O que está acontecendo
Nesta semana, apurações revelaram que a China está avançando na tentativa de treinar mega IAs de fronteira de forma totalmente independente dos chips da NVIDIA. A Z.AI chinesa lançou recentemente o GLM-Image, o primeiro grande modelo gerador de imagens treinado exclusivamente usando processadores Huawei Ascend, sem utilizar um único chip americano em seu desenvolvimento. Em paralelo, uma infraestrutura massiva foi ativada na cidade de Zhengzhou: um supercomputador equipado com 60 mil chips aceleradores de IA fabricados domesticamente, com capacidade para rivalizar com clusters operados pelo Google e pela Meta.
Treinar uma IA de fronteira exige muito mais do que software sofisticado. Exige clusters de computação, interconexão eficiente, memória, energia e uma cadeia de fornecimento capaz de sustentar longos ciclos de treinamento. Por isso, a ausência de chips da NVIDIA nesses novos projetos não é um detalhe técnico: é o indicador de que Pequim está construindo um ecossistema próprio que controla a base física da corrida da inteligência artificial.
Por que isso importa
Se a China estiver conseguindo avançar nesse terreno com infraestrutura própria em larga escala, o impacto é duplo. De um lado, reduz a exposição às sanções dos Estados Unidos, restrições de exportação e gargalos de compra no exterior. De outro, sinaliza que a competição em IA não está mais restrita aos modelos, mas à base estrutural: a infraestrutura tecnológica ocidental versus um novo padrão asiático.
Há também uma consequência estratégica. A NVIDIA construiu sua liderança por dominar o hardware e o ecossistema de software (CUDA) de grandes modelos. Qualquer avanço chinês consistente fora desse padrão — utilizando frameworks próprios como o MindSpore — pressiona fornecedores, desenvolvedores e laboratórios globais a repensarem uma dependência que parecia intransponível.
O que está por trás
O pano de fundo é conhecido: restrições comerciais impostas pelos EUA e a tentativa chinesa de ampliar sua autonomia. Sem acesso fácil às cobiçadas GPUs H100 e H200 da NVIDIA, o governo chinês e suas gigantes tecnológicas formaram parcerias de alto nível para criar alternativas.
Diferente do que se especulava no passado, as opções agora têm nomes e capacidade de processamento real. A Huawei lidera a frente corporativa com os aceleradores Ascend 910B e 910C, que, embora tenham um poder computacional menor que o topo de linha americano, estão sendo utilizados em escala massiva para compensar a performance bruta. Outras empresas como Alibaba, Baidu (com seu chip Kunlun) e startups como a Moore Threads, que explodiu na bolsa de Xangai recentemente e garante rodar códigos CUDA sem precisar reescrevê-los, completam essa nova rede de fornecimento doméstico.
O que se desenha é uma clara corrida paralela: de um lado, o ecossistema global operando quase como refém dos estoques da NVIDIA; do outro, uma China disposta a provar que consegue sustentar o avanço tecnológico na força de seus próprios supercomputadores.
O que observar
Capacidade de interconexão e refrigeração: Acompanhar como a China lidará com a necessidade de energia em datacenters que precisam usar milhares de chips menos eficientes para alcançar o desempenho de uma única GPU de ponta americana.
Reação e sanções de Washington: Observar se o governo dos EUA vai apertar ainda mais o cerco à fabricante de chips SMIC ou tentar bloquear os equipamentos de litografia usados para produzir o Huawei Ascend.
Maturidade das Startups: Ações de empresas como a Moore Threads e Cambricon na bolsa de Xangai servirão de termômetro sobre a confiança do mercado na substituição à NVIDIA.
Mini-FAQ
A China já substituiu totalmente os chips da NVIDIA?
Não. O que existe agora é a prova de que clusters massivos podem treinar modelos fechados (como o GLM-Image) sem a marca, mas grande parte da indústria chinesa ainda realiza manobras, usando versões sancionadas (como o H20) ou treinando modelos no exterior para acessar hardware americano.
Isso significa que a China superou a NVIDIA em capacidade de treinamento?
Não. O chip Huawei Ascend 910C, o mais avançado fornecido pela China, ainda fica significativamente atrás do NVIDIA H200 em poder computacional bruto e largura de banda de memória. O país compensa isso utilizando quantidades muito maiores de chips em paralelo.
Quais chips estão sendo usados no lugar?
Principalmente os chips da série Ascend (910B e 910C) da Huawei. Há também forte presença dos aceleradores Kunlun (Baidu), processadores da Alibaba e GPUs de startups focadas em substituir os americanos, como a Moore Threads e a Cambricon.
Isso afeta só a China?
Não. Se a China consolidar seu ecossistema de software (como o MindSpore) em cima de um hardware próprio, ela poderá exportar supercomputadores de IA baratos para países em desenvolvimento, fragmentando o mercado global que hoje fala unicamente a língua da NVIDIA.