ARM

Preço Arm Holdings

Fechada
ARM
€200,06
+€15,04(+8,13%)

*Dados atualizados pela última vez: 2026-04-27 03:21 (UTC+8)

Em 2026-04-27 03:21, o Arm Holdings (ARM) está cotado a €200,06, com uma capitalização de mercado total de €213,01B, um Índice P/L de 141,57 e um rendimento de dividendo de 0,00%. Hoje, o preço das ações oscilou entre €179,80 e €203,03. O preço atual está 11,26% acima do mínimo do dia e 1,45% abaixo do máximo do dia, com um volume de negociação de 20,48M. Ao longo das últimas 52 semanas, ARM esteve em negociação entre €85,43 e €203,02, estando atualmente a -1,45% do máximo das 52 semanas.

Estatísticas principais de ARM

Fecho de ontem€174,78
Capitalização de mercado€213,01B
Volume20,48M
Índice P/L141,57
Rendimento de Dividendos (TTM)0,00%
EPS diluído (TTM)0,75
Rendimento líquido (exercício financeiro)€676,52M
Receita (exercício financeiro)€3,42B
Data de ganhos2026-05-06
Estimativa de EPS0,58
Estimativa de receita€1,25B
Ações em circulação1,21B
Beta (1A)3.338

Sobre ARM

Arm Holdings plc projeta, desenvolve e licencia produtos de unidade central de processamento e tecnologias relacionadas para empresas de semicondutores e fabricantes de equipamentos originais que dependem deles para desenvolver produtos. Oferece microprocessadores, propriedade intelectual de sistemas (IPs), unidades de processamento gráfico, IP físicos e IPs de sistemas associados, software, ferramentas e outros serviços relacionados. Os seus produtos são utilizados em vários mercados, como automotivo, infraestrutura de computação, tecnologias de consumo e Internet das coisas. A empresa opera nos Estados Unidos, República Popular da China, Taiwan, Coreia do Sul e internacionalmente. A empresa foi fundada em 1990 e tem sede em Cambridge, Reino Unido. A Arm Holdings plc é uma subsidiária da Kronos II LLC.
SetorTecnologia
IndústriaSemicondutores
CEORene Anthony Andrada Haas
SedeCambridge,None,GB
Colaboradores (exercício financeiro)8,33K
Receita Média (1A)€410,89K
Lucro líquido por colaborador€81,21K

Perguntas Frequentes sobre Arm Holdings (ARM)

Qual é o preço das ações de Arm Holdings (ARM) hoje?

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Arm Holdings (ARM) está atualmente a negociar a €200,06, com uma variação de 24h de +8,13%. O intervalo de negociação das últimas 52 semanas é de €85,43–€203,02.

Quais são os preços máximo e mínimo das últimas 52 semanas para Arm Holdings (ARM)?

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Qual é o índice preço-lucro (P/L) de Arm Holdings (ARM)? O que indica este valor?

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Qual é a capitalização de mercado de Arm Holdings (ARM)?

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Qual é o lucro por ação (EPS) trimestral mais recente de Arm Holdings (ARM)?

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Deve comprar ou vender Arm Holdings (ARM) agora?

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Que fatores podem influenciar o preço das ações da Arm Holdings (ARM)?

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Como comprar ações da Arm Holdings (ARM)?

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Aviso de Risco

O mercado de ações envolve um elevado nível de risco e volatilidade de preços. O valor do seu investimento pode aumentar ou diminuir, e poderá não recuperar o montante total investido. O desempenho passado não é um indicador fiável de resultados futuros. Antes de tomar qualquer decisão de investimento, deve avaliar cuidadosamente a sua experiência de investimento, situação financeira, objetivos de investimento e tolerância ao risco, bem como realizar a sua própria pesquisa. Sempre que apropriado, consulte um consultor financeiro independente.

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Outros mercados de negociação

Últimas Notícias Arm Holdings (ARM)

2026-04-25 02:41

Meta vai utilizar milhões de chips AWS Graviton para cargas de trabalho de IA

Mensagem do Gate News, 25 de abril — A Amazon anunciou a 24 de abril que a Meta vai utilizar milhões de chips AWS Graviton para cargas de trabalho de IA, assinalando uma vitória significativa junto dos clientes para os processadores ARM internos da AWS. Os chips serão usados para inferência de IA e para computação geral, em vez de treino de modelos. O acordo abrange vários anos e vale milhares de milhões de dólares, com a Meta a planear implementar dezenas de milhões de núcleos de processador Graviton5. O anúncio surge após a parceria de seis anos da Meta, no valor de US$10 billion, para a cloud com o Google Cloud em agosto de 2025, embora a empresa continue a manter relações com a AWS e com a Microsoft Azure. A medida reflecte mudanças mais amplas na indústria, à medida que a Amazon expande o seu negócio de chips de IA personalizados. Em abril, a Anthropic comprometeu-se a gastar US$100 billion ao longo de mais de 10 anos em cargas de trabalho da AWS focadas em chips personalizados, levando a Amazon a investir mais US$5 billion na startup.

2026-04-15 06:36

Placa de Desenvolvimento N1 para PC com Chip Baseado em Arm da NVIDIA Surge, Entrada no Mercado Iminente

Mensagem de Gate News, 15 de abril — A placa de desenvolvimento N1 da NVIDIA, uma (SoC) baseada em Arm para PCs Windows, co-desenvolvida com a MediaTek desde o final de 2024, surgiu numa plataforma chinesa de compra e venda em segunda mão. A placa inclui módulos de memória SK Hynix LPDDR5X e tem um preço de 9.999 yuan (aproximadamente $1.370). Os chips N1/N1X são considerados derivados do GB10 utilizado na estação de trabalho de IA DGX Spark da NVIDIA, com velocidades de relógio, largura de banda de memória e contagens de núcleos ajustadas para ambientes de portáteis. O N1X integra 10 núcleos de CPU Arm Cortex-X925 de alto desempenho, 10 núcleos Cortex-A725 energeticamente eficientes e núcleos de GPU Blackwell, com o objetivo de melhorar as capacidades de gaming e criação de conteúdos em portáteis Windows baseados em Arm. O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, mencionou pela primeira vez o chip N1 em setembro do ano passado, durante um anúncio com a Intel, afirmando que seria usado no DGX Spark e em produtos semelhantes. Espera-se que o chip seja oficialmente apresentado durante o GTC 2026, a decorrer em conjunto com a Computex Taipei de 1 a 4 de junho. A Lenovo e a Dell estão, segundo informações, a preparar lançamentos de produtos relacionados.

2026-04-10 06:31

A SK Telecom, em conjunto com a Arm e a Rebellions, desenvolve soluções de inferência para centros de dados de IA

Notícias do Gate News, a 10 de abril, a SK Telecom anunciou a assinatura de um memorando de entendimento (MOU) trilateral com a empresa britânica de design de chips Arm e a startup sul-coreana de chips de IA Rebellions, para desenvolver em conjunto soluções de servidores de inferência para centros de dados de IA. De acordo com o acordo, as três partes irão combinar a recém-lançada CPU AGI da Arm e o chip de aceleração de IA RebelCard, que se prevê ser lançado no terceiro trimestre deste ano pela Rebellions, para desenvolver em conjunto servidores de inferência de IA, que serão testados e validados no centro de dados de IA da SK Telecom. Entre eles, a CPU AGI da Arm é otimizada para ambientes de inferência de alta densidade e para implementações de IA em grande escala, enquanto a RebelCard foi concebida especificamente para inferência de IA em grande escala.

2026-03-25 08:05

O intermediário mais seguro da indústria de chips seguiu o caminho mais perigoso

40 mil milhões de dólares e 15 mil milhões de dólares, o que os separa não é uma curva de crescimento, mas uma autêntica revolução no modelo de negócio. Em 24 de março, a Arm lançou em São Francisco a sua primeira CPU de data center desenvolvida internamente na história de 35 anos da empresa. Este chip, chamado AGI CPU, possui 136 núcleos Neoverse V3, processo TSMC de 3nm, TDP de 300W, sendo a Meta o seu primeiro cliente, com implantação em larga escala ainda este ano. Foram também anunciadas parcerias com OpenAI, Cerebras, Cloudflare, SAP e SK Telecom. O CEO da Arm, Rene Haas, apresentou uma série de metas, afirmando que o negócio de chips deverá atingir 15 mil milhões de dólares de receita anual até 2031, com uma receita total de 25 mil milhões de dólares para toda a empresa e um lucro por ação de 9 dólares. O que significam estes números? A Arm, no seu exercício fiscal de 2025 (até março de 2025), prevê uma receita total de 4.007 milhões de dólares, segundo o relatório anual, sendo 1.839 milhões de dólares em receitas de licenças e 2.168 milhões de dólares em royalties, com uma margem bruta de 97%. Em outras palavras, uma empresa com uma receita anual de 4 mil milhões de dólares pretende, em cinco anos, alcançar um volume de negócios semelhante ao departamento de data center da Intel, que em 2024 faturou 12,8 mil milhões de dólares no seu quarto trimestre. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b28ad97cef-f349f58fa5-8b7abd-ceda62) De 40 a 150 mil milhões, uma subida de 3,7 vezes, por trás desta transformação está a tentativa da Arm de passar de uma mera empresa de licenciamento de IP para uma entidade que vende tanto os desenhos quanto os produtos finais. Isto não tem precedentes na indústria de chips. Por que a Arm arrisca tanto? A resposta está na sua lista de clientes. Nos últimos três anos, os maiores clientes de data center da Arm têm feito o mesmo. Segundo dados públicos da AWS, a Amazon já migrou mais de 50% do poder de computação EC2 para os seus próprios chips Graviton, sendo o mais recente o Graviton5, com 192 núcleos. O Google Cloud revelou que o chip Axion da Google já suportou a migração de mais de 30 mil aplicações internas, com uma melhoria de eficiência energética de 80%. A Microsoft também usa o Cobalt 200, baseado na arquitetura Neoverse da Arm, com processo de 3nm da TSMC e 132 núcleos. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-c5de4f78e1-d55712aa2b-8b7abd-ceda62) Estas empresas de cloud utilizam arquitetura licenciada da Arm, mas os chips são desenhados, fabricados e implantados por elas próprias. A Arm lucra com taxas de licença e royalties, não com o lucro dos chips. À medida que mais capacidade de processamento é absorvida por estes chips próprios, o limite de receita da Arm no data center torna-se cada vez mais evidente. Analisando a estrutura de receitas da Arm nos últimos quatro anos, o perfil deste limite torna-se mais claro. Segundo os relatórios financeiros anuais, de FY2022 a FY2025, a receita total da empresa passou de 2,7 mil milhões de dólares para 4 mil milhões, com um crescimento médio anual de cerca de 14%. Os royalties aumentaram de 1.562 milhões para 2.168 milhões, e as licenças de 1.141 milhões para 1.839 milhões. O crescimento dos royalties desacelerou para cerca de 20%, impulsionado principalmente pela atualização da arquitetura móvel Armv9, e não pelo data center. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bc18c9e7b5-cd622fbbbf-8b7abd-ceda62) Se este ritmo de crescimento continuar, mesmo mantendo cerca de 20% ao ano em licenças e royalties, até 2031 a receita total não ultrapassará os 10 mil milhões de dólares. Os restantes 15 mil milhões terão de vir de um negócio que ainda não existe. Essa é a lógica por trás do objetivo da Arm de fabricar os seus próprios chips. Optar por fabricar chips por conta própria é, na essência, competir com os seus próprios clientes. Uma empresa que vende desenhos de arquitetura começa a construir os seus próprios edifícios, enquanto os seus compradores já construíram muitos anos. Este é o verdadeiro contexto do AGI CPU de 136 núcleos. Segundo o The Register, este chip tem frequência base de 3,2 GHz, máxima de 3,7 GHz, memória DDR5 de 12 canais, com 6 GB/s por núcleo, 96 canais PCIe 6.0 e suporte a CXL 3.0. A Arm posiciona-o como “a base de computação na era da IA agentic”, focado em tarefas de CPU na inferência de IA, como agendamento de tarefas e gestão de fluxo de dados, sem competir diretamente com GPUs. A mudança na quota de mercado também é reveladora. Segundo a Omdia, até 2025, os servidores baseados na arquitetura da Arm representarão cerca de 21% das unidades vendidas globalmente, com uma taxa de crescimento de 70%. Mas, dentro de data centers de grande escala, essa proporção já se aproxima de 50%. O monopólio de 40 anos do x86 não está a desmoronar-se, mas a ser substituído por chips um a um. O risco de a Arm fabricar os seus próprios chips não está na tecnologia, mas nas relações. A disposição da Meta em ser o seu primeiro cliente deve-se, em parte, ao facto de a Meta ainda não ter projetos de chips próprios tão avançados quanto os da Amazon ou Google. Mas o que pensam a Amazon, Google e Microsoft sobre isto? Um fornecedor que começa a competir pelo seu negócio, será que ainda lhe vai confiar as arquiteturas mais críticas? A aposta da Arm é que o crescimento do mercado de data centers será mais rápido do que a deterioração das relações com os clientes. Rene Haas acredita que a procura por CPUs na era da IA será suficientemente grande para que o desenvolvimento interno de chips e a licença de arquiteturas possam coexistir. O objetivo de 15 mil milhões de dólares é uma avaliação desse cenário. 35 anos vendendo desenhos, pela primeira vez construindo os seus próprios edifícios. Os desenhos continuam a ser vendidos, os edifícios também, só que agora no mesmo terreno, cabe tudo? Clique para conhecer as oportunidades na BlockBeats **Junte-se à comunidade oficial da BlockBeats:** Grupo Telegram de subscrição: https://t.me/theblockbeats Grupo de Telegram: https://t.me/BlockBeats_App Conta oficial no Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia

Publicações em alta sobre Arm Holdings (ARM)

LittleFishFlyToTheS

LittleFishFlyToTheS

3 Horas atrás
Nvidia sofre grande queda na quota, onde estão as oportunidades na nova fase da revolução AI? Este é o nono artigo da série de 100 textos sobre investimento em IA. Nos artigos anteriores, analisamos Intel, AMD e ARM. Nos últimos anos, o preço das ações dessas empresas aumentou bastante — AMD dobrou, Intel triplicou, ARM também atingiu níveis históricos. Após esse crescimento, surge uma questão simples: Ainda é possível manter as ações que já subiram? Há oportunidades nas que ainda não subiram? Para responder a essa questão, não há como escapar de uma palavra-chave — raciocínio. Nas análises anteriores, o crescimento dessas empresas, o que aparece repetidamente, são esses dois termos. Então: qual o tamanho do mercado de raciocínio? Em que estágio estamos atualmente? Quais empresas se beneficiarão? Quais já estão precificadas pelo mercado, quais ainda não? Este é o nono artigo da série de 100 textos sobre investimento em IA, com cerca de 15 mil palavras, conteúdo rico e de fácil leitura, recomenda-se guardar para consultar depois. 1. Quão grande é o mercado O treinamento de modelos é como "programar", o raciocínio é "o processo diário de invocação desse programa". Após o treinamento do GPT, milhões de pessoas o usam diariamente para fazer perguntas, e cada interação consome poder de cálculo de raciocínio. Claude Code executa uma tarefa, um agente roda cem vezes, cada rodada é raciocínio. Diversas pesquisas de setor e mídia apontam na mesma direção: após o modelo entrar em produção, o raciocínio se tornará a maior parte do custo de ciclo de vida, estimativas comuns variam entre 80-90%. Ou seja, na futura era da IA, a conta de poder de processamento terá 8 reais de cada 10 gastos em raciocínio. Porém, nos últimos três anos, o mercado discutiu quase exclusivamente o treinamento, pois ele é considerado uma história mais "sedutora" — quem tem mais H100, quem tem mais parâmetros, quem treinou a próxima geração de modelos primeiro. O raciocínio era visto como uma tarefa secundária após o treinamento. Essa percepção está sendo revertida, e essa é a razão fundamental pela qual as empresas de semicondutores dessa última ano foram reprecificadas. Então, o mercado de raciocínio é grande, mas qual o seu tamanho exato? Pode ser avaliado de cinco perspectivas. Primeiro, número de usuários. ChatGPT tem 900 milhões de usuários semanais, 50 milhões de assinantes pagos. Na China, a comparação é mais direta — o volume diário de chamadas de tokens passou de 100 bilhões no início de 2024 para 140 trilhões em 2026, um aumento de 1400 vezes. Ainda não há saturação nesse aspecto. Segundo, intensidade de uso. O volume de tokens processados pela OpenAI era de 6 bilhões por minuto em outubro de 2025, atingiu 15 bilhões em abril de 2026 — um aumento de 2,5 vezes em seis meses. A receita de versões empresariais representa mais de 40%, e o uso por clientes corporativos é dezenas de vezes maior que por consumidores. Terceiro, comprimento das conversas. O comprimento do contexto passou de algumas centenas de tokens no início para 1 milhão de tokens na API DeepSeek V4 Pro / Flash, com saída máxima de 384 mil. Quanto maior o texto, maior o consumo de memória e poder de cálculo por raciocínio. Quarto, os próprios modelos estão cada vez mais exigentes em poder de processamento. Modelos como OpenAI o1, DeepSeek R1, Claude Thinking, que realizam raciocínio, antes de responder, "pensam" internamente milhares ou dezenas de milhares de tokens. Jensen Huang, CEO da Nvidia, citou o DeepSeek R1 como exemplo, dizendo que modelos de raciocínio podem precisar de uma quantidade de cálculo muito maior, até cem vezes mais. Antes, ao fazer uma pergunta à IA, ela respondia imediatamente; agora, ao fazer uma questão difícil, ela pensa meio minuto antes de responder. Esse "pensar meio minuto" é o novo consumo de poder de cálculo. Quinto, os agentes. Uma tarefa de um agente geralmente requer 10 a 100 chamadas ao modelo. O volume semanal de uso do OpenAI Codex já ultrapassou 4 milhões de usuários ativos (até 22 de abril de 2026) — isso é apenas um produto de uma empresa. Um especialista do setor estima que o consumo total de poder de cálculo de IA inteligente pode ser mais de 10 vezes maior do que o de grandes modelos de linguagem com parâmetros semelhantes. Multiplicando esses cinco fatores, a demanda total por raciocínio deve expandir em várias ordens de magnitude nos próximos três a cinco anos, não é uma narrativa exagerada, mas uma avaliação cada vez mais próxima do mainstream. 《Nvidia sofre grande queda na quota de raciocínio, onde estão as oportunidades na segunda fase da revolução AI?》
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LittleFishFlyToTheS

LittleFishFlyToTheS

13 Horas atrás
《NVIDIA份额只剩 48%,推理大时代机会在哪?》 Este é o nono artigo da série de 100 artigos sobre pesquisa de investimento em IA, com 20 mil palavras, recomenda-se primeiro guardar para leitura posterior, pois poucos conseguirão terminar de ler. Nos artigos anteriores, analisamos Intel, AMD, ARM. Nos últimos anos, os preços das ações dessas empresas aumentaram bastante — AMD dobrou, Intel triplicou, ARM também atingiu níveis históricos máximos. Após esse aumento, surge uma questão simples: ainda vale a pena manter ações dessas empresas que já subiram? Há oportunidades em ações que ainda não subiram? Para responder a essa questão, não se pode evitar uma palavra-chave central — raciocínio. Nas análises anteriores, o aumento dessas empresas sempre voltou a essa palavra. Então: quão grande é o mercado de raciocínio? Em que estágio estamos atualmente? Quais empresas se beneficiarão? Quais já estão precificadas pelo mercado, quais ainda não? Essa é uma compreensão fundamental a ser adquirida primeiro. 1. Quão grande é o mercado O treinamento de modelos é "escrever programas", o raciocínio é "o processo diário de chamada desse programa". Após o treinamento do GPT, milhões de pessoas o usam diariamente para fazer perguntas, e cada interação consome poder de cálculo de raciocínio. Claude Code executa uma tarefa, um agente roda cem rodadas, cada rodada é raciocínio. Diversos estudos de setor e mídia apontam na mesma direção: após o modelo entrar em produção, o raciocínio se tornará a maior parte do custo de ciclo de vida, estimativas comuns variam entre 80-90%. Ou seja, na futura era de IA, na conta de poder de cálculo, 8 em cada 10 unidades de gasto serão consumidas pelo raciocínio. Porém, nos últimos três anos, o mercado discutiu quase exclusivamente o treinamento, pois ele é considerado uma história mais "sedutora" — quem tem mais H100, quem tem mais parâmetros, quem treinou a próxima geração de modelos primeiro. O raciocínio era visto como uma tarefa secundária após o treinamento. Essa percepção distorcida está sendo revertida, e essa mudança é a razão fundamental pela qual as empresas de semicondutores dessa última ano foram reprecificadas. Mas quão grande é esse mercado de raciocínio? Pode-se estimar de cinco formas específicas. Primeiro, número de usuários. ChatGPT tem 900 milhões de usuários semanais, 50 milhões de assinantes pagos. A comparação na China é ainda mais direta — o volume diário de chamadas de tokens passou de 100 bilhões no início de 2024 para 140 trilhões em 2026, um aumento de 1.400 vezes. Essa demanda ainda não atingiu saturação. Segundo, intensidade de uso. O volume de tokens processados pela OpenAI era de 6 bilhões por minuto em outubro de 2025, atingiu 15 bilhões em abril de 2026 — um aumento de 2,5 vezes em seis meses. A receita de versões empresariais representa mais de 40%, e o uso por clientes corporativos é dezenas de vezes maior do que por consumidores. Terceiro, comprimento das conversas. O comprimento do contexto passou de algumas centenas de tokens no início para o V4 Pro / Flash, listado na documentação da API DeepSeek, com um contexto de 1 milhão de tokens, e uma saída máxima de 384 mil. Quanto maior o texto, maior o consumo de memória e poder de cálculo por raciocínio. Quarto, os próprios modelos estão cada vez mais caros em termos de cálculo. Modelos de raciocínio como OpenAI o1, DeepSeek R1, Claude Thinking, antes de responder, "pensam" internamente milhares ou dezenas de milhares de tokens. Jensen Huang, por exemplo, mencionou o DeepSeek R1, dizendo que modelos de raciocínio podem precisar de muito mais cálculo, até cem vezes mais. Antes, ao fazer uma pergunta à IA, ela respondia imediatamente; agora, ao fazer uma pergunta difícil, ela pensa por meia minuto antes de responder. Esse "pensar por meia minuto" é um aumento no consumo de poder de cálculo. Quinto, agentes. Uma tarefa de agente geralmente requer chamar o modelo de 10 a 100 vezes. O uso semanal do OpenAI Codex já ultrapassou 3 milhões — isso é apenas um produto de uma empresa. Uma pessoa do setor de IA estima que o consumo total de poder de cálculo de um agente inteligente pode ser mais de 10 vezes maior do que de um grande modelo de linguagem com parâmetros semelhantes. Multiplicando esses cinco fatores, a demanda total por raciocínio pode experimentar uma expansão de várias ordens de magnitude em três a cinco anos, não é uma narrativa exagerada, mas uma avaliação cada vez mais próxima do mainstream. Na economia, há um fenômeno antigo chamado Paradoxo de Jevons — quando a eficiência de uso de um recurso melhora, o consumo total pode aumentar, pois ele fica mais barato e mais cenários se tornam viáveis. Após a melhora na eficiência da máquina a vapor, o consumo de carvão na Inglaterra disparou; após a redução do preço do token de raciocínio, as chamadas de IA aumentaram exponencialmente. É o mesmo roteiro. Segundo a IEA, o consumo de energia dos data centers globais passará de 1,5% do total em 2024 para o dobro, atingindo 945 TWh até 2030 — aproximadamente o consumo anual de energia da Alemanha e França juntos. Além disso, ações concretas na indústria reforçam ainda mais esse argumento: A ARR da Anthropic passou de 1 bilhão de dólares no final de 2024 para 30 bilhões de dólares no início de 2026 — um crescimento de 30 vezes em 14 meses. Para sustentar essa curva, a empresa garantiu mais de 11 GW de poder de cálculo até o final de 2025 e início de 2026, incluindo uma encomenda de 21 bilhões de dólares em TPU da Broadcom. A OpenAI já comprometeu a implantação de 10 GW de chips personalizados. A Google aumentou sua meta de entrega de TPU para 6 milhões de unidades em 2026, um aumento de 50%. Os investimentos de capital dos provedores de nuvem também são mais evidentes. A Google planeja gastar entre 175 e 185 bilhões de dólares em capital em 2026, quase o dobro de 2025; a Amazon investirá 200 bilhões de dólares; a Meta planeja aumentar em 65%, chegando a 118 bilhões de dólares. Os oito maiores provedores de nuvem terão um investimento total de mais de 600 bilhões de dólares em 2026, um crescimento anual de 40%. Colocando tudo junto, a conclusão é simples — a curva de demanda por raciocínio em IA já ultrapassou a capacidade de fornecimento de qualquer fornecedor de hardware. Essa é a essência do mercado de raciocínio: na era do treinamento, "criar um deus"; na era do raciocínio, "esse deus é chamado por bilhões de pessoas diariamente, cada agente faz cem chamadas, cada uma pensando dezenas de milhares de tokens". De um ao outro, o consumo de poder de cálculo não aumenta linearmente, mas de forma exponencial. 2. Quais ações se beneficiarão? Um mercado grande não significa que todas as empresas se beneficiarão, e a posição de domínio da NVIDIA já está se enfraquecendo nos dados! Em 2026, a participação da NVIDIA no mercado global de chips de raciocínio de IA será de aproximadamente 48,2%, a AMD cerca de 16,7%, o setor de ASICs aproximadamente 18,5% (sendo 7,8% para TPU do Google, 5,2% para Inferentia da AWS, e 5,5% para outros ASICs), e os chips de raciocínio nacionais somam 16,6%. A NVIDIA ainda mantém mais de 80% de participação no mercado de treinamento, mas no mercado de raciocínio já possui menos de metade, com 48,2%. Por que isso acontece? Na era do treinamento, a NVIDIA competia com força total — GPU de alto desempenho + NVLink de alta velocidade + ecossistema CUDA. Essa combinação é uma vantagem competitiva na fase de treinamento. Leia mais: 《NVIDIA份额只剩 48%,推理大时代机会在哪?》
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