China depende de GPUs da Nvidia para suprir lacunas no mercado de IA
Segundo um relatório da Financial Times, empresas chinesas de inteligência artificial compraram mais de 1 milhão de GPUs da Nvidia em um ano, utilizando chips de jogos e estações de trabalho para atender a demanda por poder computacional. A dependência de hardware norte-americano persiste, mesmo com o crescimento da produção local de chips de IA.
Estratégia nacional e déficit de produção
O relatório destaca que a estratégia nacional da China para desenvolver IA levou a um aumento de 100% na produção doméstica de chips de IA este ano. No entanto, o país ainda não consegue atender a demanda de suas maiores empresas tecnológicas. O relatório aponta um déficit de quase 1,5 milhão de chips, com apenas 3,5 milhões esperados para serem fabricados localmente, enquanto a demanda ultrapassa 5 milhões.
Uso de GPUs da Nvidia para suprir lacunas
Para compensar o déficit, a China está utilizando GPUs da Nvidia, que são compatíveis com as restrições de exportação dos EUA, repurposando-as para tarefas de IA. As GPUs mais utilizadas são as RTX Pro 6000D, RTX Pro 5000 e RTX 5090, sendo esta última a melhor placa de vídeo para jogos entusiastas.
Limitações e impacto no mercado
Apesar de sua popularidade, as GPUs da Nvidia não conseguem competir com chips locais como o Ascend 910C da Huawei. No entanto, elas são úteis para tarefas mais simples de IA, como preenchimento de dados. O relatório ressalta que a demanda por GPUs da Nvidia é impulsionada pelo software CUDA, que ainda é mais favorável do que a alternativa Cann da Huawei.
Preços elevados e redução da produção
Os preços das GPUs de entusiastas já subiram drasticamente. A RTX 5090, com preço sugerido de US$ 1.999 (aproximadamente R$ 9.995,00), está disponível apenas em três revendedores terceirizados por no mínimo US$ 7.199 (aproximadamente R$ 35.995,00) e quase desapareceu do mercado. Recentemente, a Nvidia interrompeu a produção da RTX 5090, substituindo-a pela RTX 5080 com 24 GB, um passo significativo para baixo em comparação com os 32 GB da RTX 5090.
Fonte: TomsHardware
