Megacontrato de US$ 100 bi (cerca de 140 trilhões de won) entre OpenAI e Nvidia está, na prática, paralisado

• O plano de investimento da Nvidia de até US$ 100 bilhões para apoiar o treinamento e a operação dos modelos de IA de próxima geração da OpenAI não está avançando devido à oposição interna e às incertezas
• A estrutura de construção de infraestrutura computacional de 10 GW e aluguel de chips, anunciada em setembro de 2025, ficou parada no nível de memorando de entendimento inicial e não evoluiu para um contrato definitivo
• Dentro da Nvidia, surgiram preocupações sobre a falta de disciplina operacional e o aumento da concorrência no plano original, que era um acordo não vinculante
• A OpenAI enfrenta entraves em sua estratégia de garantir computação em larga escala durante a preparação para o IPO no fim de 2026
• Com o crescimento do Google Gemini e do Anthropic Claude, a dinâmica competitiva dos modelos de IA está se tornando desfavorável para a OpenAI

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Visão geral do contrato e conteúdo do anúncio inicial

• A Nvidia assinou um memorando de entendimento prometendo construir pelo menos 10 gigawatts de poder computacional para a OpenAI
  • Incluía uma estrutura na qual a OpenAI alugaria essa infraestrutura da Nvidia
  • Também foi discutido um plano no qual a Nvidia forneceria até US$ 100 bilhões em investimento ou financiamento
• Na época do anúncio, Jensen Huang descreveu isso como o maior projeto de computação da história
  • Logo após o anúncio, as ações da Nvidia subiram cerca de 4%, e o valor de mercado da empresa atingiu aproximadamente US$ 4,5 trilhões

Estagnação das negociações e preocupações internas

• No entanto, as negociações desse contrato estão atualmente paradas na fase inicial, sem progresso substancial
• Em privado, Jensen Huang enfatizou que o acordo era não vinculante e ainda não estava fechado
  • Ele também expressou preocupações sobre a falta de disciplina operacional da OpenAI e o aumento da concorrência com Google e Anthropic
• Ainda assim, porta-vozes da Nvidia e da OpenAI afirmaram a intenção de continuar cooperando

Pressão financeira sobre a OpenAI e preocupações dos investidores

• A OpenAI está se preparando com o objetivo de realizar um IPO até o fim de 2026
• No último ano, concentrou-se na disputa para garantir capacidade computacional em larga escala
• Sam Altman mencionou que os contratos acumulados totalizam compromissos de computação de US$ 1,4 trilhão
  • Isso equivale a mais de 100 vezes a estimativa de receita da época
• A OpenAI explicou que, considerando as sobreposições entre contratos, a exposição real seria menor

Mudanças no ambiente competitivo e reação do mercado

• Com o sucesso do Google Gemini, o crescimento do ChatGPT desacelerou, e a OpenAI declarou internamente código vermelho
• O Claude Code da Anthropic está pressionando a OpenAI na área de codificação com IA
• A Nvidia também prometeu separadamente um investimento de até US$ 10 bilhões na Anthropic
• A OpenAI assinou vários contratos com empresas de semicondutores e nuvem, impulsionando a alta dos mercados globais, mas
  investidores demonstraram preocupação sobre sua capacidade de financiar esses acordos, e as vendas de ações de tecnologia ligadas à OpenAI continuaram
• Em um documento regulatório de novembro, a Nvidia afirmou que "não há garantia de que firmará um contrato definitivo relacionado a uma oportunidade de investimento na OpenAI ou a outros investimentos potenciais, nem de que o investimento será concluído conforme o esperado"
• Em uma conferência do UBS em dezembro, o CFO da Nvidia reafirmou que o contrato definitivo ainda não havia sido assinado

Dilema estratégico da Nvidia

• A Nvidia reconhece a necessidade de manter certo nível de apoio porque a OpenAI é um de seus principais clientes
• Se a OpenAI perder terreno na concorrência, isso pode levar a uma queda na demanda por GPUs
• Anthropic e Google usam AWS Trainium e Google TPU
  • Isso representa uma ameaça competitiva estrutural às GPUs da Nvidia

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Link do arquivo da matéria

• Nos últimos 6 meses, a participação de mercado da OpenAI caiu bastante
  Nesse meio-tempo, a Nvidia vem treinando sua própria família de modelos com a nova liquidez que garantiu
  Nessa situação, a aliança com a OpenAI parece menos significativa do que antes
  Veja mais no blog da Nvidia

  • A Nvidia já desenvolve seus próprios modelos há bastante tempo, incluindo a família Megatron
    Desde 2019, esses modelos vêm servindo como planta de referência para outras empresas
    Link do artigo
  • Por melhor que sejam os modelos da OpenAI, eu não gostaria de usá-los por causa dos problemas de confiança com Sam Altman
    Ele perdeu credibilidade com mudanças de posição sobre regulação, vazamento de e-mails internos etc.
  • Agora a indústria de IA entrou na fase de comoditização (commodity)
    Os modelos estão ficando parecidos a cada atualização, e no fim só vai restar competição por preço
    As avaliações das empresas de IA baseadas na premissa de “o vencedor leva tudo” estão desmoronando
  • A Nvidia não está competindo com a OpenAI em modelos de fronteira
  • A OpenAI focou no mercado consumidor, mas o público em geral rejeita ou não gosta de IA
    Já a Anthropic focou em B2B e no mercado de programação, conquistando uma posição muito melhor
    E Sam Altman continua sendo uma figura antipática

• O último parágrafo da matéria é interessante
  A Anthropic treina seus modelos usando o Trainium da AWS e os TPUs do Google
  Esses chips são a principal ameaça competitiva aos GPUs da Nvidia
  Se for assim, a única grande empresa de IA que ainda treina modelos com base na Nvidia talvez seja a OpenAI

  • A expressão “a maioria” é exagerada
    Não só Google e Amazon, mas também Microsoft, Meta, xAI, Tesla e Oracle ainda estão tentando garantir o máximo possível de GPUs da Nvidia
  • A OpenAI vai continuar usando GPUs da Nvidia, mas agora provavelmente terá de pagar preço cheio
  • Até agora, a Nvidia vinha ficando no papel de vendedora de pás (fornecedora de hardware)
    mas, se outras empresas começarem a fazer seus próprios chips, ela pode entrar diretamente na mina (desenvolvimento de modelos)
    Como a OpenAI parece instável, é preciso uma estratégia de diversificação de risco
  • É uma estratégia interessante a Anthropic usar seus próprios chips
    Parece uma tentativa de escapar da disputa por chips da Nvidia
  • Se a Nvidia investir demais na ClosedAI, outras empresas podem passar a evitar usar a Nvidia

• O vídeo sobre a CoreWeave é interessante
  Ele mostra bem a estrutura financeira complexa das empresas de IA

  • A CoreWeave recebeu recentemente um aporte de resgate de US$ 2 bilhões da Nvidia
    Veja a matéria da TechCrunch
  • A CoreWeave adquiriu a Weights & Biases (W&B) no ano passado
    Blog oficial
    Parece um movimento estratégico
  • A explicação de que Microsoft e Google estão forçando IA em seus produtos por causa dessa estrutura complexa de investimentos parece convincente
  • Também é interessante que a garantia do empréstimo recebido pela Nvidia sejam GPUs antigos

• Ultimamente, os anúncios de investimento não vinculantes parecem praticamente um show para inspirar confiança

  • Mas parte disso não é simples fraude, e sim posicionamento diante da incerteza futura
    A Amazon investe na Anthropic e na OpenAI porque é difícil para ela treinar seus próprios modelos
    A Oracle também está cooperando com a OpenAI pelo mesmo motivo
    e a Nvidia está se movendo para continuar presente na stack tecnológica dessas empresas
  • Mas, no fim, tudo isso parece uma corrida antes do colapso
    Daqui a 10 anos haverá uma sequência de denúncias sobre questões éticas,
    e, até lá, os insiders já terão vendido todos os RSUs e ido embora

• O bug que a OpenAI não conseguiu resolver em 2 semanas mostra a falta de capacidade funcional da empresa
  Link da issue no GitHub
  Mesmo com a maioria dos usuários empresariais sem conseguir nem fazer login no CLI,
  isso não virar uma grande notícia indica a fraqueza do ecossistema de desenvolvedores

  • Já fazem até a piada: “não era só a IA consertar sozinha?”
  • Na prática, isso parece um típico tratamento de ticket enterprise
    A UI funciona, mas o ambiente headless não,
    e o erro acontece por causa de restrições de recurso exclusivas do plano Enterprise
    No fim, estão resolvendo com gambiarras como tunelamento SSH ou copiar a autenticação pela UI
  • O fato de a issue ter só um “like” mostra que parece não importar para ninguém

• Muita gente já previa há tempos que a estratégia da OpenAI de tratar “o próprio modelo como produto” estava errada
  O valor real está nas ferramentas e na velocidade construídas sobre o modelo

  • Mas alguns ainda argumentam que o modelo é o principal ativo
    porque, sem ele, você pode sofrer um rug pull a qualquer momento
  • Ainda assim, há quem diga que é difícil monetizar todo esse valor em um único lugar

• A estrutura circular de investimentos no setor de IA está ficando cada vez mais evidente
  Link do vídeo

• É um timing interessante, em conjunto com a notícia divulgada ontem sobre os planos de IPO da OpenAI
  Matéria do WSJ

• As avaliações infladas e a febre de investimentos em IA nos últimos tempos estavam me deixando inquieto
  Depois de usar diretamente modelos locais, o caminho para o colapso ficou mais claro para mim

  • A Nvidia virou a empresa mais valiosa por causa do monopólio dos GPUs,
    mas na verdade a AMD também faz GPUs bons o suficiente
    No fim, a Nvidia foi supervalorizada graças à vantagem de pioneira
  • As empresas de modelos de fronteira investiram bilhões de dólares,
    mas os modelos open-weight logo alcançam esse nível
    Em poucos anos, a competitividade dos modelos pagos vai desaparecer
  • O futuro da programação com IA vai para o trabalho paralelo baseado em agentes
    Graças a modelos abertos e interfaces abertas, qualquer um pode implementar isso
  • Daqui a 5 a 10 anos, haverá um retorno aos clusters de GPU baseados em nuvem
    Nessa altura, os modelos da Anthropic ou da OpenAI não terão nada de especial
  • No fim, os LLMs chegarão ao limite em menos de 10 anos
    Como os LLMs aprendem repetindo dados do passado,
    eles não conseguem evoluir como no aprendizado contínuo (aprendizado por reforço)
    A eficiência em relação ao investimento vai cair, e eles acabarão entrando em estagnação
  • A Nvidia provavelmente poderá voltar a ser uma empresa de hardware para jogos
    Mas, graças a todo o investimento despejado até aqui, o ecossistema de modelos abertos continuará útil
  • Pessoalmente, eu não compraria ações da Nvidia
    nem dependeria de uma empresa específica de modelos de fronteira
  • Em resposta, um usuário disse que
    modelos open source são atraentes do ponto de vista da privacidade,
    mas ainda devem continuar como um nicho para power users
    Ele usa Claude e Gemini em paralelo,
    e prevê que os LLMs fechados, treinados com mais dados privados,
    acabarão ficando à frente em termos de qualidade
    Ainda assim, independentemente do modelo usado, a demanda por computação vai crescer de forma explosiva,
    e ele está focando seus investimentos em infraestrutura física de IA, como chips e RAM