Os chips da Cerebras Systems podem ser 15 vezes mais rápidos do que alguns modelos Blackwell da Nvidia, mas a Nvidia tem 2 vantagens distintas

Inteligência artificial (IA) fabricante de chips Cerebras Systems (CBRS 6,87%) tornou-se pública a 14 de maio, em meio a grande entusiasmo. As ações subiram 68% no seu primeiro dia de negociação — um sinal, segundo especialistas, de que o mercado de IA está vivo e bem.

O hype em torno desta oferta pública inicial faz sentido, dado que a Cerebras compete com grandes designers de chips como a Nvidia (NVDA 0,68%) e a AMD, ambos com um desempenho extraordinário nos últimos anos.

Os investidores provavelmente ficaram ainda mais entusiasmados ao ler na declaração de registo da Cerebras que a empresa afirma que os seus chips são 15 vezes mais rápidos do que os dos principais concorrentes.

Embora isso seja indiscutivelmente intrigante, as unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia ainda têm duas vantagens distintas sobre os chips da Cerebras.

Fonte da imagem: Getty Images.

Por que os chips da Cerebras são diferentes

Enquanto a maioria dos designers de chips inicia o processo de fabricação cortando grandes pastilhas de silício em muitos pequenos pedaços que eventualmente se tornarão chips individuais, a Cerebras usa uma pastilha de silício inteira para fabricar um chip gigante: os seus motores de escala de pastilha (WSEs) são 58 vezes maiores do que os processadores Blackwell 200 da Nvidia. Alguns meios de comunicação descreveram os chips da Cerebras como tendo o tamanho de um prato de jantar.

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NASDAQ: CBRS

Cerebras Systems

Variação de hoje

(-6,87%) $-19,36

Preço atual

$262,50

Pontos-chave de dados

Capitalização de mercado

$61B

Intervalo do dia

$254,25 - $284,99

Intervalo de 52 semanas

$185,00 - $386,34

Volume

121 mil

Volume médio

12,8 milhões

Margem bruta

39,03%

Chips maiores certamente têm algumas vantagens nos centros de dados, pois mais memória e poder de processamento podem ser integrados neles. A Cerebras afirma que o seu modelo WSE-3 tem 250 vezes mais memória no chip do que o modelo B200 da Nvidia e 2.625 vezes mais largura de banda de memória.

Ter mais memória no chip ajuda a resolver gargalos de processamento de dados que as GPUs menores enfrentam, como buscar dados de outras GPUs ou de memória externa adjacente ao chip.

Embora isso possa tornar os chips da Cerebras competitivos ou até melhores em certas situações, aqui estão duas razões pelas quais os acionistas da Nvidia não estão a entrar em pânico.

1. Chips menores são vantajosos de algumas formas

Embora a Cerebras naturalmente se concentre nas desvantagens dos chips rivais, há cenários em que chips menores podem oferecer vantagens, principalmente porque proporcionam aos clientes mais flexibilidade.

Por um lado, chips de escala de pastilha são mais caros de fabricar e contêm muitos mais núcleos do que os menores. Se partes suficientes de um dos enormes chips da Cerebras forem defeituosas, o chip inteiro (caro) pode ter que ser descartado. Embora a empresa tenha projetado os seus chips com redundâncias para reduzir as hipóteses de isso acontecer, defeitos ocorrem em todos os processos de fabricação de chips.

Além disso, nem todas as tarefas de IA exigem o poder total de um WSE-3. Tarefas menores requerem menos GPUs, portanto, empresas de pequeno a médio porte que pretendem implementar aplicações de IA provavelmente encontrarão soluções mais económicas em empresas como a Nvidia. E as GPUs da Nvidia podem ser implantadas em clusters personalizados para fornecer qualquer capacidade de processamento necessária.

2. CUDA

Mas a maior vantagem competitiva da Nvidia pode ser a sua camada de software CUDA (Compute Unified Device Architecture), que atualmente domina o espaço. É uma plataforma de software que permite aos desenvolvedores escrever código para as GPUs da Nvidia — e, geralmente, esse código só pode ser executado nas GPUs da Nvidia.

A empresa introduziu o CUDA em 2006, e nas últimas duas décadas, um ecossistema robusto desenvolveu-se em torno da plataforma, que foi amplamente adotada por consumidores e empresas.

Por exemplo, segundo a Nvidia, empresas farmacêuticas usam o CUDA para ajudar a descobrir novos medicamentos, fabricantes de automóveis utilizam-no para melhorar as capacidades de condução autónoma dos seus veículos, e retalhistas usam-no para analisar dados de clientes que influenciam as recomendações de produtos e publicidade.

A transição para fora do CUDA seria um processo difícil. Não só exigiria reescrever muito código, como também operar em torno de todo esse ecossistema já existente. Sem falar que a maioria dos desenvolvedores do setor trabalhou com o CUDA durante toda a sua carreira, e usam muitas outras ferramentas desenvolvidas especificamente para o CUDA. Estão habituados a essas ferramentas e são eficientes com elas. Abandonar tudo isso seria uma opção pouco atraente para a maioria das empresas.

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NASDAQ: NVDA

Nvidia

Variação de hoje

(-0,68%) $-1,50

Preço atual

$218,01

Pontos-chave de dados

Capitalização de mercado

$5,3 trilhões

Intervalo do dia

$215,17 - $221,07

Intervalo de 52 semanas

$129,16 - $236,54

Volume

2,8 milhões

Volume médio

171,3 milhões

Margem bruta

74,15%

Rendimento de dividendos

0,02%

No ano passado, o CUDA suportava mais de 900 bibliotecas e modelos de IA, segundo a Business Insider, com cada biblioteca correspondendo a uma indústria que utiliza a tecnologia da Nvidia.

É verdade que a Cerebras construiu a sua própria camada de software para competir com o CUDA, mas a Nvidia tem uma grande vantagem inicial.

A vantagem competitiva da Nvidia é comparável às que as empresas de pagamentos Visa e Mastercard desfrutam, que desempenham papéis essenciais na facilitação de transações de pagamento. Poderia outra empresa fazer o que essas duas fazem do ponto de vista tecnológico? Claro, mas conseguiriam replicar as suas enormes redes globais e escala?

Bem, ainda não aconteceu.