Google e Marvell Podem Formar Parceria em Chips de IA e Esquentar a Competição com a Nvidia
O Google está movimentando o tabuleiro do mercado de chips de inteligência artificial de um jeito que poucos esperavam. A Alphabet, empresa-mãe do Google, está em negociações com a Marvell Technologies para projetar novas versões de seus chips de IA voltados para data centers, segundo reportagens do The Information e do Funda AI. Analistas de Wall Street já enxergam a venda de chips aceleradores de IA como um dos negócios de crescimento mais rápido para as ações do Google.
O foco dessa parceria não é treinar modelos de IA como o Gemini, mas sim acelerar a inferência, que é basicamente o processo de colocar esses modelos para trabalhar no mundo real, respondendo perguntas, gerando conteúdo e processando tarefas em escala. Além disso, a Marvell também ficaria responsável por projetar um chip de memória de IA otimizado para funcionar em conjunto com os processadores do Google.
E por que isso importa tanto? Porque a Nvidia domina esse mercado há anos, e qualquer movimentação que ameace esse domínio vira notícia grande em segundos. Com os seus processadores TPUs ganhando cada vez mais espaço no ecossistema de cloud computing, o Google já vinha construindo uma alternativa sólida às GPUs da Nvidia. Agora, com a possível entrada da Marvell nesse jogo, o cenário fica ainda mais interessante. 🚀
Vale lembrar que a própria Nvidia não está parada. A empresa está desenvolvendo seus novos chips de inferência de IA utilizando tecnologia da Groq, apresentada durante o keynote do GTC 2026. Ou seja, a disputa pelo domínio da inferência promete ser uma das batalhas mais acirradas do setor nos próximos anos.
O Que a Marvell Tem a Oferecer Nessa Parceria
A Marvell Technologies não é exatamente um nome que aparece todo dia nas manchetes de tecnologia, mas dentro da indústria de semicondutores ela é bastante respeitada. A empresa tem uma trajetória sólida no desenvolvimento de chips customizados para infraestrutura de rede e armazenamento de dados, e mais recentemente começou a apostar forte em ASICs, que são circuitos integrados de aplicação específica. Esse tipo de chip é desenvolvido sob medida para uma função muito particular, o que os torna muito mais eficientes do que processadores de uso geral quando o assunto é executar tarefas repetitivas e de alto volume, exatamente o que a inferência de IA exige no dia a dia de grandes plataformas digitais.
A Marvell fabrica produtos semicondutores para data centers, incluindo processadores de servidores, aceleradores de IA e chips de rede e armazenamento. A empresa também produz chips para infraestrutura de telecomunicações, dispositivos de consumo e aplicações automotivas e industriais. Esse portfólio diversificado dá à Marvell uma base técnica ampla para atender demandas complexas como as do Google.
Quando você coloca um modelo de linguagem para responder milhões de perguntas por dia, como o Google faz com o Gemini integrado à sua busca e a outros serviços, a demanda computacional é absurda. Cada resposta gerada consome processamento, energia e tempo. É aqui que os ASICs brilham: eles fazem uma coisa, fazem muito bem e gastam menos energia para isso. A Marvell já fornece chips customizados para outros gigantes do setor, incluindo Amazon e Microsoft, o que mostra que ela tem capacidade técnica e experiência de sobra para atender às exigências do Google em escala de cloud computing.
Recentemente, a Marvell e a Nvidia também anunciaram uma parceria estratégica para chips de rede voltados para IA em data centers. Como parte desse acordo, a Nvidia investiu 2 bilhões de dólares na Marvell, o que reforça a relevância da empresa no ecossistema atual de semicondutores. A parceria com o Google, caso se concretize, representaria mais um passo gigante para consolidar a posição da Marvell como um dos principais fornecedores de hardware para inteligência artificial. 💡
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Estratégia de Multi-Sourcing: Diversificar Para Não Depender
O panorama geral mostra que os gigantes da tecnologia estão adotando uma abordagem de multi-sourcing para suas parcerias em chips de IA. Ninguém quer ficar refém de um único fornecedor, por mais dominante que ele seja. A Marvell já fabrica processadores customizados de data center para a Amazon e a Microsoft, mas enfrenta concorrência no design dos chips Trainium de próxima geração da Amazon, vinda de empresas de chips baseadas em Taiwan. Ao mesmo tempo, a Broadcom trabalha para ajudar a Microsoft a desenvolver futuras versões dos seus chips de IA chamados Maia.
No entanto, espera-se que a Marvell mantenha parte significativa dos seus negócios tanto na Amazon quanto na Microsoft, mesmo com essa competição crescente. O mercado de chips customizados para IA é grande o suficiente para abrigar múltiplos players, e a especialização da Marvell em design de ASICs lhe dá uma vantagem competitiva difícil de replicar rapidamente.
O Google também não está apostando em um único fornecedor externo. A empresa já possui uma parceria sólida com a Broadcom, que recentemente firmou um acordo de longo prazo para desenvolver as próximas gerações de TPUs até 2031. Adicionar a Marvell a esse ecossistema significa que o Google terá mais flexibilidade para escolher o melhor hardware para cada tipo de carga de trabalho, seja treinamento, inferência ou aplicações híbridas.
Como Essa Jogada Se Encaixa na Estratégia Maior do Google
O Google vem construindo sua independência em hardware de IA há mais de uma década. As TPUs, ou Tensor Processing Units, foram apresentadas pela primeira vez em 2016 e desde então passaram por várias gerações de evolução. A empresa utiliza as TPUs internamente para alimentar servidores de computação em seus data centers de nuvem, e o Google também as disponibiliza para clientes corporativos por meio do Google Cloud. Essa iniciativa não é apenas uma alternativa às GPUs da Nvidia: ela é parte de uma estratégia maior de controle vertical, onde o Google quer ter domínio sobre o hardware, o software e os modelos que rodam na sua infraestrutura.
Mas desenvolver chips internamente tem um custo alto, tanto financeiro quanto de tempo. Projetos de silício levam anos para sair do papel e chegar à produção em escala, e o mercado de IA está evoluindo em uma velocidade que não perdoa atrasos. É por isso que fazer parcerias com empresas especializadas como a Marvell faz tanto sentido dentro dessa lógica. Em vez de desenvolver tudo do zero internamente, o Google pode co-desenvolver chips específicos para inferência, aproveitando a expertise da Marvell em design de ASICs e acelerando o tempo de chegada ao mercado.
Uma frente particularmente ambiciosa é o plano do Google de licenciar suas TPUs para fabricantes de modelos de IA como a Anthropic, a Meta Platforms e outros. Segundo estimativas do Wells Fargo, o Google poderia gerar mais de 10 bilhões de dólares em taxas de licenciamento de propriedade intelectual com margens elevadas em 2026 e 2027. Esse movimento transformaria as TPUs de um ativo puramente interno em uma fonte de receita significativa, algo que poucos previram quando o Google começou a investir em chips próprios.
Outro ponto importante dessa estratégia é a questão de custos operacionais dentro do cloud computing. Inferência de IA em escala é cara, e uma das formas mais eficientes de reduzir essa conta é usar hardware especializado que consuma menos energia por operação. Para uma empresa que roda bilhões de consultas por dia, essa diferença de eficiência se traduz em economias de centenas de milhões de dólares por ano. Ou seja, a parceria com a Marvell não é só uma jogada tecnológica, é também uma decisão de negócios com impacto direto na margem operacional do Google Cloud.
O Que Isso Significa Para a Nvidia
A Nvidia ainda é, de longe, a rainha dos AI chips. Suas GPUs da série H100 e H200 são os chips mais procurados do planeta no momento, com filas de espera que se estendem por meses e preços que chegam a dezenas de milhares de dólares por unidade. A empresa construiu ao longo de décadas um ecossistema de software robusto em torno das suas GPUs, especialmente com o CUDA, que é a plataforma de computação paralela que praticamente toda a cadeia de desenvolvimento de IA utiliza. Esse lock-in de software é um dos maiores ativos da Nvidia e um dos maiores desafios para quem quer competir com ela.
No entanto, o cenário está mudando. Cada vez mais, as grandes empresas de tecnologia estão investindo em alternativas próprias justamente para reduzir a dependência da Nvidia e os custos associados a ela. Além do Google com suas TPUs, a Amazon tem os chips Trainium e Inferentia, a Microsoft investe em chips customizados para o Azure, e a Meta também anunciou seu próprio acelerador de IA. Esse movimento coletivo não vai derrubar a Nvidia da noite para o dia, mas vai gradualmente corroendo a fatia de mercado que ela tem em segmentos específicos, especialmente na inferência, onde os ASICs customizados têm vantagens claras de custo e eficiência sobre as GPUs.
A entrada da Marvell como parceira do Google nesse contexto adiciona mais uma camada de pressão competitiva. Se essa parceria se concretizar e os chips resultantes mostrarem desempenho competitivo, outros players do mercado de cloud computing também podem começar a olhar para a Marvell como fornecedora alternativa, o que ampliaria ainda mais o impacto sobre a posição dominante da Nvidia. 📉
Os Números Por Trás da Corrida
Para entender a dimensão do que está em jogo, vale olhar para os números mais recentes. As ações do Google subiram cerca de 9% em 2026, depois de terem avançado impressionantes 65% no ano anterior. O papel mantém um ponto de entrada em 349, dentro de uma base em formato de xícara. Já as ações da Nvidia avançaram 8% no período, enquanto a Broadcom ganhou 17% em 2026. Mas a grande surpresa fica por conta da Marvell, cujas ações dispararam 56% no ano, refletindo o otimismo do mercado em relação ao seu crescimento no segmento de chips de IA.
No dia em que as notícias sobre a possível parceria com o Google circularam, as ações da Marvell subiram quase 6%, chegando perto de 148 dólares, enquanto as ações do Google oscilaram levemente, cotadas a 340,65 dólares antes da abertura do mercado.
O Google Cloud registrou um crescimento impressionante nos últimos trimestres. A receita de computação em nuvem da empresa subiu 47%, ultrapassando os 16 bilhões de dólares no trimestre encerrado em dezembro, acima do crescimento de 34% registrado no trimestre anterior. O backlog de vendas de computação em nuvem cresceu 55%, atingindo 240 bilhões de dólares em relação ao trimestre de setembro. Esses números mostram a demanda crescente por serviços de IA e infraestrutura de nuvem, o que justifica os investimentos pesados em hardware.
Investimentos Bilionários e Resultados Financeiros no Radar
Os resultados do primeiro trimestre do Google estão previstos para 29 de abril, e o mercado vai ficar de olho em como a empresa está gerenciando seus investimentos massivos em infraestrutura. O Google projetou gastos de capital para 2026 na faixa de 175 a 185 bilhões de dólares, um salto de aproximadamente 97% em relação ao ano anterior. Esse aumento nos investimentos levantou questionamentos sobre o futuro das recompras de ações, a geração de fluxo de caixa livre e o retorno sobre o investimento.
Além disso, o Google realiza seu evento anual de computação em nuvem esta semana, com início na quarta-feira. Esse tipo de evento costuma trazer anúncios relevantes sobre novos produtos e parcerias, e a possível oficialização de um acordo com a Marvell seria um destaque e tanto.
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A Alphabet está aproveitando suas capacidades de inteligência artificial em todas as frentes: busca na internet, computação em nuvem, publicidade digital, a unidade de veículos autônomos Waymo, YouTube, Gmail, Workspace e aplicativos como o Maps. No ano passado, o Google apresentou seu mais novo modelo de inteligência artificial, o Gemini 3, reforçando seu compromisso em liderar a corrida da IA generativa.
Indicadores Técnicos das Ações do Google
Para quem acompanha o mercado financeiro, as ações do Google apresentam indicadores técnicos bastante saudáveis. O papel tem uma classificação de Acumulação/Distribuição de B-menos, que mede a atividade de compra e venda institucional da ação nas últimas 13 semanas. Uma nota A+ indica compra institucional pesada, enquanto E significa venda pesada. Uma nota C é considerada neutra. Além disso, as ações mantêm uma classificação IBD Composite Rating de 96, que combina métricas fundamentais e técnicas para ajudar investidores a avaliar a força de uma ação.
As ações do Google estão na lista de observação do IBD Leaderboard, junto com a Broadcom. Já as ações da Marvell figuram no IBD 50, enquanto Nvidia e Broadcom aparecem no IBD Big Cap 20. Esses posicionamentos em listas de destaque reforçam que todas essas empresas estão no radar dos principais investidores institucionais do mercado. 🔍
O Futuro da Corrida Pelos Chips de IA
O mercado global de chips para inteligência artificial está em franca expansão, e as projeções indicam que ele pode ultrapassar os 300 bilhões de dólares até o final da década. A maior parte desse crescimento está sendo impulsionada justamente pela demanda por inferência, que cresce proporcionalmente ao número de usuários e aplicações que consomem modelos de IA no dia a dia. Serviços como assistentes virtuais, motores de busca com IA, plataformas de geração de conteúdo e ferramentas de produtividade corporativa são todos consumidores intensivos de inferência.
A corrida pelos chips de IA está longe de ter um vencedor definitivo, e o mercado ainda vai passar por muitas reviravoltas antes de se estabilizar.
O que está claro é que o Google não pretende ficar parado enquanto o mundo se transforma ao redor dele. Com as TPUs evoluindo, a possível parceria com a Marvell tomando forma, o acordo de longo prazo com a Broadcom garantido até 2031 e a pressão competitiva sobre a Nvidia aumentando a cada trimestre, o ecossistema de AI chips está mais dinâmico e disputado do que nunca. A estratégia de multi-sourcing adotada pelos gigantes da tecnologia mostra que o futuro do hardware de IA será plural, com múltiplos fornecedores e arquiteturas competindo por espaço em um mercado que não para de crescer.
Para quem acompanha de perto o setor de tecnologia e cloud computing, esse é exatamente o tipo de movimento que vale muito a pena observar com atenção nos próximos meses. 👀
