem prompts idênticos com proteções anti-alucinação integradas. Ler metodologia →
As TPUs da Alphabet e da Broadcom estão começando a atrair mais clientes.
Tanto a Alphabet quanto a Broadcom estão vendo um crescimento enorme.
No mundo da inteligência artificial (IA) generativa, poucas empresas geram tanto burburinho quanto a Anthropic. Por exemplo, sua plataforma Claude é frequentemente a plataforma líder para auxiliar codificadores, e seu modelo mais recente, Mythos, nem pôde ser lançado ao público em geral devido à sua ameaça potencial à cibersegurança. Ela está no topo da cadeia alimentar no momento, e qualquer empresa que faça parceria com a Anthropic é frequentemente vista como líder. Se o equipamento delas for bom o suficiente para a Anthropic, o raciocínio é que provavelmente é o melhor disponível.
Recentemente, a Anthropic fez um anúncio sobre seu uso de Unidades de Processamento Tensorial (TPUs), que foram criadas através de uma joint venture entre a Broadcom (NASDAQ: AVGO) e a Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL). Ambas as empresas se beneficiarão do aumento do uso de TPUs, e cada uma parece um investimento fenomenal.
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A Anthropic anunciou que, a partir de 2027, utilizará múltiplos gigawatts de poder computacional de TPUs de próxima geração. Compromissos de longo prazo como esses ajudam a dar clareza aos investidores sobre o que esperar das empresas nos próximos anos.
Essa parceria, juntamente com várias outras que a Broadcom anunciou, ajudará a continuar a entregar um crescimento de receita impressionante. Até o final de 2027, a Broadcom espera que seu negócio de chips de IA personalizados gere mais de US$ 100 bilhões anualmente. Sua divisão de semicondutores de IA (que inclui outros produtos além de chips de IA personalizados) gerou US$ 8,4 bilhões em receita no último trimestre (um aumento de 106% ano a ano). Há muito crescimento pela frente, e o aumento das parcerias com líderes de IA como a Anthropic são um bom sinal para o futuro.
A Alphabet está reconhecendo receita de TPU através de sua divisão Google Cloud, e este segmento está pegando fogo. No último trimestre, sua receita aumentou 48% ano a ano. Esse é um crescimento rápido para uma empresa legada, e as parcerias expandidas de TPU com a Anthropic e outras levarão a um forte crescimento contínuo para este segmento importante dentro da Alphabet.
Ambas as ações são fantásticas opções de investimento no espaço de IA. Em vez de estarem na posição de liderança como a Nvidia, elas estão confortavelmente no papel de desafiantes e apenas buscando ganhar participação de mercado, o que parecem estar fazendo. A Anthropic continuará a usar hardware da Nvidia também, mas a Nvidia não tem mais esse segmento massivo de crescimento de IA só para si.
Ainda assim, acho que uma abordagem bem equilibrada de possuir várias dessas empresas é a melhor opção para a maioria dos investidores em IA.
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Keithen Drury tem posições em Alphabet, Broadcom e Nvidia. O Motley Fool tem posições e recomenda Alphabet, Broadcom e Nvidia. O Motley Fool tem uma política de divulgação.
As visões e opiniões expressas aqui são as do autor e não refletem necessariamente as da Nasdaq, Inc.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"A mudança para ASICs de silício personalizados é a ameaça mais significativa ao perfil de margem atual da Nvidia, pois torna o hardware subjacente uma commodity."
A parceria Anthropic-Google-Broadcom é uma mudança estrutural, não apenas uma manchete. Ao comprometer gigawatts de capacidade com TPUs personalizadas até 2027, a Anthropic está sinalizando um ponto de inflexão estratégico longe da dependência total da Nvidia para otimizar as taxas de custo-computação. Para a Broadcom (AVGO), isso valida seu modelo ASIC (Circuito Integrado Específico para Aplicação) como a principal alternativa às GPUs de uso geral. A Alphabet (GOOGL) obtém uma grande vitória de 'dogfooding', provando que o Google Cloud é um ecossistema viável para treinamento de modelos de ponta. No entanto, o mercado está precificando isso como um simples aumento incremental, ignorando o enorme fardo de CapEx e o risco de 'colapso do modelo' se o silício personalizado não conseguir acompanhar as rápidas mudanças arquiteturais nos modelos transformadores.
Se as arquiteturas do modelo evoluírem para longe dos designs atuais otimizados para TPU, esses compromissos de gigawatts de longo prazo podem se tornar 'ativos encalhados' que reduzem as margens em vez de impulsionar o crescimento.
"A promessa de TPU da Anthropic posiciona o negócio de chips de IA personalizados da Broadcom para uma receita anual de mais de US$ 100 bilhões até 2027, acelerando o crescimento de alta margem além da taxa trimestral atual de US$ 8,4 bilhões."
O compromisso de vários GW de TPU de próxima geração da Anthropic a partir de 2027 valida a plataforma Alphabet-Broadcom como uma alternativa à Nvidia, com os chips de IA personalizados da Broadcom visando uma receita anual de mais de US$ 100 bilhões até então (de US$ 8,4 bilhões em semicondutores de IA do T1, +106% a/a). Este segmento de alta margem pode reavaliar o AVGO (35x P/E futuro) para cima com a diversificação confirmada de hyperscalers. O Google Cloud da Alphabet (+48% a/a para US$ 12 bilhões) ganha impulso de TPU, mas fica atrás da AWS (US$ 29 bilhões) e da Azure. Contexto ausente: a Anthropic ainda depende dos GPUs da Nvidia; a mudança para TPU pode priorizar a inferência eficiente em termos de custo em vez do treinamento.
O cronograma de 2027+ oferece zero aumento de receita de curto prazo em meio ao escrutínio de Capex de IA (por exemplo, a moderação recente da MSFT), e a projeção de US$ 100 bilhões da Broadcom depende da execução de vários anos ainda não comprovada contra a dominância de GPU de mais de 90% da Nvidia.
"Um compromisso de 2027 é opcionalidade, não receita — e a competitividade da TPU em relação ao fosso do ecossistema da Nvidia ainda não foi comprovada em escala."
O artigo confunde anúncio com execução. O compromisso da Anthropic com 'vários gigawatts' de TPUs de próxima geração *a partir de 2027* é um compromisso de 3 anos — não receita hoje. A meta de US$ 100 bilhões da Broadcom para chips de IA personalizados até 2027 é uma orientação aspiracional, não um negócio fechado. O risco real: a economia da TPU deve permanecer competitiva em relação ao stack de software estabelecido da Nvidia e à escala de fabricação. O crescimento de 48% a/a do Google Cloud é real, mas as taxas de attach de TPU dentro desse segmento não são divulgadas — não sabemos se as TPUs estão impulsionando o crescimento ou se são outros serviços. O artigo também omite que a Anthropic ainda depende fortemente dos chips Nvidia hoje e pode diversificar os fornecedores em vez de consolidar.
Se a Broadcom e o Google não conseguirem atingir a paridade de custo ou desempenho superior por watt em relação à próxima geração H200/Blackwell da Nvidia, esse compromisso de 2027 se tornará um descarte de ativos e a narrativa do artigo de 'desafiante ganhando participação' entrará em colapso em uma compressão de margem.
"A absorção planejada de longo prazo de TPU da Anthropic pode ser um vento favorável duradouro para a Alphabet e a Broadcom, mas a tese depende da demanda sustentada da Anthropic e do poder de precificação contínuo do hardware de IA em um ecossistema liderado pela Nvidia."
O artigo enquadra a parceria de TPU da Anthropic como um motor de crescimento limpo para a Alphabet e a Broadcom, mas a realidade é mais matizada. A demanda por hardware de IA é volátil, intensiva em Capex e altamente dependente da curva de adoção da Anthropic e da demanda geral da nuvem. Um compromisso de vários gigawatts para 2027 parece grande, mas depende de off-take sustentado, utilização favorável e recuperação de margem para os chips de IA da Broadcom, contra a liderança estabelecida da Nvidia. O crescimento da nuvem da Alphabet é real, mas a receita de TPU e a lucratividade não são divulgadas. Obstáculos regulatórios, de cadeia de suprimentos e de segurança de IA podem atrasar as implantações ou moderar os gastos. Se o caminho da demanda se mostrar durável, o retorno poderá ser significativo; caso contrário, os ganhos podem ser limitados.
O contra-argumento mais forte: mesmo com a Anthropic usando TPUs, a receita incremental é incerta e pode ser menor do que o anunciado; o bloqueio do ecossistema da Nvidia e o possível deslocamento para silício interno podem limitar o potencial de alta da Broadcom/Alphabet.
"O custo de migração de software da CUDA para stacks nativos de TPU é a barreira primária e negligenciada para a transição bem-sucedida da Anthropic."
Claude está certo em sinalizar o risco de execução, mas todos estão ignorando o fator 'fosso de software'. A CUDA da Nvidia não é apenas hardware; é um ecossistema de desenvolvedores que as TPUs lutam para replicar. Mesmo que a Broadcom forneça o silício, os engenheiros da Anthropic enfrentam um atrito enorme ao portar modelos para o stack proprietário do Google. Não é apenas um lance de Capex — é um grande imposto de P&D de vários anos para a Anthropic. Se a migração do desenvolvedor falhar, esses gigawatts ficarão ociosos, independentemente do desempenho por watt do hardware.
"Compromissos de TPU em escala de gigawatt exacerbam as restrições de energia do data center não resolvidas, arriscando o encalhe de Capex antes que os problemas de software se materializem."
Gemini corretamente sinaliza o atrito do fosso CUDA, mas todos estão perdendo a questão da escassez de energia: TPUs de vários GW a partir de 2027 amplificam os gargalos de energia dos data centers (redes dos EUA sobrecarregadas em 1-2 GW por site). O Capex da Alphabet aumenta em meio a atrasos nas licenças do DOE; os ASICs da Broadcom não importarão se as instalações não puderem ligar. Isso encalha ativos mais rápido do que a migração de software — a reavaliação do AVGO/GOOGL depende da expansão em escala de energia nuclear que ninguém menciona.
"A logística de energia é importante, mas a velocidade de execução e os ganhos na velocidade de treinamento são mais importantes — nenhum deles é divulgado."
A questão da restrição de energia do Grok é real, mas não especificada. Uma implantação de TPU de vários GW em 2027 não significa ativação simultânea — a Anthropic provavelmente escalona o lançamento em regiões/trimestres. Mais crítico: nem o Grok nem o Gemini quantificaram o atrito real da porta. A dominância da CUDA importa, mas a escala da Anthropic (inferência Claude) pode justificar a otimização personalizada. O verdadeiro sinal: a velocidade de treinamento da Anthropic *acelera* nas TPUs versus Nvidia, ou estagna? Isso determina se isso é estratégico ou um buraco negro de bilhões de dólares.
"O risco de utilização e os custos da grade/resfriamento determinarão a economia desse mega-lançamento de TPU de 2027, não a capacidade de manchete."
Seu enquadramento de risco de energia é real, mas incompleto — a questão mais imediata é o risco de utilização e a economia da grade/resfriamento que podem comprimir as margens, mesmo com capacidade de vários GW. Se a absorção da Anthropic ficar aquém ou as restrições de energia regionais limitarem o aumento, a capacidade planejada de 2027 se tornará ociosa ou exigirá reciclagem pesada de capital. Além disso, os regulamentos e tarifas sobre atualizações da rede podem limitar as vantagens de custo, minando a tese de que AVGO/GOOGL obtêm uma melhoria de margem duradoura.
O painel discute o potencial do compromisso de TPU de vários GW da Anthropic com a Broadcom e o Google Cloud, mas o consenso é dividido devido a riscos significativos, como desafios de execução, restrições de energia e atrito na migração de software.
Inferência potencialmente econômica e vantagem estratégica
Atrito na migração de software e restrições de energia