O CEO da Broadcom, Hock Tan, acabou de enviar aos investidores um sinal bastante claro sobre para onde estão se direcionando as guerras de infraestrutura de IA. Durante a chamada de resultados do Q3 de 2026 da empresa, Tan revelou que a Anthropic, criadora do Claude AI, está no caminho certo para se tornar o maior cliente único da Broadcom em aceleradores de IA personalizados, conhecidos como XPUs, em 2027. E espera-se que mantenha essa posição de liderança até 2028.
Os números por trás da construção de computação da Anthropic
As ambições de hardware da Anthropic são impressionantes mesmo pelos padrões da atual corrida armamentista de IA. A empresa fez um pedido de $10 bilhões em racks Google TPU Ironwood em dezembro de 2025, seguido por um pedido adicional com valor de $11 bilhões.
O cronograma de implantação apresenta uma imagem igualmente agressiva. A Anthropic planeja 1 gigawatt de capacidade TPU em 2026, escalando para 5 GW de capacidade TPU v8i em 2027, com potencial para atingir 10 GW em 2028.
A Broadcom já começou os envios de produção do próximo TPU v8i, que alimentará uma parte significativa dessa capacidade planejada. A empresa também está fornecendo aceleradores personalizados para os chips Jalapeño da OpenAI, o que significa que a Broadcom está se tornando silenciosamente a fábrica escolhida para os dois laboratórios de IA de ponta mais proeminentes do planeta.
Por que o silício personalizado está dominando o mercado de GPUs
Aceleradores personalizados, ou XPUs, são projetados para cargas de trabalho específicas, o que significa que podem oferecer melhor desempenho por watt e por dólar para as empresas que podem arcar com o custo de desenvolvê-los. A receita de semicondutores de IA da Broadcom deve dobrar nos próximos anos, impulsionada quase inteiramente por essa demanda por silício personalizado.
O que isso significa para o cenário da infraestrutura de IA
A Broadcom agora está confirmada como fornecedora de silício personalizado para pelo menos três das mais importantes organizações de IA do mundo: Google, Anthropic e OpenAI.
As cifras de consumo de energia também merecem atenção de qualquer um que acompanhe as limitações do mundo real para a escala da IA. Passar de 1 GW para 10 GW de computação implantada em dois anos representaria um aumento sem precedentes na demanda energética de uma única empresa.