As exportações de chips da Coreia do Sul sobem 160,8%, atingindo um novo recorde mensal histórico

Fonte: Securities Times Online Autor: Muyang

Duas grandes notícias surgiram no setor global de chips!

Primeiro, as vendas de chips na Coreia do Sul explodiram novamente. Em 1 de março, dados divulgados pelo governo sul-coreano mostraram que as exportações de semicondutores em fevereiro aumentaram 160,8% em relação ao ano anterior, atingindo 25,16 bilhões de dólares, marcando um recorde mensal histórico. Analistas de mercado apontam que esses dados indicam que, impulsionado pelos investimentos em IA, o mercado global de chips de armazenamento está em um “super ciclo” de crescimento explosivo na demanda.

Segundo, a Nvidia planeja lançar um novo chip totalmente personalizado para OpenAI e outros clientes. Segundo relatos, a OpenAI concordou em ser um dos maiores clientes deste novo processador, o que representa uma “vitória significativa” para a Nvidia.

Exportações de chips na Coreia do Sul sobem 160,8%

Em 1 de março, o Ministério de Comércio, Indústria e Energia da Coreia do Sul divulgou dados sobre “Tendências de Importação e Exportação de Fevereiro”, mostrando que as exportações do país em fevereiro aumentaram 29% em relação ao mesmo mês do ano anterior, totalizando 67,45 bilhões de dólares, o maior valor para o mês na história. A média diária de exportações cresceu 49,3%, atingindo 3,55 bilhões de dólares, ultrapassando pela primeira vez 3 bilhões de dólares.

Especificamente, o desempenho das exportações de semicondutores foi destacado, impulsionando o crescimento geral das exportações. Com a forte demanda impulsionada pelos investimentos em inteligência artificial e o aumento significativo nos preços de chips de armazenamento, as exportações de semicondutores da Coreia do Sul em fevereiro tiveram um aumento de 160,8% em relação ao ano anterior, atingindo 25,16 bilhões de dólares, o maior valor mensal, com exportações acima de 20 bilhões de dólares por três meses consecutivos.

Entre os 15 principais itens de exportação, cinco, incluindo semicondutores, tiveram aumento em relação ao ano anterior, enquanto automóveis (4,81 bilhões de dólares) e componentes de automóveis (1,45 bilhão de dólares) tiveram quedas de 20,8% e 22,4%, respectivamente.

Em fevereiro, as importações da Coreia do Sul aumentaram 7,5% em relação ao ano anterior, totalizando 51,94 bilhões de dólares. Assim, o saldo comercial do mês foi de 15,51 bilhões de dólares em superávit, atingindo o maior valor para o mês na história, mantendo o superávit pelo 13º mês consecutivo.

Além disso, os gigantes de chips Samsung Electronics e SK Hynix tiveram novidades.

Em 1 de março, a Samsung Electronics anunciou o início de um plano de transformação digital de sua produção global, com o objetivo de modernizar todas as fábricas até 2030 para se tornarem “fábricas impulsionadas por IA”. A estratégia cobre toda a cadeia, desde o armazenamento de materiais até a saída do produto final, incluindo a implementação de sistemas de gêmeos digitais, agentes de IA dedicados e robôs humanoides/tarefa, utilizados em controle de qualidade, manutenção preditiva, logística e gestão de segurança EHS. A transformação visa melhorar a eficiência operacional, os padrões de qualidade e a segurança no local. A Samsung planeja divulgar seus avanços em IA industrial na MWC 2026.

Além disso, a SK Hynix recentemente realizou uma reunião de lançamento da aliança de padronização HBF (High Bandwidth Flash), em parceria com a SanDisk, para estabelecer a estratégia global de padronização da próxima geração de memória voltada para a era de inferência de IA. A SK Hynix afirmou que trabalhará junto com a SanDisk para tornar o HBF um padrão universal da indústria, formando um grupo de trabalho dedicado, com início oficial na padronização do HBF, fortalecendo sua posição no mercado de chips de IA.

Gigante de IA Nvidia planeja lançar novo chip

Vale destacar que a Nvidia, um grande cliente da Samsung Electronics e SK Hynix, também está em movimento.

Segundo o Wall Street Journal, a Nvidia planeja lançar um processador totalmente novo, dedicado a ajudar a OpenAI e outros clientes a construir ferramentas mais rápidas e eficientes. Essa mudança significativa na estratégia de negócios certamente redefinirá o cenário da competição em IA.

Relatos indicam que a Nvidia está desenvolvendo um sistema totalmente novo para cálculos de inferência de IA, responsáveis por fazer os modelos de IA responderem às solicitações dos usuários. Essa nova plataforma será oficialmente anunciada na próxima GTC, conferência de desenvolvedores da Nvidia, em San Jose, e incluirá chips projetados pela startup Groq.

Atualmente, a inferência de IA é um foco de intensa competição na indústria. Os concorrentes da Nvidia, Google e Amazon, já lançaram seus próprios chips para competir com seus principais produtos. Além disso, o crescimento explosivo de tecnologias de codificação autônoma no setor de tecnologia criou uma demanda por chips mais eficientes para tarefas complexas de IA.

Fontes confidenciais revelaram que a OpenAI concordou em ser um dos maiores clientes do novo processador, uma vitória importante para a Nvidia. A OpenAI, criadora do ChatGPT, já é um cliente central da Nvidia e tem buscado há meses alternativas mais eficientes aos chips da Nvidia, assinando recentemente um contrato com uma startup de chips, ampliando suas opções de fornecimento.

Na sexta-feira, a OpenAI anunciou que fará uma grande compra de “poder de inferência dedicado” da Nvidia e recebeu um investimento de 30 bilhões de dólares da gigante de chips, sugerindo a existência desse novo processador. A OpenAI também assinou um novo acordo para usar chips Trainium da Amazon.

A Nvidia domina o mercado de unidades de processamento gráfico (GPU), que podem executar bilhões de tarefas simples simultaneamente. Desde o início do boom de IA, a empresa enfrenta limitações em seus principais produtos. Com o mercado voltado para a inferência, a Nvidia sente pressão de alguns clientes que exigem chips mais eficientes para impulsionar aplicações de IA.

As GPUs de alta performance da Nvidia, como Hopper, Blackwell e Rubin, são consideradas as melhores para treinar modelos de IA de grande escala, com preços elevados. A maioria dos analistas estima que a Nvidia controla mais de 90% do mercado de GPUs.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, sempre afirmou que suas GPUs lideram tanto em treinamento quanto em inferência, sendo essa versatilidade o principal atrativo do produto. No entanto, no último ano, com empresas implementando agentes de IA e outras ferramentas, tentando revolucionar diversos setores e obter lucros por assinatura, a demanda por computação de alta capacidade mudou do treinamento para a inferência. Os agentes de IA são sistemas capazes de realizar tarefas de forma relativamente autônoma para os usuários.

Muitas empresas que desenvolvem e operam agentes de IA descobriram que os custos com GPUs são altos, o consumo de energia é elevado e que esses chips nem sempre atendem às necessidades reais de execução dos modelos. Com o rápido crescimento dos agentes de IA, a Nvidia enfrenta uma grande pressão para desenvolver chips de inferência mais baratos e eficientes em termos de energia.

Em janeiro, a OpenAI fechou uma parceria de dezenas de bilhões de dólares com Cerebras, que fabrica chips de inferência. O CEO da Cerebras, Andrew Feldman, afirmou que esses chips são mais rápidos que as GPUs da Nvidia. Relatos anteriores indicam que, no outono passado, engenheiros da OpenAI solicitaram chips de inferência mais rápidos para aplicações de codificação de agentes de IA, levando a negociações com a Cerebras.

Em fevereiro, a Nvidia anunciou a expansão de sua parceria com a Meta, incluindo a primeira implantação em larga escala de CPUs para suportar agentes de IA de publicidade direcionada da Meta. Essa operação revelou a estratégia da Nvidia de sair do mercado de GPUs e conquistar segmentos de IA mais específicos.

No final do ano passado, a Nvidia concordou em adquirir a tecnologia principal da Groq por 20 bilhões de dólares, incluindo a contratação de sua equipe de gestão, liderada pelo fundador Jonathan Ross, uma das maiores aquisições de talentos na história do Vale do Silício.

Os chips da Groq usam uma arquitetura totalmente diferente da Nvidia, chamados de unidades de processamento de linguagem, altamente eficientes em tarefas de inferência. No entanto, até o momento, a Nvidia não revelou como pretende usar a tecnologia da Groq.