No início da utilização massiva da telefonia móvel nos anos 90, a Nokia alcançou uma posição de liderança indiscutível como fabricante de telemóveis. Nos primeiros anos deste século, chegou a ter uma quota de mercado global de 40%. A Nokia era a marca mais reconhecida, com o catálogo mais amplo e a melhor distribuição do mundo. A sua posição parecia imbatível. Em 2007, a Apple lançou o iPhone, um telemóvel inteligente, tátil e com a possibilidade de utilizar inúmeras aplicações (apps). Um ano depois, surgiu o Android da Google com uma infinidade de apps, que foi adotado por todos os fabricantes asiáticos. Como resultado, a Nokia, que desprezou a inovação da Apple, ficou ultrapassada e acabou por quase desaparecer como fabricante de telemóveis.
Hoje, a Nvidia é a principal fornecedora dos chips necessários para a inteligência artificial (IA). Nos últimos cinco anos, as suas vendas multiplicaram-se por 20 e a sua avaliação por 14. Opera com margens de lucro de 75%. A sua avaliação na bolsa ultrapassou os 4 biliões de dólares (com doze zeros). Nos próximos dois anos, os Estados Unidos têm investimentos comprometidos em novos centros de dados (macrofazendas de computadores) por um valor superior a 500 mil milhões de dólares. Aproximadamente 60% do investimento de um centro de dados corresponde aos semicondutores necessários. As taxas de disponibilidade dos centros de dados nos Estados Unidos estão em níveis mínimos, sendo de apenas 1,6%. Além disso, três quartos dos centros de dados atualmente em construção já têm o aluguer garantido. Como consequência, a procura por semicondutores da Nvidia está garantida nos próximos anos.
Nos últimos dias, a cotação da Nvidia foi penalizada pela ameaça incipiente dos chips da Google denominados TPU (Unidades de Processamento Tensorial). O anúncio de um contrato da Meta com a Google para adquirir chips da Google por milhares de milhões para os seus centros de dados a partir de 2027, por considerá-los mais baratos e eficientes do que os chips da Nvidia, indica que algo pode estar a mudar no mercado de chips avançados para IA, até agora dominado pela Nvidia.
A Google criou o TPU para resolver um problema interno já em 2013. De acordo com os seus próprios cálculos, a procura de computação para IA, especialmente para pesquisas por voz, iria multiplicar-se. Isso exigiria investimentos proibitivos em novos centros de dados. Naquela altura, a Google dependia de chips (GPU) padrão. Os chips GPU (Unidades de Processamento Gráfico) tradicionais eram considerados muito lentos e caros. Portanto, decidiram projetar os seus próprios sistemas (ASIC – Circuito Integrado de Aplicação Específica) e os seus próprios chips específicos para IA. Sem entrar em detalhes técnicos, os TPUs consomem muito menos energia do que os GPUs porque os dados fluem entre as unidades sem ter que voltar à memória. O chip GPU move dados de um lado para o outro entre a memória e as unidades de cálculo para o cálculo realizado.
A Google criou os TPU para resolver um problema interno, não para comercializá-los a terceiros. Embora os TPU tenham menos versatilidade do que os chips GPU, consomem muito menos energia e têm um melhor desempenho para tarefas específicas, o uso de TPU reduz significativamente o custo de pesquisa por cada consulta à IA em comparação com os GPU. Embora os TPUs do Google sejam eficientes e tenham um desempenho superior para determinadas tarefas do que os GPUs da Nvidia, a sua adoção mais ampla pelo mercado tem um problema sério. O Google desenvolveu o seu próprio ecossistema para uso interno, sem pensar em vendas externas. Assim, a maioria das empresas utiliza dois ou três dos principais fornecedores de nuvem: AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. Estas três nuvens utilizam GPUs da Nvidia. Para utilizar apenas TPU da Google, é necessário utilizar exclusivamente a nuvem da Google. Fazendo uma comparação, para utilizar um programa de computador da Apple, é necessário fazê-lo num computador da Apple, não podendo ser utilizado num computador que utilize Windows da Microsoft.
A Meta acaba de anunciar o aluguer de parte da nuvem da Google com chips TPU e a compra de milhares de milhões desses chips a partir de 2027 para os seus próprios centros de dados. Não parece que este anúncio seja equivalente ao anúncio do primeiro iPhone em 2007. De qualquer forma, ele mostra que o desenvolvimento tecnológico pode desbancar um líder momentâneo se ele não reagir a tempo com novas inovações. Fontes do Google estimam que poderiam tirar até 10% das receitas da Nvidia. Embora a Nvidia não esteja de forma alguma em risco, as suas margens atuais de 75% parecem dificilmente sustentáveis se a concorrência aumentar.
A Nokia ajudou no lançamento e popularização da telefonia móvel, embora posteriormente tenha perdido a sua liderança e praticamente desaparecido como fabricante de telemóveis. No entanto, o sucesso e a evolução da própria telefonia móvel graças aos smartphones é indiscutível. Com a IA acontece algo semelhante. Nem todas as empresas serão vencedoras. A Nvidia pode ser uma delas, mas os próprios desenvolvimentos tecnológicos e a concorrência, como a representada pelas TPUs do Google, tornam difícil que ela possa manter margens como as atuais.
