A próxima empresa de chips de 1 trilhão de dólares

1.A próxima empresa de chips de 1 trilhão de dólares pode surgir dos aceleradores de inferência da era pós-GPT, mas, para isso, é necessário ser o primeiro a produzir em massa sistemas em nível de rack e conquistar clientes-âncora na vanguarda.O período de oportunidade está se estreitando, e Tenstorrent, Etched e SambaNova devem entregar racks produzidos em massa em 2026, liderando temporariamente.

2.Groq e Cerebras provaram que, mesmo que haja falhas na arquitetura, basta ter chips produzidos em massa no momento certo, e superar as GPUs em indicadores chave como interatividade, para alcançar resultados na casa de 10 bilhões de dólares.Hoje, a demanda por tokens supera de longe a oferta, e tokens de baixa latência e na vanguarda são ainda mais escassos, oferecendo oportunidades semelhantes para aceleradores pós-GPT. Mas atrasar um ano custa caro — empresas que lançarem seus produtos apenas em 2027 ou depois enfrentarão desafios muito maiores.

A próxima empresa de chips de 1 trilhão de dólares pode surgir dos aceleradores de inferência da era pós-GPT, mas, para isso, é necessário ser o primeiro a produzir em massa sistemas em nível de rack e conquistar clientes-âncora na vanguarda.O período de oportunidade está se estreitando, e Tenstorrent, Etched e SambaNova devem entregar racks produzidos em massa em 2026, liderando temporariamente.

1. A próxima empresa de chips de 1 trilhão de dólares

A resposta pode ser mais simples do que você imagina. Etched, Fractile, MatX, Positron, Rebellions, SambaNova, Tensordyne, Tenstorrent, entre outros.

No último ano, duas startups de chips de IA alcançaram resultados financeiros incríveis.A Groq foi adquirida por 20 bilhões de dólares, enquanto a Cerebras alcançou uma capitalização de mercado superior a 40 bilhões após o IPO. São números grandes, mas ainda distantes da casa do trilhão. No cenário atual, se um sistema voltado principalmente para inferência, capaz de rodar modelos de ponta e escalar até petascale, conseguir crescer de forma contínua e fizer IPO, há sim chance de chegar ao valor de mercado de um trilhão de dólares.

Mas a arquitetura usada pela Groq e Cerebras não é perfeita.Ambas foram desenhadas antes dos grandes modelos de linguagem se tornarem padrão. Suas decisões iniciais não atendem aos modelos atuais. Eu as chamo de aceleradores "pré-era GPT".

O exemplo mais famoso, já amplamente debatido, é o uso exclusivo de SRAM.Mesmo servindo apenas um modelo menor, seria necessário um grande número de racks Groq; e, apesar das maravilhas do wafer de nível de chip da Cerebras (integrando 900.000 núcleos em um único silício), não há como abrigar todos os pesos de um modelo de ponta em um wafer, forçando a expansão para vários sistemas. Isso implica problemas econômicos e dificuldades em escalar o cache KV de forma eficiente, entre outros obstáculos.

Sinceramente, após estudar esses detalhes de engenharia, achei que essas empresas não tinham futuro no campo dos grandes modelos de linguagem.Claro, convenhamos — quem, há dez anos, imaginaria modelos desse porte? Mas sem memória de alta largura de banda para suportar longos contextos... como sobreviveriam? Quanto maior o contexto, melhor... difícil crescer assim?

O ponto fundamental é: ambas tinham chips prontos para produção na hora certa.Não importa as limitações de uma arquitetura totalmente SRAM — elas venciam as GPUs em alguma métrica-chave, como interatividade. Como Jensen deixou claro, usar chips SRAM para decodificação abriu novas possibilidades no fronteira de Pareto para 2026:

Por isso conseguiram resultados da ordem de 10 bilhões de dólares.Dezenas de bilhões, é meio surreal, não?

Eu errei feio ao achar que as limitações arquiteturais impediriam seu sucesso.

Olhando para trás, qual foi o fator mais importante?O timing.

Quando a Nvidia apareceu, Groq já estava produzindo em massa; quando foi a vez da OpenAI, Cerebras também.Esqueça o problema da arquitetura. Se você entrega o produto certo, e alarga os limites tecnológicos, o sucesso vem naturalmente. Para ser justo, eu achava que o problema da Groq e Cerebras era ter começado cedo demais e tomado decisões arquiteturais antes da ascensão dos Transformers. Começar cedo demais ou errar dá quase no mesmo...

De fato, começar cedo quase levou as duas ao fracasso — ambas ficaram à beira da falência.Mas, paradoxalmente, esse foi seu maior trunfo: pegaram a onda de inferência desprevenida com chips prontos para produção. Antes do Llama da Meta, ainda estavam tecnicamente “mortas”. Llama foi o primeiro grande modelo aberto e prático, permitindo que a Groq mostrasse ao mundo a experiência de chatbots ultrarrápidos.

Reforçando: só duas coisas importam de verdade — ter chip em produção no tempo certo, e avançar além da fronteira Pareto dominada por GPUs.Depois, a solução Dynamo da Nvidia facilitou ainda mais, desacoplando cargas e tornando possível rodar tarefas de decodificação limitadas pela memória em chips SRAM.

2. Era pós-GPT

Se a primeira era da inferência pertenceu às GPUs, então a era seguinte, de inferência GPU+LPU, foi aberta pela Groq e Nvidia.Mas uma nova era bate à porta: aceleradores de inferência para o pós-GPT. Do produto matricial à interconexão e hierarquia de memória, esses sistemas em rack são, desde o início, criados especificamente para inferência de grandes modelos de linguagem.

Existem muitas startups nesse segmento, sem contar os XPUs customizados, como Maia, MTIA, Trainium, entre outros.Qual delas pode ser o próximo Groq ou Cerebras, conseguindo um cliente gigante e viabilizando uma venda ou IPO?

3. O que é preciso para ser a próxima empresa de chips de 1 trilhão de dólares

Se aprendemos algo até aqui, é que não se deve focar demais em arquitetura de engenharia.Sim, arquitetura importa no longo prazo, mas, em um cenário de demanda assim, basta cumprir quatro critérios:

1. Conseguir rodar modelos de ponta com mais de 1 trilhão de parâmetros
2. Entregar sistemas em rack
3. Superar o líder atual em pelo menos um indicador de desempenho crítico
4. Conquistar um cliente âncora na vanguarda

Conseguir rodar modelos de ponta com mais de 1 trilhão de parâmetros.É aí que está a expansão de valor e escala — clientes na vanguarda querem e precisam implantar aceleradores pós-GPT em grande escala. Sistemas incapazes de rodar modelos de 1T de parâmetros só disputarão mercados secundários. Valorizo os modelos secundários, especialmente em aplicações corporativas, mas o mercado está em outra escala — é preciso estar na vanguarda para ser o novo Groq ou Cerebras.

Entregar sistemas em rack.A corrida pela inferência no petascale acontece por rack. Vence quem projeta e lança racks de aceleradores de forma rápida e confiável.

Superar o líder atual em pelo menos um indicador de desempenho crítico.Não precisa vencer em tudo, mas tem que ser, nesse aspecto, pelo menos uma ordem de grandeza melhor.

Conquistar um cliente âncora na vanguarda.É preciso convencer alguém a apostar pesado, colocando recursos e criando relação de longo prazo. Laboratórios de modelos ou provedores de nuvem hyperscale são os melhores candidatos, talvez um novo player de nuvem, mas dificilmente um cliente estatal.

Claro, suporte a software é só o básico.

Fora isso, a lógica é essa — simples assim.

Sim, detalhes técnicos contam, como quantização, hierarquia de memória, domínio de scaling vertical etc.Mas, para ser franco, agora o relevante é só: trazem desempenho diferenciado? Tudo pode ser analisado demolindo as arquiteturas de cada concorrente — o que importa é o que cada arquitetura oferece em desempenho crítico no fim das contas.

Vivemos um momento único.A demanda por tokens supera, de longe, a oferta; tokens de baixa latência são ainda mais escassos, pois as GPUs não acompanham, ou só entregam em throughput, sem viabilidade econômica. Essa escassez e alto valor dos tokens interativos deram à Groq e à Cerebras o trunfo de serem “produzidas em massa, com arquitetura boa o suficiente”.

Mas essa oportunidade tem prazo; a janela já existiu, e Groq/Cerebras a aproveitou.Ser pioneiro é fundamental.

Isso leva à próxima pergunta: qual será a próxima janela, e quem chega primeiro?

Talvez seja só perguntar: quem vai ser o primeiro a lançar um acelerador de inferência pós-GPT de 1 petawatt?

Para responder a isso, segue o restante do artigo.

1. Corrida pela vanguarda: ranking e timeline de todas as 11 empresas pela data de entrega do rack de última geração
2. Análise completa da Tenstorrent: a única com rack de ponta disponível hoje, exemplo gratuito de diligência
3. As outras 10 empresas: nota a nota, com fonte, cobrindo as concorrentes de vanguarda, placas de expansão de decodificação e produtos secundários
4. Provas: só 2 entre 8 empresas de ponta têm dados terceiros confiáveis
5. Quem realmente tem chance de ser a próxima de 1 trilhão, e um argumento para redesenhar todo o ranking

4. Corrida pela vanguarda: quem alcança primeiro a escala de rack

Então, quais startups passam pelos 4 filtros? E qual é a ordem de lançamento? Organizei as empresas conforme o cronograma divulgado para entrega de sistemas de rack de ponta. Naturalmente, é preciso encarar esses cronogramas com ceticismo; estamos só comparando datas anunciadas para entrega e não desempenho.

Vale notar que muitas delas já lançaram produtos no passado, mas eram soluções secundárias — estão agora focando racks para os grandes modelos modernos.Por isso, foco apenas nas datas em que, conforme o roadmap, entregarão sistemas realmente de ponta.

Buscando fontes públicas — releases, blogs, podcasts — o resultado é:

Visualização:

Atenção: cada item refere-se ao primeiro rack ou primeiros samples, não escala petawatt.Na minha visão, lançar o primeiro rack é relevante; mas atingir 1 PW é o desafio real.

O primeiro rack mostra que o sistema funciona; atingir a escala petawatt mostra que a empresa funciona.

Quem entrega em 2026, quem não entrega?

Tenstorrent, Etched e SambaNova entregarão racks produzidos em massa em 2026.

Positron, Tensordyne e Rebellions estão um ano atrás.A Rebellions afirma entregar em 2026, mas o REBEL de ponta está só em amostras, então é mais realista para racks de produção em 2027.

Fractile e MatX estão dois anos atrás. Seus roadmaps marcam 2027 para samples e primeiras instalações, não produção em escala. A entrega mesmo para clientes só deve ser 2028.

Com oferta tão escassa, atrasar um ano sai muito caro.Não quer dizer que empresas com lançamento só em 2027 sejam menos competitivas tecnicamente ou jamais conquistarão clientes grandes. Basta conseguir um só grande cliente e já pode chegar à escala. Mas só compete quem coloca o produto na pista! Não importa quão robusta seja sua arquitetura — sem produto lançado, não está jogando o jogo.

Quem lança primeiro?

A Tenstorrent diz que “já está entregando chips produzidos em massa”.Promissor! Mas, e clientes? Tenstorrent já tem provedores de nuvem nascente e governos como clientes; mas não anunciou laboratórios de vanguarda ou hyperscalers. Esses clientes iniciais bastam para atingir petawatt? Analisamos isso a fundo na próxima seção.

Uma aquisição poderia acelerar a ida ao mercado da Tenstorrent, pois fabricantes tradicionais já têm relação com hyperscalers.Circularam rumores em junho de que a Qualcomm estudava um aporte de US$ 8-10 bi. Mas Keller negou conversas, então essa via está fria.

A Etched está mais competitiva do que parecia meses atrás.Anuncia racks ainda no verão, muito antes de MatX e Fractile. Chegou a ser tida como fora do páreo, mas segue ativa e se diz na ponta.

Importante: Etched fala em escala petawatt.Dizem que há “caminho para 1 petawatt” em 2027, e estão montando a infraestrutura: fábrica em Taiwan, datacenter, planta e laboratório em San Jose. O cofundador Rob Wachen declarou em release: “Construímos para petawatt desde o início... Produção em massa É o produto.”

A Etched ainda não revelou clientes, mas reporta contratos acima de US$ 1 bi.Falar em “caminho para petawatt” e em “produção em massa” sugere que mira clientes que sustentem tal escala.

Resta saber se a Etched realmente entrega petawatt em 2027, mas pelo menos pesquisa o alvo certo para a disputa trilionária.

A SambaNova informa que o SN50 de ponta estará implantado no segundo semestre de 2026.Se SambaNova, Etched e Tenstorrent entregarem racks competitivos, fim de 2026 e início de 2027 serão eletrizantes!

Até agora, clientes anunciados pela SambaNova são corporativos como JPMorgan e SoftBank, mas nada na escala de petawatt.

A SambaNova assinou um contrato plurianual com o JPMorgan. Segundo Liang: “É um avanço, porque a maioria dos fornecedores ainda não sabe como atuar no mercado corporativo. O setor enterprise será crucial; não será 100%, mas será uma potência inegável e já enxergamos isso.” Liang diz que os clientes enterprise querem hospedar modelos privados e dados próprios, e isso dificilmente acontecerá em datacenters petawatt.