AMD ultrapassa US$ 1 trilhão em valor de mercado e inicia disputa pelo "poder de definição de poder de computação"! Oficialmente anuncia aquisição de World Labs, fundada por Fei-Fei Li, por US$ 8,2 bilhões

De acordo com o aplicativo de notícias financeiras Zhihu Finance, a AMD (AMD.US), líder do setor de chips de alto desempenho para PCs e data centers de IA nos EUA, cuja capitalização de mercado ultrapassou o valor de um trilhão de dólares com ações alcançando sucessivos recordes, surpreendeu o mercado na segunda-feira (horário do leste dos EUA) ao anunciar a aquisição, por US$ 8,2 bilhões, da startup de IA World Labs, fundada por Fei-Fei Li, conhecida como “madrinha da IA”. Sob a liderança de Lisa Su, a AMD pretende adquirir a World Labs em uma transação integral de ações de US$ 8,2 bilhões, trazendo uma das equipes de pesquisa mais centrais em modelos mundiais e inteligência espacial para o portfólio de negócios deste gigante dos chips.

Esta grande aquisição está prevista para ser concluída até o final de 2026, dependendo ainda da aprovação dos principais órgãos reguladores. Segundo o comunicado conjunto das empresas, após a conclusão das formalidades, Fei-Fei Li ocupará o cargo de vice-presidente executiva e cientista-chefe da AMD, reportando-se diretamente à CEO Lisa Su.

Em resumo, o valor estratégico central desta inesperada aquisição é a tentativa da AMD de se equiparar à Nvidia (NVDA.US), maior empresa em valor de mercado e rival mais forte em chips de IA, ao integrar ainda mais profundamente o desenvolvimento de grandes modelos de IA de ponta aos projetos de chips, software e sistemas de IA. Em meio à ascensão de agentes inteligentes desencadeada por Meta Muse e pelo GPT-6 Astra da OpenAI, e com o avanço da IA da simples resposta à execução autônoma de tarefas altamente complexas, a AMD deseja antever as demandas de cargas de trabalho da próxima geração para desenvolver plataformas de supercomputação mais apropriadas, buscando disputar com a Nvidia o atual status único de “definir o padrão de poder computacional”: isto é, dominar as necessidades computacionais dos modelos mais avançados e participar mais cedo do design de novos chips e arquiteturas de sistemas.

Dados públicos mostram que a World Labs é uma startup de IA focada em inteligência espacial e modelos de mundo, tendo como principal negócio possibilitar que máquinas percebam, gerem, reconstruam e simulem ambientes tridimensionais. Seu produto Marble cria mundos 3D exploráveis a partir de textos, imagens ou vídeos, enquanto o novo modelo Atlas, lançado em setembro, integra reconstrução 3D, geração de perspectivas e simulação espaço-temporal. A empresa também adquiriu a SceniX para complementar tecnologias de simulação robótica, promovendo um fluxo de pesquisa e desenvolvimento que abrange “ambiente real — treinamento virtual — implantação prática”, com aplicações em modelos de IA para robótica, física avançada, conteúdo digital e cenários industriais.

Da desafiante da Nvidia em GPUs ao avanço nos grandes modelos de IA, a AMD planeja incorporar a World Labs, fundada por Fei-Fei Li, por US$ 8,2 bilhões

A gigante americana de chips Advanced Micro Devices (AMD) concordou em adquirir a World Labs por US$ 8,2 bilhões, absorvendo a startup fundada pela pioneira da inteligência artificial e pesquisadora Fei-Fei Li.

Segundo comunicado conjunto divulgado nesta segunda-feira, a grande aquisição baseada em ações deve ser concluída até o fim do ano, sujeita à aprovação regulatória.

Como principal rival da Nvidia no mercado de chips de IA, a AMD passará a contar com uma equipe de pesquisadores de ponta e a tecnologia subjacente de grandes modelos de IA, além de aprofundar a compreensão das direções tecnológicas desse segmento — o que deve beneficiar o planejamento de novos produtos de hardware para infraestrutura de IA.

“Quanto mais entendermos o processo de ponta a ponta, melhor será o sistema que construiremos”, disse Lisa Su, CEO da AMD, em entrevista à imprensa exibida na tarde desta segunda-feira.

“Por isso estamos adquirindo a World Labs”, afirmou Lisa Su. “Queremos captar o talento mundial em IA reunido por Fei-Fei Li e combiná-lo integralmente com as capacidades de hardware, software e sistemas da AMD.”

A World Labs desenvolve os chamados “modelos de mundo” (world models), grandes plataformas de software de IA capazes de suportar tendências de aplicações no mundo físico. Esses modelos podem criar e reconstruir rapidamente ambientes 3D com precisão, potencializando robôs, descobertas científicas básicas e operações eficientes em equipamentos de fábricas.

Fei-Fei Li, ex-CEO da World Labs, é uma reconhecida pesquisadora e cientista da computação da Universidade de Stanford. Segundo o acordo, ela ingressará na AMD como vice-presidente executiva e cientista-chefe, reportando-se diretamente a Lisa Su.

“À medida que a empresa cresce, nossas ambições também aumentam”, afirmou Fei-Fei Li em entrevista nesta segunda-feira, destacando a forte demanda da startup por capacidade de computação.

“Nesta fase, ao nos unirmos à AMD, estamos gerando oportunidades significativas de crescimento para nós mesmos, para a AMD e para todo ecossistema de IA, acelerando o ciclo virtuoso entre o desenvolvimento de software e hardware”, acrescentou.

A aquisição também permitirá que a AMD ofereça, como faz a Nvidia sob a liderança de Jensen Huang, múltiplos modelos de IA para clientes, ampliando o portfólio de produtos e serviços. A empresa vem expandindo sua linha para vender mais a clientes de data centers — hoje sua maior fonte de receita. Seu foco recente está em fornecer todos os elementos necessários para implantar e operar rapidamente esses núcleos de IA.

“No futuro, teremos tanto modelos abertos quanto proprietários”, disse Lisa Su. “A AMD sempre contribuiu nesse campo e continuará ampliando essa atuação.”

Lisa Su acrescentou que o objetivo final é criar uma IA melhor. “Nosso sonho é definir o caminho futuro da computação em IA.”

Seu grande concorrente de IA, a Nvidia, saiu na frente ao oferecer infraestrutura central, serviços de nuvem de IA, grandes modelos e hardware de processamento em um pacote único, ajudando clientes a implantar rapidamente sistemas/plataformas de IA. A Nvidia vem usando essa estratégia para conquistar clientes além das grandes empresas de nuvem — ainda sua principal base de crescimento.

Recentemente, a Nvidia também anunciou a aquisição da Hugging Face, uma notória startup de IA, por cerca de US$ 13 bilhões. Considerada o “GitHub da IA”, a Hugging Face conecta modelos, conjuntos de dados, ferramentas de desenvolvimento, clientes empresariais e desenvolvedores. Após a compra, a Nvidia poderá complementar sua infraestrutura — GPUs, NVLink, CUDA, IA — com validação, avaliação, otimização e implantação de modelos, adaptando de forma mais natural modelos abertos às suas plataformas de treinamento e inferência em larga escala, além de identificar antecipadamente novas arquiteturas e demandas por poder computacional.

A World Labs foi fundada em 2024 e conta atualmente com cerca de 70 funcionários, incluindo uma equipe de especialistas em robótica proveniente da aquisição da SceniX em julho. A SceniX desenvolve softwares para treinar robôs em ambientes virtuais realistas.

Ao longo dos 12 anos sob a liderança de Lisa Su, a AMD buscou reconhecimento por seu potencial tecnológico, superando a reputação de “seguidora” no Vale do Silício. No segmento de processadores, já superou a sombra da Intel e hoje detém linhas de CPU para PC e data centers consideradas as melhores do mercado.

No mercado de aceleradores de IA (chips para treino e operação de modelos de IA), a AMD ainda ocupa o segundo lugar, bem atrás dos quase 90% de mercado da Nvidia. Ainda assim, Lisa Su lançou novos produtos de infraestrutura de IA, afirmando que estes podem superar a linha de GPUs de IA da rival.

Investidores veem a AMD como grande beneficiária dos investimentos trilionários em IA, o que fez suas ações quase triplicarem neste ano, elevando a capitalização para cerca de US$ 1 trilhão — patamar atingido por apenas 12 gigantes de tecnologia, como Nvidia e Apple.

A Nvidia segue como a empresa mais valiosa do mundo, acima de US$ 5 trilhões, mas suas ações subiram cerca de 22% este ano, apresentando desempenho inferior ao de quase todas as grandes empresas de semicondutores e abaixo do Índice de Semicondutores da Filadélfia, conhecido como indicador da infraestrutura de IA.

Helios como ponto de partida, modelo de mundo como estratégia de futuro: a ambição de IA da AMD vai da venda à definição do padrão de computação

Em 21 de setembro, a AMD superou pela primeira vez o trilhão de dólares em valor de mercado, com as ações saltando mais de 200% em um ano, refletindo a reavaliação do mercado perante o potencial de crescimento de seus aceleradores de IA e CPUs de servidor para data center.

Rival mais poderosa da Nvidia, a AMD anunciou na Global Technology Conference da Citi, neste mês, que o mercado de computação acelerada para data centers de IA atingirá US$ 2 trilhões até 2030 (dobrando a estimativa anterior de US$ 1 trilhão), destacando a crescente demanda de inferência como principal motor de crescimento dos recursos de IA, focando em agentes inteligentes que impulsionam GPUs e CPUs de servidores simultaneamente.

Segundo a AMD, na conferência, a Meta e outros dois laboratórios de IA — os três grandes clientes do sistema Helios — elevaram suas previsões de compras futuras além das expectativas iniciais. A empresa também prevê forte crescimento do segmento de CPUs para servidores: mais de 80% no segundo semestre deste ano e mais de 70% em 2025. Essas previsões sustentam a expansão da demanda por computação, mas, ao focarem em expectativas, não representam pedidos irrevogáveis de infraestrutura. O Helios é um sistema de computação de IA em rack da AMD, e a Meta, controladora do Facebook, é um dos principais compradores.

Vale destacar que a AMD estima que, até 2030, o mercado total de computação (data centers, PCs, edge e setores embarcados) chegue a US$ 2 trilhões, sendo US$ 1,4 trilhão em aceleradores de IA para data centers e US$ 220 bilhões para CPUs de servidores.

Em relação à entrega de demanda crescente por computação, a AMD revelou na conferência que as previsões da Meta, OpenAI e Anthropic — os três clientes principais — superam as expectativas iniciais de parceria, e a projeção de demanda para Helios em 2027 também excede o planejamento original da AMD. A administração espera iniciar o envio dos modelos MI450 e Helios no fim do terceiro trimestre, ampliando as entregas no último trimestre e em 2027; além disso, prevê receita de data center crescendo mais de 100% em 2027, e a de CPUs para servidor crescendo mais de 80% no segundo semestre de 2026 e 70% em 2027. O segmento lucrativo de CPUs deve sustentar os lucros, enquanto a parceria com a Cerebras complementa capacidades de inferência de baixa latência.

Muse e Astra exemplificam aplicações de agentes inteligentes nesta expansão: um comando pode desencadear navegação web, execução de código, busca de dados, múltiplas inferências e validação de resultados. GPUs fazem o cálculo de modelos, CPUs suportam VMs, orquestração de tarefas e execução de ferramentas, e memória/armazenamento retêm contexto, arquivos e status de execução. À medida que as plataformas de superaplicativos de IA avançam para robótica e ambientes físicos, geração de cenários 3D, simulação e avaliação de múltiplos caminhos de ação ampliam a demanda computacional; o crescimento real dependerá de escala, eficiência e forma de implantação dos modelos.

Muse utiliza VMs e navegadores em nuvem para executar tarefas entre aplicativos, podendo operar mesmo com o app fechado; Astra reforça habilidades em operações computacionais, engenharia de software e trabalhos profissionais em vários passos. Quando IA pode realizar pesquisas, programação, compras e tarefas de escritório, o valor comercial expande-se da simples geração de respostas à realização de resultados concretos. Sob a ótica de negócios, maior taxa de sucesso e custos menores levam empresas e consumidores a ampliar o uso, sustentando receitas de assinaturas, cobrança por uso e de infraestrutura relacionada.

Essa expansão de aplicações impacta a cadeia completa de computação: GPUs e aceleradores de IA fazem os cálculos, CPUs cuidam de navegador, execução de código, VMs, ferramentas e orquestração; pesos de modelo, contexto e sessões paralelas ampliam demanda de memória rápida, enquanto arquivos, memória de longo prazo e caches hierárquicos aumentam o uso de DRAM e SSDs corporativos. A engenharia da Nvidia mostra que a velocidade de execução de ferramentas em CPU pode afetar o desempenho de agentes inteligentes, sendo o cache KV gerido hierarquicamente entre memória de GPU, memória de CPU e armazenamento, conforme a frequência de acesso.

É por isso que gigantes de Wall Street como Goldman Sachs e Jefferies Apostam no aumento de penetração da IA e no “boom” de computação, impulsionando lucros em ações americanas. Uma penetração acelerada de agentes inteligentes pode ampliar simultaneamente as demandas por computação, memória, armazenamento e redes ópticas em infraestrutura de IA.

Recentemente, o banco de investimentos Jefferies declarou que, impulsionado pelo duplo motor do “boom” de investimentos em IA e lucros acima do esperado, o índice S&P 500 deve atingir 8000 pontos até o final de 2026 e chegar a 9000 em 2027. A lógica central da Jefferies é clara: em um ciclo de crescimento de lucro guiado por IA mais do que o dobro da média histórica, ir contra a tendência de lucros é arriscado. A estimativa para 2026 (8000 pontos do S&P 500) parte de um lucro por ação (EPS) de US$ 373 (alta anual de 35%, acima do consenso de 29%) e P/L de 21,5 vezes.

Do ponto de vista técnico e de investimentos, a aquisição pode ser vista como uma tentativa da AMD de disputar com a Nvidia a liderança na “definição da infraestrutura base de IA” — ou seja, entender antes quais hardwares os modelos realmente demandarão. O Atlas utiliza arquitetura de difusão auto-regressiva multimodal e requer diferentes níveis de throughput, largura de banda e eficiência de agendamento, permitindo que a AMD ajuste GPUs Instinct, CPUs EPYC, o software ROCm e os sistemas de rack às necessidades reais. Antes, as empresas já colaboravam na otimização de cargas e computação para Instinct, e a aquisição torna o feedback mais direto. Para acionistas e investidores, o valor de longo prazo dependerá da conversão deste P&D em custos mais baixos por tarefa, implantação mais rápida do cliente e maior adoção de produtos.