AMD promete aumento substancial de chips de IA em 2027, diz CEO Lisa Su

A CEO da AMD, Lisa Su, afirmou nesta terça-feira (6/10), em Taipei, que a empresa vai "aumentar substancialmente" sua oferta de chips de inteligência artificial↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → em 2027. A declaração foi dada a jornalistas durante uma viagem a Taiwan cujo objetivo, segundo ela, era garantir que a cadeia de suprimentos da AMD consiga escalar a produção de CPUs e GPUs para atender à demanda crescente de IA, conforme relato da Reuters publicado pela ET Tech.

Conseguimos aumentar nossa oferta ao longo de 2026, e vamos aumentar substancialmente nossa oferta em 2027.

We've been able to increase our supply as we've gone through 2026, and we're going to substantially increase our supply in 2027.Lisa Su, CEO da AMD

A AMD é hoje a principal rival da Nvidia no mercado de GPUs de IA, e seu valor de mercado ultrapassou recentemente US$ 1 trilhão em meio à valorização generalizada de empresas ligadas a inteligência artificial. A viagem de Su incluiu reunião com a Foxconn e um encontro programado com a TSMC, além de uma parada na Coreia do Sul, sede das fabricantes de memória Samsung e SK Hynix, com quem a AMD trabalha para garantir suprimento suficiente de chips de memória.

O gargalo não é só GPU, é wafer avançado

Questionada se a TSMC havia discutido um possível investimento no Texas com a AMD, Su não respondeu diretamente. Mas foi direta sobre o motivo de qualquer expansão: a empresa precisa de mais capacidade de wafer avançado para sustentar a demanda projetada.

Há uma demanda muito, muito alta para os próximos anos. Podemos ver uma demanda muito alta, e por isso precisamos de mais capacidade de wafer avançado.

There's very, very high demand for the next several years. We can see very high demand, and so we need more advanced wafer capacity.Lisa Su, CEO da AMD

Su disse que a AMD está agora planejando de três a cinco anos à frente, horizonte normalmente usado quando a restrição real não é o design do chip, mas a capacidade física de fabricá-lo. A Reuters já havia noticiado, na semana anterior, que a TSMC avalia um investimento no Texas, o que colocaria mais capacidade de fabricação avançada em solo americano, algo que tanto a AMD quanto a Nvidia dependem para escalar produção.

O que isso significa pra quem decide arquitetura hoje

Para quem arquiteta sistemas de IA, treina ou serve modelos, o gargalo de oferta de aceleradores não é novidade: filas de espera por GPUs de ponta e preço elevado têm sido parte do planejamento de capacidade de qualquer time que lida com cargas de treinamento ou inferência em escala desde o início do boom de IA generativa. O anúncio de Su é relevante porque sinaliza quando (e se) esse gargalo começa a aliviar do lado da AMD especificamente.

Na prática, isso muda o cálculo de quem hoje está decidindo entre ficar preso ao ecossistema CUDA da Nvidia ou diversificar com aceleradores AMD via ROCm. Se a oferta de 2027 realmente crescer como prometido, cloud providers e empresas que hoje penam para conseguir alocação de GPU ganham um fornecedor concorrente mais disponível, o que historicamente pressiona preço e prazo de entrega para baixo em toda a cadeia, inclusive do lado da Nvidia.

Isso não resolve, porém, o problema de maturidade de software. Quem já testou migrar cargas de treinamento de CUDA para ROCm sabe que a disponibilidade de hardware é só metade da equação: bibliotecas, compatibilidade com frameworks como PyTorch e o tempo de resposta a bugs específicos de stack ainda pesam na decisão. O anúncio de Su fala de silício, não resolve, por si só, a lacuna de ecossistema.

Memória também é gargalo, e o Brasil sente de rebote

A menção de Su ao trabalho conjunto com Samsung e SK Hynix para garantir suprimento de memória é um detalhe que costuma passar despercebido em coberturas focadas só em GPU. Chips de memória de alta largura de banda (HBM) são, junto com a capacidade de wafer avançado da TSMC, um dos principais limitadores de quantos aceleradores de IA conseguem sair de fábrica por trimestre.

Para equipes de infraestrutura no Brasil, que em geral não compram hardware diretamente mas contratam instâncias de cloud com GPUs AMD ou Nvidia, esse tipo de restrição de oferta aparece de forma indireta: em preço de instância, em disponibilidade de tipos específicos de máquina em regiões como São Paulo, e no tempo de espera para provisionar capacidade adicional em picos de demanda. Um alívio real de oferta em 2027, se vier, tende a chegar ao usuário final com atraso, via renovação de contratos e expansão de datacenters dos provedores de nuvem.

O que fica em aberto

Su não detalhou números: não há, na fala reportada, percentual de aumento de produção, unidades adicionais ou cronograma trimestral. "Substancial" é uma palavra de CEO em evento de imprensa, não um dado de capacidade planejada, e o histórico recente da indústria de semicondutores mostra que expansão de capacidade de wafer avançado costuma atrasar em relação ao anúncio original, por depender de terceiros como a TSMC.

Também ficou em aberto se a TSMC vai de fato investir no Texas, e qual fatia dessa capacidade adicional (se vier) seria reservada para a AMD versus outros clientes como a própria Nvidia e a Apple. São duas variáveis que decidem se a promessa de 2027 se traduz em mais oferta real no mercado ou fica concentrada em contratos específicos fechados antes da concorrência aparecer.

Segurança de IA também entrou na conversa

Fora da parte de supply chain, Su comentou que a IA pode ser "incrivelmente boa para o mundo", mas defendeu que as empresas precisam ficar atentas a riscos e trabalhar em conjunto em segurança de IA. Ela citou a cúpula entre o presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, e executivos de tecnologia na semana anterior como um passo importante, mencionando que as empresas participantes concordaram em trabalhar com "auditores independentes" para avaliar se sistemas de IA operam conforme o planejado por seus projetistas, segundo acordo divulgado pelo próprio Trump em sua rede social.

Para quem constrói produtos de IA, isso é um sinal de que auditoria externa de sistemas pode deixar de ser exceção e virar exigência contratual ou regulatória em mercados-chave, algo que times de engenharia que hoje tratam governança de modelo como item secundário de roadmap fariam bem em acompanhar de perto.

Fonte: ET Tech (Índia)