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Amazon lança chip para aprendizado de máquina, desafiando Nvidia e Intel

28/11/2018 21h02

(Reuters) - A Amazon lançou nesta quarta-feira um microchip voltado para o chamado aprendizado de máquina, entrando em um mercado em que tanto a Intel quanto a Nvidia esperam elevar ganhos nos próximos anos.    

A Amazon é um dos maiores compradores de chips da Intel e da Nvidia, cujos semicondutores ajudam a impulsionar a unidade de computação em nuvem da Amazon, a Amazon Web Services. Mas a Amazon começou a projetar seus próprios chips.    

O chip chamado "Inferentia" da Amazon ajudará o que os pesquisadores chamam de inferência, o processo de pegar um algoritmo de inteligência artificial e usá-lo, por exemplo, escaneando o áudio e traduzindo em solicitações baseadas em texto.    

O chip da Amazon não é uma ameaça direta aos negócios da Intel e da Nvidia porque não venderá os chips. A Amazon venderá serviços para seus clientes de nuvem que operam sobre os chips a partir do próximo ano. Mas se a Amazon confiar em seus próprios chips, pode privar a Nvidia e a Intel de um grande cliente.    

Atualmente, os processadores da Intel dominam o mercado de inferência de aprendizado de máquina, que os analistas da Morningstar acreditam valerá 11,8 bilhões de dólares até 2021. Em setembro, a Nvidia lançou seu próprio chip de inferência para competir com a Intel.    

Além de chip de aprendizado de máquina, a Amazon havia anunciado na segunda-feira um processador para sua unidade de nuvem chamada Graviton. Esse chip é alimentado por tecnologia da Arm, do SoftBank. Atualmente, os chips baseados em dispositivos móveis alimentam telefones celulares, mas várias empresas estão tentando torná-los adequados para data centers. O uso de chips da Arm em data centers representa potencialmente um grande desafio para o domínio da Intel nesse mercado.    

A Amazon não está sozinha entre os fornecedores de computação em nuvem ao projetar seus próprios chips. O Google em 2016 revelou um chip de inteligência artificial projetado para receber chips da Nvidia.    

Os chips personalizados podem ser caros para projetar e produzir e os analistas apontam para esse investimento aumentando as despesas de pesquisa e de capital para grandes empresas de tecnologia.

(Reportagem de Stephen Nellis e Jeffrey Dastin)

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