A linguagem que usamos para a tecnologia é frequentemente enganosa, projetada para domar, para domesticar. Dizem-nos que o Google tem um novo “chip”. É uma palavra reconfortante, familiar. Um chip é um pequeno e inanimado quadrado de silício, algo que se pode segurar na mão.
Este supercomputador é construído de forma modular. Um único host físico contém quatro chips Ironwood, e um rack desses hosts forma um “cubo” de 64 chips. Para escalar ainda mais, esses cubos são conectados por uma rede dinâmica de Comutação Óptica de Circuitos (Optical Circuit Switch – OCS), que permite ao sistema interligar até 144 cubos no “superpod” de 9.216 chips. Esta arquitetura em escala de pod não serve apenas para o tamanho; ela fornece 42,5 ExaFLOPS de potência computacional FP8 e acesso a 1,77 Petabytes de memória compartilhada de alta largura de banda.
Para entender o que o Google construiu, é preciso primeiro abandonar a ideia de um produto discreto e individual. A verdadeira unidade de computação não é mais o processador; é o próprio data center. O Ironwood, a Unidade de Processamento Tensorial (TPU) de sétima geração do Google, existe como um “superpod”: um único supercomputador coeso que interconecta 9.216 desses novos chips. Esta arquitetura colossal não é resfriada por simples ventoinhas, mas por uma “solução avançada de refrigeração líquida” em escala industrial, um sistema circulatório essencial para dissipar o imenso calor residual gerado por seu consumo de 10 megawatts.
Para contextualizar, 10 megawatts é o consumo de energia aproximado de uma cidade pequena ou de uma grande fábrica. Esta é a pura escala de “força bruta” da inteligência artificial moderna. A IA não é uma “nuvem” etérea e abstrata. É uma indústria física, pesada, que consome matérias-primas (neste caso, energia em escala planetária) para produzir um novo bem invisível: a inteligência sintética. O pod Ironwood, com sua configuração de 9.216 chips, é o novo motor desta indústria, um leviatã refrigerado a líquido projetado com um único propósito: pensar em uma escala que, até agora, era inimaginável.
Isso apresenta imediatamente o conflito central da tecnologia definidora do século XXI. Esse nível de consumo de energia, escalonado para toda uma indústria, é intrinsecamente insustentável. Este pod de 10 megawatts é uma maravilha tecnológica, mas é também um profundo passivo ambiental. O resto da história da IA é uma tentativa de lidar com esse fato único e fundamental.
A Era da Inferência
Na última década, o desafio principal da IA foi o “treinamento” (training). Este é o processo caro e demorado de ensinar um modelo, alimentando-o com a totalidade da Internet para “aprender” linguagem, lógica e raciocínio. Mas essa era está terminando. A nova fronteira é a “era da inferência” — o pensamento constante, de alto volume e em tempo real que o modelo executa depois de ter sido treinado.
Cada vez que uma IA responde a uma pergunta, gera uma imagem ou “recupera e gera dados proativamente”, ela está realizando uma inferência. O Ironwood é, segundo a própria admissão do Google, seu “primeiro acelerador projetado especificamente para inferência”. Isso sinaliza uma mudança de mercado crítica. A batalha não é mais apenas para construir os maiores modelos, mas para executar eficientemente o “serviço de modelos e a inferência de IA de alto volume e baixa latência” que alimentarão a próxima onda de “agentes de IA”, como o Gemini do próprio Google.
É aqui que a verdadeira estratégia do Google é revelada. O Ironwood não é um produto a ser vendido; é um componente fundamental do “AI Hypercomputer” do Google. Isso não é apenas hardware, mas um sistema verticalmente integrado onde o hardware (as TPUs Ironwood e as novas CPUs Axion baseadas em Arm) é “co-projetado” (co-designed) com uma pilha de software (stack) proprietária.
Essa pilha co-projetada é o fosso estratégico do Google. Embora ofereça suporte “pronto para uso” (out-of-the-box) para frameworks de código aberto como PyTorch para atrair desenvolvedores, a pilha é verdadeiramente otimizada para o ecossistema JAX do próprio Google.
- O compilador XLA (Accelerated Linear Algebra) atua como o tradutor crucial, convertendo código de alto nível em instruções hiper-eficientes que rodam diretamente no silício da TPU. Isso fornece uma otimização ampla e “pronta para uso”, traduzindo código de frameworks como JAX e PyTorch.
- O novo “Cluster Director” para o Google Kubernetes Engine (GKE) é o orquestrador, um software capaz de gerenciar o superpod de 9.216 chips como uma única unidade resiliente. Este software fornece consciência de topologia para agendamento inteligente, simplificando o gerenciamento de clusters em escala massiva e permitindo operações resilientes e de autocorreção.
- E o suporte nativo ao vLLM maximiza o throughput (taxa de processamento) da inferência, um componente crítico para servir modelos na “era da inferência”. Esse suporte é crucial, pois o vLLM usa técnicas de gerenciamento de memória altamente eficientes para maximizar o rendimento e permite que as equipes de desenvolvimento alternem cargas de trabalho entre GPUs e TPUs com o mínimo de alterações.
Na última década, o domínio da NVIDIA foi construído não apenas em suas GPUs, mas em sua plataforma de software proprietária CUDA — um “fosso” no qual os desenvolvedores estão presos. O AI Hypercomputer do Google é uma tentativa direta de construir um jardim murado rival. Ao oferecer um desempenho por dólar superior apenas para aqueles que se comprometem com sua pilha, o Google está se posicionando para se tornar a utility (serviço essencial) fundamental para a economia da IA. Ele não está vendendo os carros (como a NVIDIA); seu objetivo é vender a eletricidade que os alimenta.
O Fiel da Balança e a Guerra Multi-Nuvem
A validação definitiva desta estratégia veio no final de 2025. A Anthropic, um laboratório líder em IA e principal rival da OpenAI, anunciou uma expansão histórica de sua parceria com o Google, comprometendo-se a usar sua infraestrutura de TPU, incluindo o novo Ironwood, em uma escala impressionante: “até um milhão de TPUs”.
Não é um investimento casual. É um acordo de “dezenas de bilhões de dólares” que trará “bem mais de um gigawatt de capacidade” online para a Anthropic até 2026. Este único acordo serve como a justificação final para a aposta de uma década e multibilionária do Google no silício personalizado. A justificativa declarada da Anthropic para este compromisso massivo foi “preço-desempenho e eficiência”, um sinal claro de que a pilha verticalmente integrada e co-projetada do Google pode oferecer uma alternativa econômica convincente ao domínio da NVIDIA.
Mas esta história tem uma reviravolta crítica, que revela as verdadeiras dinâmicas de poder da indústria de IA. A Anthropic não é exclusiva do Google. Em seu próprio anúncio, a Anthropic teve o cuidado de notar que a Amazon Web Services (AWS) continua sendo seu “principal parceiro de treinamento e provedor de nuvem”. Essa parceria com a AWS é construída em torno do “Projeto Rainier”, um cluster massivo que utiliza centenas de milhares dos aceleradores Trainium2 da própria Amazon. A empresa está seguindo uma “abordagem diversificada”, jogando estrategicamente as TPUs do Google contra os chips Trainium da Amazon e as GPUs da NVIDIA.
Isso não é indecisão; é um brilhante ato de sobrevivência. Dados vazados mostram que os custos de computação da Anthropic apenas na AWS consumiam até 88,9% de sua receita. A própria existência dos laboratórios de IA depende da redução desse custo astronômico. Ao forçar essa guerra de lances, analistas estimam que a Anthropic está provavelmente garantindo sua computação — a parte mais cara de seu negócio — com um desconto massivo de 30-50%. Ao firmar parcerias públicas com ambos, Google e Amazon, a Anthropic tornou-se o “fiel da balança”. Ela está forçando os gigantes da nuvem a uma guerra de lances, usando seu status como um laboratório de IA “premiado” para fazer com que os hyperscalers subsidiem efetivamente suas enormes contas de computação.
Essa dinâmica mudou fundamentalmente o mercado. O vencedor final não será aquele com o chip mais rápido, mas aquele com a melhor relação entre computação, energia e custo. “Desempenho por watt” não é mais um simples slogan ambiental; é o principal campo de batalha estratégico e econômico de toda a indústria.
Os Novos Titãs do Silício: Uma Oligarquia Inquieta
O lançamento do Ironwood é um tiro direto na NVIDIA, mas o campo de batalha está lotado. A corrida armamentista da IA está sendo travada por uma nova oligarquia de titãs do silício, um pequeno punhado de corporações com o capital e a expertise técnica para construir as “pás” para esta nova corrida do ouro.
- O Rei Estabelecido (NVIDIA): As GPUs da geração Blackwell da NVIDIA, a B100 e a B200, e sua predecessora, a H100, continuam sendo o padrão da indústria. Seu domínio é protegido pelo profundo fosso de software da CUDA, no qual a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores de IA é treinada.
- Os Pretendentes (Os Hyperscalers e a AMD):
- Amazon (AWS): A operação de silício personalizado mais madura entre os provedores de nuvem, a AWS emprega uma estratégia de dois chips: “Trainium” para treinamento econômico e “Inferentia” para inferência de alta velocidade e baixo custo. Essa estratégia é unida pelo AWS Neuron SDK, a camada de software projetada para otimizar cargas de trabalho PyTorch e TensorFlow para seu silício personalizado.
- Microsoft (Azure): Para atender às necessidades massivas de sua parceira-chave, a OpenAI, a Microsoft desenvolveu seu próprio acelerador de IA “Maia 100”, co-projetando-o para as cargas de trabalho do ChatGPT e GPT-4. Um dos maiores processadores construídos no nó de 5nm da TSMC, o Maia 100 é um chip de 500W-700W que, como seus rivais, é co-projetado com sua própria pilha de software para portar modelos de frameworks como PyTorch.
- AMD: A rival tradicional da NVIDIA, a AMD, compete diretamente em desempenho com seu acelerador Instinct MI300X, que se iguala aos chips de nova geração em métricas-chave como capacidade de memória (192 GB).
Esta corrida armamentista corporativa é impulsionada por três fatores simples:
- Custo: Projetar seu próprio chip é a única maneira de escapar das margens de lucro de “meados de 70%” da NVIDIA e de seus preços premium.
- Fornecimento: Oferece independência estratégica contra a escassez crônica de GPUs da NVIDIA que tem sido um gargalo para toda a indústria.
- Otimização: Permite o tipo de vantagem de “desempenho por watt” que o Google busca — um chip perfeitamente “co-projetado” para seu software específico e cargas de trabalho na nuvem.
Os gigantes da nuvem não precisam matar a NVIDIA. Eles simplesmente precisam criar uma alternativa interna viável que seja boa o suficiente. Isso comoditiza o mercado, dá aos clientes uma escolha e força a NVIDIA a baixar seus preços, economizando bilhões para os hyperscalers em seus próprios investimentos de capital (CAPEX).
A escala dessa consolidação é difícil de compreender. Os grandes gigantes da tecnologia, incluindo Google, Meta, Amazon e Microsoft, devem gastar até 375 bilhões de dólares em um único ano na construção desses data centers e no hardware de IA para preenchê-los. A barreira de entrada para este novo mercado é impressionante. A revolução da IA não será decidida por um algoritmo inteligente em uma garagem; será decidida pelas cinco corporações que podem bancar a construção desses cérebros de 10 megawatts.
O Confronto dos Aceleradores de IA em 2025
Google Ironwood (TPU v7): Tipo: ASIC. Memória HBM Máx.: 192 GB HBM3e. Largura de Banda de Mem. Máx.: 7,4 TB/s. Arquitetura de Escala Chave: Superpod de 9.216 chips (9,6 Tb/s ICI). Caso de Uso Principal: Inferência e Treinamento.
NVIDIA Blackwell B200: Tipo: GPU. Memória HBM Máx.: 192 GB HBM3e. Largura de Banda de Mem. Máx.: 8 TB/s. Arquitetura de Escala Chave: NVLink 5 (1,8 TB/s). Caso de Uso Principal: Treinamento e Inferência de Propósito Geral.
AMD Instinct MI300X: Tipo: GPU. Memória HBM Máx.: 192 GB HBM3. Largura de Banda de Mem. Máx.: 5,3 TB/s. Arquitetura de Escala Chave: Anel de 8 GPUs. Caso de Uso Principal: Treinamento e Inferência de Propósito Geral.
AWS Trainium / Inferentia 2: Tipo: ASIC. Memória HBM Máx.: (Trn) N/A / (Inf2) 32 GB HBM. Largura de Banda de Mem. Máx.: (Inf2) N/A. Arquitetura de Escala Chave: AWS Neuron SDK / Cluster. Caso de Uso Principal: Dividido: Treinamento (Trn) / Inferência (Inf).
Microsoft Maia 100: Tipo: ASIC. Memória HBM Máx.: 64 GB HBM2E. Largura de Banda de Mem. Máx.: N/A. Arquitetura de Escala Chave: Malha baseada em Ethernet. Caso de Uso Principal: Treinamento e Inferência Internos (OpenAI).
A Sombra da Guerra dos Chips
A batalha corporativa entre Google, NVIDIA e Amazon está sendo travada à sombra de um conflito muito maior e mais consequente: a “Guerra dos Chips” geopolítica entre os Estados Unidos e a China.
O mundo moderno inteiro, de nossos smartphones aos nossos sistemas militares mais avançados, é construído sobre uma cadeia de suprimentos de fragilidade impressionante. O “Escudo de Silício” de Taiwan, sede da TSMC, produz “cerca de 90% dos semicondutores mais avançados do mundo”. Essa concentração de fabricação no Estreito de Taiwan, um “ponto crítico geopolítico”, é a maior vulnerabilidade da economia global.
Nos últimos anos, os EUA transformaram essa dependência em arma, implementando “controles de exportação abrangentes” para “privar a China de… chips avançados”, na tentativa de retardar sua ascensão tecnológica e militar. Em resposta, a China está “despejando bilhões em suas ambições de construção de chips”, acelerando sua “estratégia de fusão militar-civil” em uma busca desesperada por “autossuficiência em semicondutores”.
Essa busca é personificada por empresas campeãs nacionais (state-championed), como a Huawei. Seu trabalho no desenvolvimento de chips de IA próprios, como o Ascend 910C, representa um desafio direto ao domínio da NVIDIA dentro da China. Essa integração vertical, combinada com a “estratégia de fusão militar-civil” da China, torna cada vez mais difícil para as nações aliadas do Ocidente identificar com quais partes da cadeia de suprimentos chinesa é seguro se envolver.
Essa instabilidade global cria um risco existencial para as Big Techs. Um conflito militar em Taiwan poderia paralisar a indústria de IA da noite para o dia. A escassez crônica de GPUs da NVIDIA é um inconveniente menor em comparação com um cataclismo na cadeia de suprimentos.
Visto por essa lente, o Ironwood do Google é mais do que um produto competitivo; é um ato de “soberania corporativa”. Ao projetar seu próprio silício personalizado, empresas como Google, Amazon e Microsoft “mitigam os riscos da cadeia de suprimentos” e “reduzem a dependência de fornecedores terceirizados”. Elas detêm a propriedade intelectual. Não dependem mais de uma única empresa (NVIDIA) ou de uma única região vulnerável (Taiwan). Elas podem diversificar seus parceiros de fabricação, garantindo que seu modelo de negócios sobreviva a um choque geopolítico.
A corrida armamentista corporativa e a geopolítica são agora duas faces da mesma moeda. Os investimentos maciços do Google e da Amazon estão, de fato, implementando a política industrial dos EUA. Eles estão criando a espinha dorsal industrial de uma esfera tecnológica aliada ao Ocidente (a aliança “Chip 4”) e estabelecendo uma “distância tecnológica” que as soluções nativas da China, como o Ascend 910C da Huawei, correm para diminuir.
O Peso Insuportável da Computação
Isso nos traz de volta ao pod de 10 megawatts. A corrida armamentista da IA, alimentada pela ambição corporativa e geopolítica, está agora confrontando seus próprios limites físicos. O preço ambiental da escalabilidade por “força bruta” é impressionante.
O acordo da Anthropic para as TPUs do Google é de “mais de um gigawatt” de potência. Isso é o equivalente a 100 pods Ironwood operando simultaneamente, ou a produção inteira de uma usina nuclear de grande porte, dedicada a uma única empresa. E essa empresa é apenas uma de muitas.
A pegada de carbono de um único “pensamento” está se tornando alarmantemente clara.
- O treinamento de um único modelo de IA de grande porte pode emitir mais de 284.000 kg (626.000 libras) de CO2, “aproximadamente o equivalente às emissões vitalícias de cinco carros americanos”.
- Uma única consulta a uma IA como o ChatGPT usa “cerca de 100 vezes mais energia do que uma pesquisa comum no Google”.
- A pegada energética total da indústria de IA generativa está “crescendo exponencialmente” e já é “equivalente à de um país de baixa renda”.
Não é só energia. Os data centers também estão “devorando” um recurso mais finito: a água. Eles exigem “vastas quantidades de água para refrigeração”, colocando uma enorme pressão sobre os recursos locais, muitas vezes em regiões que já sofrem com a escassez de água. Estimativas da indústria sugerem que um data center médio já utiliza 1,7 litros de água por cada quilowatt-hora de energia consumida.
A indústria, incluindo o Google, tenta desviar dessa crise vangloriando-se de ganhos de “eficiência”. O Google afirma que o Ironwood é “quase 30 vezes mais eficiente em termos de energia do que nossa primeira Cloud TPU de 2018”. Isso, no entanto, é uma cortina de fumaça. É um exemplo claro do Paradoxo de Jevons: ganhos de eficiência tecnológica, quando aplicados a um recurso desejável, não diminuem o consumo. Eles o aumentam, tornando esse recurso mais barato e acessível.
A eficiência do Ironwood não resolve o problema ambiental; ela o acelera. Torna econômica e tecnicamente viável construir modelos ainda maiores e lidar com ainda mais consultas, elevando o consumo total de energia cada vez mais. A corrida da indústria para “priorizar a velocidade em detrimento da segurança e da ética” — uma pressa que levou a falhas documentadas, como os resultados enviesados do próprio Gemini do Google — está criando uma crise ética em escala planetária, com o dano ambiental como uma externalidade massiva e não contabilizada.
Essa crise ética decorre do potencial dos sistemas de IA de incorporar e amplificar vieses humanos, ameaçar os direitos humanos e manipular a opinião pública por meio da desinformação. O Escritório de Responsabilidade do Governo dos EUA (GAO) observou que, mesmo com monitoramento, esses sistemas, quando lançados apressadamente no mercado, permanecem suscetíveis a ataques que geram resultados factualmente incorretos ou enviesados. Essa dinâmica de “corrida armamentista”, onde os objetivos corporativos de implantação rápida se sobrepõem aos protocolos de segurança, cria uma tensão fundamental entre inovação e responsabilidade.
Coda: O Suncatcher no Céu
Os engenheiros do Google não são cegos a esse paradoxo. Eles veem os gráficos de consumo de energia. Eles entendem que a escalabilidade por “força bruta” da IA tem um teto terrestre. A solução proposta por eles é a metáfora perfeita e surreal para toda a indústria.
É um “projeto ‘moonshot’ de pesquisa de longo prazo” chamado “Projeto Suncatcher”.
O plano é lançar data centers de IA no espaço. Essas “constelações compactas de satélites movidos a energia solar”, equipadas com as TPUs do Google e conectadas por “links ópticos em espaço livre”, seriam colocadas em uma “órbita terrestre baixa heliossíncrona crepuscular (dawn-dusk)”. Lá, elas receberiam “luz solar quase contínua”, resolvendo o problema de energia, enquanto o vácuo do espaço ofereceria uma solução para o resfriamento sem água.
Isso não é fantasia. O Google já testou suas TPUs da geração Trillium em um acelerador de partículas para simular a radiação da órbita terrestre baixa, e os chips “sobreviveram sem danos”. Um lançamento de protótipo em parceria com a Planet Labs está planejado para o início de 2027.
O Projeto Suncatcher é uma admissão tácita de fracasso terrestre. É uma confissão de que o caminho escolhido pela indústria — o caminho alimentado por cérebros de 10 megawatts como o Ironwood — é insustentável no planeta Terra. O objetivo do projeto, nas próprias palavras do Google, é “minimizar o impacto sobre os recursos terrestres” porque o “fardo ambiental” de seu próprio roteiro está se tornando pesado demais para suportar.
Esta é a expressão máxima do sublime tecnológico. A corrida armamentista da IA, em sua busca por uma inteligência divina, está criando um futuro onde o custo computacional de nossa própria curiosidade é tão grande que precisamos literalmente escapar do nosso planeta para sustentá-lo. O chip Ironwood é o motor. O AI Hypercomputer é a fábrica. A Guerra dos Chips é a sombra. E o Projeto Suncatcher é a rota de fuga: um salto desesperado, brilhante e terrivelmente lógico para o vazio.
Essa lógica, no entanto, não está isenta de seus próprios e profundos desafios técnicos e econômicos. Céticos apontam rapidamente que o espaço não é uma solução mágica para refrigeração; ele é o “melhor isolante térmico que existe”. Um data center espacial não resfriaria passivamente; exigiria radiadores massivos e complexos de tamanho comparável aos seus painéis solares. Esses sistemas também teriam que lidar com o custo extremo de manutenção e o bombardeio constante de radiação que destrói processadores — obstáculos que tornam essa “rota de fuga” um gambito de proporções verdadeiramente astronômicas.
