Em 12 de novembro, Jensen Huang anunciou publicamente sua renúncia aos cargos de Presidente, Diretor Executivo e Diretor. O preço das ações da Nvidia caiu até 14,4% no intraday, com o valor de mercado chegando a cair brevemente cerca de 600 bilhões de dólares, antes que a queda no fechamento se reduzisse para 4,3%.
Enquanto isso, a AMD, maior rival da Nvidia, fechou em alta de 5,9% naquele dia. Este já era o quinto dia consecutivo de ganhos da AMD, subindo um acumulado de 44,7% desde o fechamento de 5 de novembro até o fechamento do dia 12.
Isso me lembra o bolão da Polymarket sobre quem sucederá Jensen Huang. Em uma captura de tela postada pela conta oficial em 12 de novembro, a filha de Huang, Huang Minshan, ficou em primeiro lugar com 12%, enquanto a CEO da AMD, Su, e a CFO da Nvidia, Colette Kress, empataram em segundo lugar com 7% cada. A AMD é realmente habilidosa em ser o "segundo lugar"!
Na era do PC, a CPU era o hardware mais central, e a AMD estava sempre correndo atrás da Intel; na era da IA, os provedores de nuvem compram GPUs em lotes para construir data centers, e a AMD continua em segundo lugar, exceto que o líder se tornou a Nvidia.
Agora que isso aconteceu com a Nvidia, a AMD deve estar sorrindo até nos sonhos!
01 Os data centers de IA já foram visados pela AMD
O que a AMD está visando agora é o maior negócio da Nvidia.
Como a Nvidia só divulgará seu relatório financeiro do terceiro trimestre em 17 de novembro, horário do Leste, vamos primeiro olhar os dados financeiros do segundo trimestre.
De acordo com o relatório financeiro do segundo trimestre da Nvidia deste ano, a receita total da Nvidia foi de cerca de 96,2 bilhões de dólares, dos quais o negócio de data centers contribuiu com 89 bilhões de dólares, representando mais de 90%. No relatório financeiro da AMD, o negócio de data centers da AMD foi de apenas 6,7 bilhões de dólares, o que também inclui alguma receita de CPUs para servidores.
A AMD combinou suas CPUs para servidores, placas aceleradoras de IA e redes de alta velocidade em um rack chamado Helios, correspondendo ao produto de rack completo da Nvidia chamado Vera Rubin NVL72.
À esquerda está o AMD Helios, à direita está o NVIDIA Vera Rubin NVL72.
Em 30 de setembro, o fornecedor de equipamentos de TI corporativos Hewlett Packard Enterprise (HPE) divulgou que havia assinado um pedido de racks Helios de 1,2 bilhão de dólares com o provedor de serviços de nuvem dos EUA Vultr. A AMD já pode participar de compras de provedores de nuvem de nível bilionário.
O campus de data center Sabey SDC Columbia em East Wenatchee, Washington, EUA. A Vultr já expandiu a capacidade de computação de GPU na região de Seattle aqui.
Mas para a Nvidia, um pedido desse nível só pode ser considerado um "pedido pequeno".
Em 2 de novembro do ano passado, a empresa de computação em nuvem IREN assinou um acordo de compra de cerca de 5,8 bilhões de USD com a Dell para GPUs da Nvidia e produtos e serviços de suporte. No relatório financeiro do segundo trimestre deste ano, um certo "patrono de ouro" contribuiu com 16% da receita total da Nvidia, equivalente a cerca de 15,4 bilhões de USD, mais que o dobro da receita de data center da AMD no segundo trimestre.
Falando de forma exagerada, um único fio de cabelo arrancado da Nvidia é mais grosso que a cintura da AMD.
No entanto, agora que Jensen Huang renunciou aos seus cargos na Nvidia, a CEO interina é a CFO Colette M. Kress. Após a mudança de liderança, alguns clientes podem reconsiderar sua próxima rodada de compras.
Colette M. Kress, CEO interina e CFO da NVIDIA.
Apenas nove dias antes de a NVIDIA anunciar a saída de Jensen Huang, a AMD havia acabado de divulgar seu relatório financeiro do terceiro trimestre. Entre eles, a receita de data center subiu para US$ 8,546 bilhões, um aumento de 27,2% em relação ao trimestre anterior e de 97% em relação ao ano anterior, impulsionada principalmente pela demanda por CPUs de servidor EPYC e pelo lançamento das GPUs da série Instinct MI450. Na teleconferência daquele dia, Su disse que este foi o primeiro trimestre em que a AMD enviou racks MI455 e Helios e reconheceu receita.
Embora o relatório financeiro não tenha listado separadamente a receita do Helios, é claro que os produtos de rack completo começaram a contribuir com receita para a AMD.
A NVIDIA está prestes a divulgar seus dados do terceiro trimestre em 17 de novembro, horário do leste dos EUA, com o período estatístico encerrando em 25 de outubro. Nesse momento, Jensen ainda estava no cargo, então os dados não devem ter sido afetados. O que é mais notável é a orientação para o quarto trimestre dada pela administração.
Para a AMD, isso é como comprar seu próprio equipamento e esperar os monstros da selva renascerem, quando de repente chega a notícia da rota superior de que o oponente foi abatido sozinho. Para vencer esta partida, agora é uma boa oportunidade, mas se será possível "fazer bola de neve" e avançar direto, ainda há bastantes dificuldades esperando.
02 Placas de vídeo para desktop: realmente não há comparação possível
A AMD foi fundada no Vale do Silício em 1969, a mesma geração da Intel, e até antes da NVIDIA. Ela fabricava CPUs e, em 2006, comprou a empresa de placas de vídeo ATI, trazendo a Radeon para a AMD. Desde então, a empresa vem lutando contra a Intel no negócio de CPU enquanto luta contra a NVIDIA no negócio de GPU.
No começo, a AMD ainda conseguia competir de igual para igual com a NVIDIA, mas agora, em termos de placas de vídeo para desktop, a AMD não tem absolutamente nenhuma chance contra a NVIDIA.
De acordo com dados da Jon Peddie Research, no segundo trimestre de 2026, os embarques globais de GPUs discretas para desktop foram de cerca de 12,5 milhões de unidades, com a NVIDIA representando cerca de 90%, a AMD cerca de 8% e a Intel cerca de 2%.
A primeira lacuna óbvia surgiu em 2014 a 2015. A NVIDIA lançou primeiro as mais eficientes em termos energéticos GTX 970 e 980, enquanto a AMD só lançou a série Radeon 300 e a Fury X em junho do ano seguinte. Quando os novos cartões da AMD chegaram ao mercado, sua participação trimestral de embarques já havia caído para 18%.
No segundo trimestre de 2018, a AMD voltou uma vez a 36,1%, depois caiu de volta para 18,8% no final do ano. Naquele ano, a demanda por mineração recuou, e ambas as empresas enfrentaram problemas de estoque no canal. A NVIDIA lançou a série RTX 20, focada em ray tracing em tempo real, no segundo semestre do ano, enquanto a AMD só voltou a brigar nos preços mainstream em 2019 com a série RX 5700, com sua participação retornando a 31,1% no final do ano. Mais tarde, a RX 9070 XT também conseguiu alcançar taxas de quadros mais altas com um orçamento semelhante, mas no segundo trimestre de 2026, a participação de embarques de GPUs discretas para desktop da AMD ainda era de apenas cerca de 8%.
Hoje, o segmento de topo de linha ainda é liderado pela RTX 5090 da NVIDIA, e a AMD só consegue competir com os cartões da NVIDIA no mesmo nível em custo-benefício. A TechSpot testou 52 jogos em setembro de 2026, e a RX 9070 XT, com preço de cerca de US$ 730 a US$ 750, teve uma taxa média de quadros em 1440p 24% maior que a RTX 5070, que começava em US$ 800 na época.
À esquerda está a Radeon RX 9070 XT, e à direita está a GeForce RTX 5070.
Muito do "esmagamento" nas placas de vídeo para desktop se deve ao Jensen.
Em novembro de 2006, a NVIDIA lançou a GeForce 8800 com suporte a CUDA. Jensen Huang lembrou mais tarde que colocar CUDA nas placas de jogos consumiria muito lucro, mas ele insistiu em fazer isso de qualquer maneira. Em maio de 2008, os embarques acumulados de GPUs das séries GeForce 8 e 9 com suporte a CUDA já haviam ultrapassado 70 milhões de unidades.
O que é CUDA?
CUDA é um conjunto de ferramentas de software feito pela NVIDIA. Engenheiros o usam para entregar tarefas como treinamento de modelos às GPUs, e podem chamar diretamente código que a NVIDIA já escreveu e depurou. Por exemplo, quando dezenas de placas treinam juntas, há ferramentas prontas para como as placas trocam dados entre si.
Ilustração da computação paralela CUDA. O mesmo trecho de código pode ser entregue a vários threads de GPU para processar dados diferentes simultaneamente.
Quem compra placas de jogos pode não necessariamente usar CUDA, mas os desenvolvedores têm hardware que podem comprar a qualquer momento para escrever programas e executar experimentos.
Embora Jensen Huang tenha saído, o CUDA, ao qual os desenvolvedores estão acostumados, ainda está lá. Ainda é relativamente "fácil" para a AMD conquistar os gamers, mas se quiser conquistar as pessoas que compram placas de vídeo para desenvolvimento, ela tem que superar o obstáculo do CUDA.
03 O fosso do CUDA pode realmente ser atravessado?
O maior desafio para a AMD ao tentar conquistar os clientes da NVIDIA é o CUDA.
Esse conjunto de coisas foi construído pela NVIDIA um
Diandian
passo de cada vez."The NVIDIA Way: Jensen Huang and His Tech Empire" escreveu que a NVIDIA não apenas colocou o CUDA nas placas de jogos que os desenvolvedores podiam pagar, mas também enviou pessoas para ajudar os desenvolvedores a mover programas de simulação molecular para as GPUs.
A NVIDIA divulgou que, até o ano fiscal de 2026, mais de 7,5 milhões de desenvolvedores estavam usando o CUDA e suas outras ferramentas de software, com centenas de bibliotecas de software especializadas acompanhando.
É claro que a AMD não está sem contra-medidas.
O ROCm é a ferramenta de software da AMD para competir com o CUDA, permitindo que os desenvolvedores alterem menos linhas de código ao trocar de placa. Por exemplo, ao treinar um modelo de classificação de fotos com PyTorch no seu próprio computador, desde que todos os recursos utilizados sejam suportados, instalar a versão ROCm do PyTorch permite que o script de treinamento original continue a ser executado na Radeon.
No tutorial oficial da AMD, uma demonstração local de IA na série Radeon RX 9000, mostrando o ComfyUI executando a geração de imagens SDXL.
Mas o que é realmente difícil de alcançar em relação ao CUDA são as ferramentas e o código prontos. Quanto mais recursos um projeto depende, mais itens precisam ser verificados um a um ao migrar para a AMD.
E para os data centers, substituir a NVIDIA pela AMD torna as coisas ainda mais complicadas: uma única placa pode funcionar, mas ainda é preciso verificar se dezenas de placas treinando juntas funcionam corretamente.Isso não é apenas uma questão de dinheiro; o tempo é, na verdade, mais importante.
O Midjourney enfrentou um problema semelhante. Em maio deste ano, o fundador do Midjourney, David Holz, disse em uma entrevista que o Midjourney escolheu o Google TPU desde o início; se tivesse usado o conjunto completo de ferramentas da NVIDIA desde o primeiro dia, o progresso da pesquisa da equipe provavelmente teria sido um ano mais cedo.Se pudesse fazer de novo, ele usaria GPUs NVIDIA desde o primeiro dia. Diferentes escolhas técnicas realmente afetam o progresso dos negócios.
Uma foto de arquivo do fundador do Midjourney, David Holz.
Ao falar sobre alcançar as placas de vídeo da NVIDIA, Liang Wenfeng disse: "A tecnologia não tem segredos, mas reiniciar leva tempo e custa caro."
A abordagem da AMD é fazer com que os clientes alterem o mínimo possível de código. Por exemplo, se um cliente escreve um modelo em PyTorch, desde que os recursos utilizados já sejam suportados na AMD, a maior parte do código do modelo pode permanecer a mesma, e o PyTorch entrega a computação à GPU da AMD por meio do ROCm. Para o código CUDA próprio dos clientes, a AMD também tem ferramentas que podem ajudar a converter parte dele.
Em sua apresentação de IPO, a Anthropic disse que usou o Claude Mythos Preview para ajudar a modificar o código de computação e conseguiu colocar o processamento de entrada de um modelo em execução na AMD MI355X em cerca de três dias, atingindo uma velocidade utilizável.
A Meta e a AMD adaptaram 10 modelos de recomendação para as GPUs de ambas as empresas; treinando com o mesmo número de placas, cada lado ganhou algumas e perdeu outras, e a velocidade geral de treinamento foi aproximadamente a mesma.
Os provedores de nuvem já começaram a usar ambos, não colocando mais todos os ovos na mesma cesta.
Em 26 de outubro deste ano, a NVIDIA anunciou uma expansão de sua colaboração de modelos com a Meta; no dia seguinte, a AMD divulgou que a Meta já estava usando o Helios. Para os departamentos de compras, isso significa que a mesma rodada de expansão pode ser dividida por tarefa. O treinamento que depende do CUDA continua a usar a NVIDIA, enquanto o treinamento de modelos de recomendação já validado no ROCm pode comprar separadamente computação da AMD.
É claro que perder Jensen Huang como rosto da empresa inevitavelmente afetará os negócios da NVIDIA, principalmente porque Jensen realmente consegue conquistar as pessoas com seu rosto.
Em 2025, a NVIDIA assinou um acordo com a CoreWeave inicialmente avaliado em US$ 6,3 bilhões, concordando em comprar sua computação não arrendada até 2032. O rosto de Jensen Huang representa a NVIDIA.
Depois que ele sair, qual cara teria coragem de assumir compromissos em nome da NVIDIA?
04 A AMD quase morreu, e estava ainda menos disposta a ser a segunda
Em 2006, a AMD comprou a ATI e, a partir de então, lutou contra a Intel em CPUs enquanto lutava contra a NVIDIA em placas de vídeo.
Mas ao longo da década seguinte, ambas as frentes caíram uma após a outra.Em 2015, a participação global de embarques de x86 da AMD havia caído de 25,3% no final de 2006 para 12,1%, e as GPUs discretas para desktop chegaram a ter apenas 18%.
No final de 2015, a AMD tinha apenas US$ 785 milhões em caixa e títulos negociáveis, com US$ 2,26 bilhões em dívidas. A divisão que vendia processadores para PC e placas de vídeo viu a receita cair 42% naquele ano.
Na época, a AMD colocou o FX-8370 contra o Skylake Core i7-6700K da Intel no desktop. Em um teste contemporâneo cobrindo 14 aplicativos, a pontuação geral do FX-8370 foi cerca de 39% menor.
Com a participação em CPUs reduzida a pouco mais de 10%, a AMD teve que aguentar até que a próxima geração de produtos chegasse.
Pedidos de consoles de jogos e o dinheiro da venda de ações compraram tempo para a AMD. Su Zifeng lembrou mais tarde que a AMD primeiro concentrou recursos em refazer os núcleos de CPU, depois ampliou o investimento em GPUs. Um novo conjunto de núcleos de CPU poderia ajudá-la a reconquistar o negócio de desktop e também retornar ao mercado de servidores.
Esse novo design é o Zen. Na mesma frequência, um núcleo consegue fazer mais.
A série Zen ajudou a trazer a AMD de volta dos mortos. A AMD a usou para fabricar o Ryzen para desktop, reconquistar o negócio de desktop, e também a usou para fabricar o EPYC para servidores, reentrando no mercado de servidores. No segundo trimestre de 2026, olhando apenas para EPYC e Xeon em servidores, a participação de embarques da AMD havia alcançado 46,4%, apenas 7,2 pontos percentuais atrás dos 53,6% da Intel.
Em 2017, Su Zifeng mostrou o processador Ryzen de primeira geração.
A linha de GPUs não foi abandonada.
Na época, o PS4 da Sony e o Xbox One da Microsoft usavam chips personalizados da AMD, com uma CPU e um processador gráfico em um único chip. A tecnologia acumulada na fabricação de placas de vídeo poderia ser vendida tanto para jogadores de PC quanto para fabricantes de consoles.
O PlayStation 4 de primeira geração e o controle DualShock 4 anunciados na E3 em 2013.
Em dezembro de 2016, no dia anterior à AMD mostrar seus processadores Zen para desktop, ela anunciou o plano Radeon Instinct para aprendizado profundo.
Enquanto salvava a CPU, a AMD já estava fabricando GPUs para data centers treinarem modelos de IA.
Essa coragem finalmente começou a compensar. A AMD lançou o Instinct MI100 para computação em data center em 2020 e, em 2023, usou o MI300X para competir pela capacidade de computação de grandes modelos. Hoje, o EPYC resgatado e o Instinct desenvolvido ao longo do caminho tornaram-se o núcleo do rack Helios.
Capa do vídeo oficial de engenharia da AMD "Building Helios", mostrando o local de desenvolvimento.
O Oracle Cloud é um caso muito bom. Porque ele tanto compra racks quanto aluga capacidade de computação para clientes.
A Oracle planeja usar 50.000 GPUs da série AMD Instinct MI450, iniciando a implantação no terceiro trimestre de 2026, para construir um cluster de IA aberto a clientes de nuvem, e continuar expandindo a implantação em 2027 e além. Calculado em 72 placas por rack Helios, isso representa quase 700 racks totalmente configurados no início.
Tome a Vultr como referência. Seu cluster de IA da AMD da geração anterior planejado em Ohio deve usar cerca de 24.000 placas MI355X, e todo o projeto do cluster está planejado para investir mais de US$ 1 bilhão. Apenas o primeiro lote de implantação da Oracle planeja usar mais que o dobro do número de placas desse projeto.
Com Jensen Huang fora, o céu da AMD clareou.
As placas gráficas para desktop finalmente podem respirar aliviadas. Embora o CUDA, ao qual os desenvolvedores estão acostumados, ainda esteja lá, já é bom conquistar alguns gamers.
Os data centers são onde a AMD pode aproveitar a oportunidade para conquistar pedidos. O rack Helios completo está repleto das esperanças da Su Ma, o ROCm também pode ajudar a contornar o fosso do CUDA, e os clientes até já se inscreveram, apenas aguardando o envio.
Mas eu acho que a AMD não vai rir alto; eles só vão não conseguir se conter quando Chen Liwu também sair da Intel.
Este artigo é da conta pública do WeChat "Hardcore Kanban" (ID: yinghekb), autor: o que abraça a IA
