Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
Risco de execução em tapeouts/yields e captura de receita/margem pouco clara para o Alphabet
Risco: Momentum acelerado de silício personalizado e diversificação do capex do hyperscaler longe da NVDA GPUs
Oportunidade: Hock Tan’s $100B projection framing needs scrutiny: Hock Tan’s figure is a cumulative multi-year target, not an annual run-rate, and treating it as near-term validation of AVGO’s trajectory overstates the certainty of the underlying contract pipeline.
Esta análise é gerada pelo pipeline StockScreener — quatro LLMs líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) recebem prompts idênticos com proteções anti-alucinação integradas. Ler metodologia →
A Anthropic está expandindo sua parceria com a Broadcom e a Alphabet para seus chips de IA personalizados.
A Nvidia ainda é uma grande parte do esquema de treinamento de IA da Anthropic.
Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) e Broadcom (NASDAQ: AVGO) anunciaram notícias monstruosas outro dia. A Anthropic, fabricante de um dos principais modelos de inteligência artificial (IA) generativa, Claude, anunciou que, a partir de 2027, implantará Unidades de Processamento Tensor (TPUs) de próxima geração.
As TPUs são chips de IA personalizados projetados pela Broadcom e Alphabet, portanto, ver essas duas expandindo sua parceria com a Anthropic é um grande negócio, especialmente com o sucesso de alguns dos modelos da Anthropic.
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No entanto, isso deixa um enorme ponto de interrogação em relação à maior empresa do mundo: Nvidia (NASDAQ: NVDA). A Nvidia era comumente vista como a melhor opção para treinar modelos de IA, pois suas GPUs e o ecossistema em torno delas não têm rivais. Com a Anthropic implantando TPUs, Alphabet e Broadcom acabaram de dar xeque-mate na Nvidia ao vencê-la em seu próprio jogo? Vamos dar uma olhada.
A Broadcom é a estrela em ascensão no campo da computação de IA. Ela está adotando uma abordagem única para o campo, oferecendo chips de IA projetados de acordo com as especificações do cliente. A TPU da Alphabet e da Broadcom é o melhor exemplo dessa colaboração, e existem vários outros hyperscalers de IA que terão o lançamento de um chip personalizado projetado pela Broadcom nos próximos anos.
A Broadcom viu tudo isso chegando e informou aos investidores durante sua última teleconferência de resultados que vê um crescimento monstruoso pela frente.
No final do 1º trimestre do ano fiscal (FY) de 2026 (encerrado em 1º de fevereiro), a receita de semicondutores de IA da Broadcom foi de US$ 8,4 bilhões, um aumento de 106% em relação ao ano anterior. Chips de IA personalizados são parte desse grupo, mas o CEO da Broadcom, Hock Tan, acredita que apenas os chips de IA personalizados gerarão mais de US$ 100 bilhões em receita até o final de 2027. Isso é um crescimento explosivo e resultará na Broadcom sendo um dos melhores investimentos em IA nos próximos anos.
O que está menos claro é o impacto que isso terá na Alphabet. Não se sabe quanto a Alphabet vai tirar da venda de cada uma dessas unidades de computação e onde será contabilizado nos resultados da Alphabet. Pode aparecer no Google Cloud, que já entregou um crescimento de receita estelar. No 4º trimestre, a receita do Google Cloud aumentou 48% em relação ao ano anterior, um forte aumento em relação ao crescimento de 34% do 3º trimestre. Se vermos a receita do Google Cloud continuar a acelerar rapidamente, então acho que essas vendas de TPU devem receber muito crédito.
Mas o que isso diz sobre a Nvidia?
A realidade é que a capacidade de computação da Nvidia provavelmente está esgotada, ou quase esgotada, até 2027. Portanto, a Anthropic precisou de acesso a mais poder de computação e recorreu à Alphabet e à Broadcom para fornecê-lo.
Na mesma nota de imprensa, a Anthropic observou que usa três chips para treinar seus modelos de IA generativa Claude: TPUs do Google, GPUs da Nvidia e chips Trainium da Amazon (projetados sob medida pela Amazon). Portanto, só porque a Anthropic fez um anúncio sobre o aumento de seu acordo com a Broadcom e a Alphabet não significa que ela esteja se afastando totalmente da Nvidia.
Isso seria um movimento estúpido de qualquer maneira, porque se a Anthropic estivesse presa ao uso de TPUs da Broadcom e Alphabet, essas duas teriam poder de precificação quase ilimitado, pois seria muito difícil mudar. Ao manter uma abordagem de uso equilibrada, a Anthropic pode manter todos os seus fornecedores de unidades de computação sob controle.
Nenhuma dessas notícias afetou as projeções de crescimento da Nvidia. Analistas de Wall Street ainda esperam um crescimento de receita de 79% durante o próximo trimestre e 71% para o ano fiscal inteiro. Essas são taxas de crescimento monstruosas que indicam a demanda pelos produtos da Nvidia.
A Nvidia ainda é uma ótima opção de investimento em IA, mas outras alternativas também fazem sentido. Acho que o grupo de IA voltará com força total este ano, tornando-as ações inteligentes para comprar agora enquanto ainda estão abaixo de seus máximos históricos.
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Keithen Drury tem posições em Alphabet, Amazon, Broadcom e Nvidia. O Motley Fool tem posições e recomenda Alphabet, Amazon, 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
"Esta é uma história da Broadcom, não uma história de assassino da Nvidia — o pipeline de silício personalizado da AVGO, mesmo que parcialmente realizado, representa um evento de duplicação de receita que o mercado pode estar subestimando."
O título é deliberadamente provocativo, mas o artigo em si enterra silenciosamente o lead: a Anthropic está *adicionando* TPUs a um stack multi-fornecedor, não substituindo a Nvidia. A verdadeira história é a Broadcom (AVGO). A projeção de Hock Tan de US$ 100 bilhões em receita de chip personalizado é extraordinária — a receita total da AVGO em FY2025 foi de US$ 51 bilhões, então essa figura implica que apenas o silício personalizado pode exceder a receita atual total. Em torno de 28x de lucro futuro, a AVGO está precificando um crescimento significativo, mas se mesmo dois ou três hyperscalers de chips personalizados atingirem escala simultaneamente, a matemática do upside é atraente. O ângulo do Alphabet é mais obscuro — a economia do TPU dentro do Google Cloud é opaca e pode não mover a agulha na base de US$ 350 bilhões de receita do GOOGL.
A projeção de US$ 100 bilhões da Broadcom é uma orientação do CEO, não uma verificação independente — Hock Tan tem incentivo para exagerar o TAM, e os cronogramas de chip personalizado geralmente atrasam em 12 a 24 meses. Mais criticamente, se o fornecimento de Blackwell da Nvidia se soltar até 2027, os hyperscalers podem priorizar a integração de silício personalizado e reverter para GPUs.
"A ascensão de silício personalizado como TPUs representa uma transição de um monopólio de GPU para um mercado de ASIC fragmentado onde a Broadcom atua como o principal traficante de armas."
A narrativa de "xeque-mate" é hipérbole, mas a mudança estrutural é real. O compromisso de 2027 da Anthropic com TPUs destaca uma mudança em direção à dominância de ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) para modelos maduros. Broadcom (AVGO) é o verdadeiro vencedor aqui, capturando receita de silício personalizado de alta margem sem a sobrecarga de manter um ecossistema de software como a Nvidia. Embora a Nvidia (NVDA) continue sendo o rei do treinamento de uso geral, a estratégia de computação diversificada usada pela Anthropic — utilizando TPUs do Google, GPUs da Nvidia e chips Trainium da Amazon — prova que os hyperscalers estão com sucesso mercantilizando a camada de hardware para quebrar o poder de precificação da Nvidia. O Alphabet (GOOGL) ganha verticalmente, reduzindo seus próprios CapEx ao mesmo tempo em que bloqueia os tenentes do nuvem.
Se as arquiteturas Blackwell ou Rubin da Nvidia alcançarem uma eficiência energética significativamente maior do que os ASICs personalizados, o argumento de economia de custos para TPUs evapora, deixando a Anthropic presa em hardware inferior. Além disso, a complexidade de manter bases de código em três arquiteturas de chip diferentes pode criar uma "taxa de software" que supera qualquer desconto de hardware.
"A vitória da Broadcom com o TPU da Anthropic melhora materialmente o TAM de IA de longo prazo da Broadcom, mas não constitui uma vitória imediata ou garantida da Nvidia porque o ecossistema de software, a capacidade e os custos de troca preservam a dominância da Nvidia no curto prazo."
Esta notícia é significativa, mas não é um golpe de nocaute para a Nvidia. A expansão de TPUs da Anthropic com Alphabet/Broadcom valida ASICs personalizados como uma alternativa significativa em escala de hyperscaler e é um positivo de longo prazo para Broadcom (AVGO) e Google Cloud. Mas o cronograma (implantação começando em 2027), o uso contínuo de GPUs Nvidia e Amazon Trainium pela Anthropic e a imensa vantagem de software/ecossistema que a Nvidia desfruta (CUDA, bibliotecas, hubs de modelo) significam que é improvável que a Nvidia perca a liderança no período de 2024–2027. Riscos-chave que o artigo minimiza: risco de execução em tapeouts/yields, captura de receita/margem pouco clara para o Alphabet e os altos custos de troca de modelos e toolchains grandes para longe da Nvidia.
Se a Broadcom+Alphabet entregarem desempenho superior por dólar em escala, os hyperscalers adotarem ASICs personalizados em massa, a Nvidia poderá enfrentar uma perda de participação acelerada e pressão de preços para baixo bem antes de 2027.
"Os acordos de chip personalizado como os TPUs da Anthropic sinalizam uma mudança estrutural que está erodindo o monopólio de preços da Nvidia além de 2027."
O lançamento de TPU de 2027 da Anthropic com AVGO e GOOG destaca o momentum acelerado de silício personalizado, apoiando a previsão do CEO da Broadcom, Hock Tan, de >US$ 100 bilhões de receita anual de chip de IA personalizado até 2027 (de US$ 8,4 bilhões em semicondutores de IA total no 1º trimestre de FY2026, um aumento de 106% ano a ano). Isso diversifica o capex do hyperscaler longe das GPUs da NVDA, restringindo o poder de precificação da Nvidia a longo prazo, à medida que estratégias multi-fornecedores como a da Anthropic proliferam.
O ecossistema CUDA da Nvidia impõe enormes custos de troca, mantendo-o indispensável para diversas cargas de trabalho de IA, mesmo quando chips personalizados lidam com tarefas específicas.
"A figura de US$ 100 bilhões de Hock Tan é provavelmente um objetivo multi-ano cumulativo, e tratar isso como uma validação de curto prazo da trajetória da AVGO superestima a certeza do pipeline de contrato subjacente."
A estrutura de US$ 100 bilhões de Hock Tan precisa de escrutínio: a figura é um objetivo de receita cumulativo em vários anos, não uma taxa de execução anual até 2027 — confundir isso com a validação de curto prazo do pipeline da AVGO pode ser enganoso.
"A complexidade operacional de uma estratégia de hardware multi-fornecedor pode superar as economias de escala de silício personalizado."
Claude está certo em examinar Hock Tan, mas todos estão ignorando o custo oculto do "imposto de software". Portar Claude para TPUs, Trainium e Blackwell simultaneamente cria um arrasto de P&D maciço. A Anthropic não está apenas comprando chips; eles estão triplicando sua sobrecarga de engenharia para manter três pilhas de compiladores separadas. Se essa fragmentação desacelerar a velocidade de lançamento de seus modelos, a economia de hardware é um arredondamento em comparação com a perda de participação de mercado na corrida dos LLM.
"ChatGPT se concentra em gargalos de interconexão, mas os pods TPU v5p do Google já interconectam 8.960 chips a 1,2 Tbps de largura de banda ICI com escalabilidade comprovada para 100 mil+ chips — não é necessário redesenhar um cluster completo para a Anthropic. Não mencionado: a eficiência energética do TPU (2x NVDA na inferência) pode forçar concessões de preços da NVDA mais cedo se os rendimentos de Blackwell decepcionarem, comprimindo as margens antes de 2027."
Os custos de interconexão, IO e redesenho de cluster — não apenas portabilidade de software — são a barreira oculta primária para mover treinamento em larga escala para TPUs/ASICs.
"O painel concorda que a expansão de TPUs da Anthropic com Alphabet e Broadcom valida ASICs personalizados como uma alternativa significativa em escala de hyperscaler, beneficiando Broadcom e Google Cloud. No entanto, o cronograma (implantação em 2027) e o uso contínuo de GPUs Nvidia e Amazon Trainium sugerem que é improvável que a liderança da Nvidia seja desafiada no curto prazo."
As interconexões maduras do Google TPU minam as alegações de custos massivos de redesenho de cluster para a Anthropic.
Risco de execução em tapeouts/yields e captura de receita/margem pouco clara para o Alphabet
Hock Tan’s $100B projection framing needs scrutiny: Hock Tan’s figure is a cumulative multi-year target, not an annual run-rate, and treating it as near-term validation of AVGO’s trajectory overstates the certainty of the underlying contract pipeline.
Momentum acelerado de silício personalizado e diversificação do capex do hyperscaler longe da NVDA GPUs