Uber aposta nos chips personalizados da Amazon para manter as viagens a correr mais rápido

TL;DR

• A Uber está a alargar a sua parceria de cloud com a AWS, utilizando os chips personalizados Graviton4 e Trainium3 da Amazon.
• Os chips Graviton4 alimentam as Zonas de Atendimento de Viagens da Uber, ajudando a corresponder mais rapidamente passageiros e motoristas durante picos de procura.
• O Trainium3 está a ser piloto para treinar modelos de IA que gerem a correspondência de motoristas, horários de chegada e recomendações de entregas.
• O acordo visa reduzir os custos de energia e diminuir a latência em milhões de viagens e entregas diárias.
• A Amazon está a usar este acordo para destacar a sua gama de chips personalizados junto de clientes empresariais, num contexto de procura crescente por IA.

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A Uber está a aprofundar a sua relação de cloud com a Amazon Web Services, colocando o silício personalizado da AWS no centro da sua infra-estrutura em tempo real e das suas ambições em IA.

$UBER está a expandir a sua parceria $AMZN AWS para impulsionar mais da sua infra-estrutura de viagens, entregas e IA.

Esta iniciativa aprofunda uma relação Uber-Amazon já abrangente, que abarca computação na cloud, veículos autónomos e infra-estrutura de IA.

A relação entre a Uber e a Amazon tem… pic.twitter.com/hvbjj6V9F1

— Yeboah Walee (@YeboahWalee) 7 de Abril de 2026

A parceria alargada coloca dois dos chips personalizados da Amazon a trabalhar nas operações globais da Uber. O Graviton4 trata do processamento mais pesado por detrás das Zonas de Atendimento de Viagens — o sistema que, em milissegundos, decide que motorista recebe que viagem. O Trainium3 está a ser pilotado para treinar modelos de IA, alimentado por dados de milhares de milhões de viagens e entregas passadas.

Uber Technologies, Inc., UBER

A Uber processa um volume assombroso de decisões a cada segundo. Que motorista está mais próximo? Qual é a rota mais rápida? Quanto tempo vai demorar? Acertar essas decisões à escala — em horas de ponta, tempestades de chuva e eventos em estádios — é o principal problema de engenharia que a Uber está a pagar para resolver.

“A Uber opera a uma escala em que os milissegundos importam”, disse Kamran Zargahi, VP de Engenharia da Uber. “Ao transferirmos mais cargas de trabalho das Zonas de Atendimento de Viagens para a AWS, obtemos a flexibilidade para corresponder passageiros e motoristas mais rapidamente e lidar com picos de procura nas entregas sem perturbações.”

Ao executar as Zonas de Atendimento de Viagens no Graviton4, a Uber afirma que consegue escalar mais rapidamente durante picos de procura, ao mesmo tempo que reduz o consumo de energia e corta custos. É uma combinação rara — normalmente escolhe-se dois de três.

Modelos de IA Construídos em Milhares de Milhões de Viagens

O piloto do Trainium3 é onde as coisas ficam mais orientadas para o futuro. Os modelos de IA da Uber analisam dados de milhares de milhões de viagens para calcular horários de chegada, ordenar os carteiros e personalizar a experiência na aplicação. Treinar esses modelos à escala é dispendioso. O Trainium é a resposta da Amazon a esse problema de custos.

“Ao começarmos a pilotar alguns dos nossos modelos de IA no Trainium, estamos a construir uma base tecnológica que vai tornar cada experiência na Uber mais inteligente”, disse Zargahi.

Os modelos treinados no Trainium foram concebidos para melhorar a velocidade de correspondência, a precisão dos tempos de chegada e as recomendações de entregas — as métricas que afectam directamente se um passageiro volta a reservar ou se um restaurante continua na plataforma.

Para a Amazon, o acordo é tanto sobre marketing como sobre infra-estrutura. A AWS está a fazer uma investida agressiva para conquistar cargas de trabalho de IA empresariais aos rivais, e conquistar a Uber — uma das plataformas em tempo real mais exigentes do mundo — é um ponto de prova útil.

“Ajudamos a Uber a entregar a fiabilidade de que centenas de milhões de pessoas dependem hoje — e as experiências potenciadas por IA que vão definir a partilha de boleias e a entrega sob demanda de amanhã”, disse Rich Geraffo, VP e Managing Director para a América do Norte na AWS.

Porquê Chips Personalizados?

Os processadores “prontos a usar” da Intel ou AMD não estão optimizados para a combinação específica de cargas de trabalho que a Uber executa. A Amazon concebeu o Graviton para eficiência de computação de uso geral e o Trainium especificamente para treino de IA — tornando-os uma adaptação à medida do que a Uber precisa.

A Uber está também a trabalhar para personalizar as experiências dos utilizadores e acelerar a correspondência de viagens para se manter competitiva num mercado em que as margens são baixas e os custos de mudança são reduzidos.

O anúncio da parceria surge enquanto ambas as empresas enfrentam uma pressão mais ampla do mercado, com a UBER a descer 0.48% e a AMZN a descer 1.18% na terça-feira.

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