GPU da Nvidia vs TPU do Google quais as diferenças

Name: GPU da Nvidia vs TPU do Google quais as diferenças
Uploaded: 2025-12-02T00:15:37+00:00
Duration: 3 min 32 s
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00:00E a disputa entre a NVIDIA e o Google por espaço na infraestrutura da inteligência artificial

00:07ganhou novo fôlego nos últimos meses.

00:10Mas afinal, o que diferencia uma GPU de uma TPU?

00:16E por que isso está moldando o futuro da IA?

00:19Vamos entender na reportagem.

00:21As GPUs, sigla para Graphics Processing Units da NVIDIA, se tornaram o padrão de mercado

00:32para treinar e executar modelos de IA.

00:35Uma liderança tão consolidada que a empresa detém mais de 90% do mercado global de chips

00:42de inteligência artificial.

00:43Esse domínio foi reforçado pela chegada da geração Blackwell, considerada por especialistas

00:49a mais poderosa da empresa, capaz de acelerar significativamente o treinamento de modelos

00:54gigantes.

00:56Originalmente pensadas para gráficos, as GPUs evoluíram para lidar com cargas paralelas

01:02intensas, justamente o tipo de tarefa exigida pelo Deep Learning.

01:06A grande vantagem está no ecossistema maduro, compatível e amplamente usado por pesquisadores

01:12e empresas em todo o mundo.

01:13Já as TPUs, Tensor Processing Units, do Google, seguem outro caminho.

01:20Elas são chips feitos sob medida para cálculos e tensores e matrizes, o coração matemático

01:27da IA moderna.

01:29Essa especialização torna os dispositivos mais eficientes em energia, por exemplo.

01:34Outra vantagem é o fato das TPUs atuarem como se fossem uma única máquina.

01:39Uma arquitetura que permite treinar modelos enormes de maneira mais rápida e eficiente.

01:45Mesmo diante do avanço do Google, a NVIDIA segue confortável no topo e faz questão de

01:51reforçar isso publicamente.

01:53A empresa destaca que sua plataforma é a única capaz de rodar todos os grandes modelos

01:57de IA.

01:58A compatibilidade universal é o segredo do time de Jensen Huang, CEO da NVIDIA.

02:04Migrar um pipeline inteiro, ou seja, modelos, bibliotecas, frameworks e infraestrutura para

02:11TPUs do Google não seria simples, o que torna improvável uma transição rápida ou massiva.

02:18O Google, por sua vez, vive seu momento de virada.

02:22O lançamento do modelo Gemini 3 e da arquitetura Ironwood reposicionou a empresa no topo das conversas

02:29sobre inteligência artificial.

02:30A nova TPU foi criada para treinar modelos gigantes com mais eficiência e menor consumo

02:37energético, algo essencial à medida que os custos de IA disparam.

02:42Para a matemática e economista Nicole Grossman, especializada em inteligência artificial pela

02:47Georgia Tech, o aumento dessa competição é algo positivo para acelerar a inovação.

02:53Pensando nisso tudo, a minha conclusão é de que não vai ser um mercado de monopólio.

02:59Com o Google, com o NVIDIA e outros aceleradores entrando nesse jogo, a gente caminha, na verdade,

03:05para um ecossistema de multi-hardware, onde vários chips atendem diferentes usos e também,

03:10de alguma forma, competem entre si.

03:11E eu imagino, e eu sou muito otimista nisso, que toda essa competição, ela vem para o bem.

03:19Ela acelera a inovação, tanto em semicondutores quanto em infraestrutura, e isso tudo impulsiona

03:25muito fortemente a corrida da IA.

03:27E aí

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