A Qualcomm anunciou nesta segunda-feira (27) uma nova linha de aceleradores de inteligência artificial voltados a data centers, movimento que impulsionou as ações da companhia em até 20% durante o pregão. Com os modelos AI200 e AI250, previstos para chegarem ao mercado em 2026 e 2027, respectivamente, a fabricante entra na disputa direta com Nvidia e AMD, líderes atuais no fornecimento de semicondutores para IA.
Foco em inferência e eficiência
Derivados das unidades de processamento neural Hexagon já usadas em smartphones, os novos chips foram desenvolvidos para tarefas de inferência — execução de modelos previamente treinados —, em vez de treinamento. Cada rack completo, equipado com resfriamento líquido, consome 160 quilowatts, segundo a empresa. As placas também suportam até 768 GB de memória, acima do oferecido hoje por concorrentes.
Modelos e oferta modular
O AI200 e o AI250 poderão ser adquiridos como componentes isolados ou em sistemas prontos que ocupam um rack padrão. De acordo com Durga Malladi, gerente-geral da divisão de data center e edge, até mesmo rivais como Nvidia e AMD podem comprar apenas as CPUs da Qualcomm para compor suas próprias soluções, caso desejem.
Mercado em expansão
Ao apostar em infraestrutura de larga escala, a Qualcomm mira um setor que, de acordo com estimativas da McKinsey, deve receber cerca de US$ 6,7 trilhões em investimentos até 2030. Atualmente, a Nvidia detém mais de 90% do segmento de hardware para treinamento de IA, enquanto a AMD busca ampliar participação por meio de novos acordos, incluindo um contrato multibilionário firmado este mês com a OpenAI.
Parcerias já em andamento
Em maio, a Qualcomm fechou parceria com a empresa saudita Humain para instalar data centers locais abastecidos pelos novos chips, em projetos que poderão consumir até 200 megawatts de energia.
Imagem: Sundry graphy
Com a estreia no mercado de data centers de IA, a Qualcomm aposta em menor custo total de propriedade e maior flexibilidade de configuração para conquistar provedores de nuvem que buscam alternativas às soluções baseadas em GPU.
Com informações de WizyThec
