GPU da Nvidia vs TPU do Google: quais as diferenças?

02 de Dezembro de 2025 as 18h 40min

A disputa entre a Nvidia e o Google por espaço na infraestrutura da inteligência artificial ganhou novo fôlego nos últimos meses. De um lado, a Nvidia reafirma que suas GPUs continuam “uma geração à frente” da concorrência; do outro, o Google avança com as TPUs de sétima geração (incluindo o novo chip Ironwood) e com o modelo Gemini 3, ambos projetados para entregar eficiência e desempenho superiores.

A disputa reacende a pergunta que domina o setor: afinal, o que diferencia uma GPU de uma TPU e por que isso está moldando o futuro da IA?

As GPUs (Graphics Processing Units) da Nvidia se tornaram o padrão de mercado para treinar e executar modelos de IA. Uma liderança tão consolidada que a empresa detém mais de 90% do mercado global de chips de inteligência artificial. Esse domínio foi reforçado pela chegada da geração Blackwell, considerada por especialistas a mais poderosa da empresa, capaz de acelerar significativamente o treinamento de modelos gigantes.

Originalmente pensadas para gráficos, as GPUs evoluíram para lidar com cargas paralelas intensas – justamente o tipo de tarefa exigida pelo deep learning. A grande vantagem está no ecossistema maduro, compatível e amplamente usado por pesquisadores e empresas em todo o mundo.

Já as TPUs (Tensor Processing Units) do Google seguem outro caminho. Elas são ASICs, chips feitos sob medida para cálculos de tensores e matrizes, o “coração” matemático da IA moderna. Essa especialização torna as TPUs mais eficientes em energia e throughput, além de escalarem melhor em grandes clusters.

Em outras palavras, as TPUs não apenas consomem menos energia para realizar cada operação, como também conseguem processar uma quantidade maior de trabalho por segundo e atuar em conjunto como se fossem uma única máquina. Essa arquitetura permite treinar modelos enormes de maneira mais rápida e eficiente, algo essencial na corrida da inteligência artificial. É justamente esse pacote (chip, modelo, compilador e nuvem) que dá ao Google uma integração vertical difícil de replicar.

Como explicou ao Olhar Digital a matemática e economista Nicole Grossmann, especializada em inteligência artificial pelo Georgia Tech, “as TPUs são chips feitos sob medida para operação de tensores, onde mora o núcleo do deep learning. Por serem especializadas, elas são muito mais eficientes em termos de watt e escalabilidade para cargas de IA”.

Mesmo diante do avanço das TPUs, a Nvidia segue confortável no topo, e faz questão de reforçar isso publicamente. A empresa destaca que sua plataforma é a única capaz de rodar todos os grandes modelos de IA e de atender a praticamente qualquer tipo de workload.

A compatibilidade universal é o segredo do time de Jensen Huang. Migrar um pipeline inteiro – modelos, bibliotecas, frameworks e infraestrutura – para TPUs não é simples. É por isso que analistas consideram improvável uma transição rápida ou massiva.

Nicole Grossmann reforça esse ponto: “A Nvidia continua muito forte porque oferece versatilidade e compatibilidade universal. O ecossistema de pesquisa já está todo adaptado para GPU, e migrar para TPU não é trivial”.

Fonte: DA REPORTAGEM