Plano da Anthropic de desenvolver seus próprios chips de IA causa forte queda em semicondutores dos EUA! SanDisk cai 12%, Nasdaq 100 cai mais de 1%

Segundo relatos, a Anthropic iniciou os primeiros trabalhos de desenvolvimento próprio de chips de IA e conversou com a Samsung sobre uma potencial parceria de fabricação, o que fez com que as ações de empresas de semicondutores americanas caíssem durante o pregão de quinta-feira, arrastando o Nasdaq 100 de alta para baixa, enquanto o mercado acionário americano subiu no início do pregão devido aos dados fracos de emprego não agrícola.

De acordo com o The Information, a Anthropic PBC está em negociações com a Samsung Electronics para que esta atue como parceira de fabricação de seus chips personalizados de inteligência artificial (IA). O plano de chips da Anthropic ainda está em estágio inicial, e a empresa ainda não definiu o uso específico, as metas de desempenho ou como o processador será integrado aos servidores.

A Anthropic disse ao The Information que o chip Trainium da Amazon, o TPU (Tensor Processing Unit) do Google e a GPU da Nvidia continuarão sendo componentes centrais da estratégia de computação da empresa no futuro.

Após a notícia, as ações das empresas de semicondutores caíram durante o pregão de quinta-feira. O índice Nasdaq 100 caiu 1,3%, e o Philadelphia Semiconductor Index caiu 4,3%. A SanDisk caiu 12%, a Western Digital caiu 7,5%, a Micron caiu 4,3%, a AMD caiu 3,9%, a Intel caiu 2,9% e a Nvidia caiu 1,3%.

As ações de chips europeias também foram amplamente pressionadas: ASML caiu mais de 3%, ASM International caiu mais de 3%, BE Semiconductor Industries caiu mais de 3%, Aixtron caiu mais de 3% e Nokia caiu 4,1%.

Com o aumento da demanda por serviços de IA, as grandes empresas de IA estão buscando diversificar o fornecimento de chips para atender às crescentes necessidades de poder computacional. No mês passado, a OpenAI lançou seu primeiro chip de IA personalizado, desenvolvido em parceria com a Broadcom. A empresa de IA generativa espera melhorar a eficiência computacional geral ao personalizar o hardware essencial necessário para executar seus modelos.

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