O maior rival da NVIDIA está fazendo pedidos dela. Ontem, a Microsoft lançou o Maia 300, com planos de implementação em escala de gigawatts a partir de 2027, visando futuramente atribuir à sua própria芯片 a principal carga de inferência para seus produtos de IA. A Microsoft afirma que, sob as mesmas condições de energia, o Maia 300 produz 40% mais tokens do que os sistemas GPU líderes. O Google tem o TPU, a Amazon tem o Trainium, o Meta tem o MTIA, e agora a Microsoft também está prestes a colocar o Maia em produção em larga escala. Os principais clientes da NVIDIA estão coletivamente lutando pelo poder de definição de preços da capacidade de IA. Aqui há uma mudança muito interessante. Nos últimos dois anos, as grandes empresas de tecnologia se preocupavam em não conseguir comprar GPUs, e a NVIDIA quase podia determinar o preço da capacidade de processamento. Agora, todos estão gradualmente percebendo que, embora o treinamento de modelos ainda dependa de GPUs genéricas de alto desempenho, muitas tarefas de inferência repetitivas e estáveis podem perfeitamente ser atribuídas a chips projetados internamente. Especialmente quando os AI Agents se tornarem realmente populares, e a inferência mudar de uma conversa pontual para uma tarefa contínua diária, cada pequena redução no custo representa um enorme espaço de lucro. A NVIDIA pode enfrentar uma situação muito embaraçosa no futuro: a demanda por capacidade de IA continuará explodindo, as vendas e receitas de GPUs continuarão crescendo, mas sua participação nos lucros da indústria de IA começará a diminuir. Claro, o ajuste recente das ações de semicondutores tem muitas causas, mas acho que o mercado está reassessando um problema que foi ignorado até agora. A indústria de IA pode continuar florescendo, mas a NVIDIA nem sempre manterá o poder de precificação que tem hoje. E quando isso realmente acontecer, talvez nem seja necessário que alguém crie um chip mais poderoso que o da NVIDIA. Basta que clientes como Microsoft, Google e Amazon gradualmente reservem parte de seu orçamento de inferência para si mesmos — isso já será suficiente para alterar toda a distribuição de lucros da indústria.