Cada geração de gigantes da tecnologia cai na mesma armadilha: chips desenvolvidos internamente consomem dinheiro até o ponto de questionar as escolhas de vida.

A Apple tem trabalhado em chips de banda base desde 2018, e a equipe da Intel entrou na jogada, investindo 7 bilhões de dólares, com a produção em massa continuamente atrasada.
O TPU do Google viu suas três primeiras gerações quase atingirem o ponto de equilíbrio, só para realmente entenderem a economia na quarta geração.
Agora é a vez da OpenAI.
No dia 8 de maio, a notícia veio à tona: a colaboração da OpenAI com a Broadcom em um acelerador de IA personalizado — um projeto planejado para uma capacidade de computação de 10GW, alegadamente para substituir parcialmente a GPU envelhecida — enfrentou um obstáculo de financiamento.
O problema não é com a tecnologia; é com o dinheiro.
Um contrato de fabricação de 18 bilhões de dólares precisa garantir a capacidade de produção antiga do Zhang com antecedência, mas o fluxo de caixa atual da OpenAI não consegue cobrir essa escala de capex.
Curiosamente, a Broadcom não está preocupada.
No primeiro trimestre do FY2026, a receita de chips de IA atingiu 8,4 bilhões de dólares, um aumento de 106% ano a ano, e eles ainda mantêm dois contratos mega com Meta MTIA e Google TPU.
O atraso com a OpenAI não afeta seu objetivo de atingir 100 bilhões de dólares em receita de chips de IA até 2027.
Mas se a OpenAI está preocupada ou não, essa é outra história.
Se o cronograma para chips desenvolvidos internamente atrasar, continuar dependendo de GPUs antigas significa que sua estrutura de custos estará eternamente à mercê de outros.
E quanto ao poder de precificação das GPUs antigas… bem, quem conhece a situação entende o cenário.
O roteiro histórico continua mudando pelas mesmas poucas páginas: a tecnologia nunca foi a parte mais difícil; é o dinheiro que é.
Aqueles que podem queimar dinheiro até o dia da produção em massa são os vencedores; aqueles que não podem acabarão na fila para comprar GPUs.
#TradfiTradingChallenge