#TSMC
SoftBank anunciou que vendeu toda sua participação de US$5,83 bilhões em ações da Nvidia para financiar novas apostas em empresas de IA. O montante vendido dá algo como R$31,28 bilhões, na cotação atual. A empresa já reportou lucros gigantes — mais de US$16 bilhões em um trimestre — o que virou R$85,84 bilhões, e mesmo assim decidiu realocar capital para investir pesado em provedores de inteligência artificial.
O efeito imediato foi uma leve queda nas ações da SoftBank e também uma pequena pressão nas ações da Nvidia, mas o ponto curioso é que esse dinheiro tende a voltar indiretamente para a Nvidia: qualquer grande provedor de IA que receba esses investimentos provavelmente vai comprar GPUs Blackwell da Nvidia para treinar modelos. Então vender ações da Nvidia para investir em IA pode, no fim, alimentar a própria cadeia de consumo de hardware da empresa. Também rolou notícia de grandes apostas contra a Nvidia por investidores externos, mas nada aqui aponta que a arquitetura da indústria mudou de verdade.
No fim das contas, é menos sobre destruir a Nvidia e mais sobre realocar grana num tabuleiro onde todo mundo se alimenta dos mesmos componentes. A Nvidia ainda aparece enorme nas métricas de mercado — valor de mercado citado acima fica na casa dos US$4,6 trilhões (≈R$24,68 trilhões).
Isso muda a sua decisão na hora de montar ou atualizar placa de vídeo agora?
As fábricas que fazem nossos chips andam usando uma técnica chamada Inverse Lithography Technology (ILT) para corrigir a bagunça que a luz EUV faz quando tenta desenhar circuitos minúsculos. Em vez de ir somando pequenos ajustes nas máscaras, o ILT parte da saída desejada e calcula, pixel a pixel, a máscara que vai imprimir direito no silício — o resultado visual parece psicodélico, mas o que importa é que funciona em camadas problemáticas.
A Nvidia levou pra produção um empurrão de software chamado cuLitho, que joga muita computação nas GPUs para desenhar essas máscaras curvas mais rápido; TSMC já integra isso em fluxos para o nó N2 em camadas selecionadas. Isso não é só conversa: empresas do setor afirmam ganhos grandes em velocidade ao usar essas ferramentas.
Se você curte entender por que os chips que vão entrar no seu PC podem sair de uma máscara que parece arte abstrata, esse é o ponto: curvas nos padrões e muita força bruta de software estão mudando como o silício é feito. Como você acha que isso vai afetar a próxima geração de placas de vídeo?