A empresa que aparece onde quase ninguém está olhando
Quando se fala na infraestrutura da inteligência artificial, alguns nomes aparecem imediatamente.
NVIDIA. TSMC. Microsoft. Google. OpenAI.
A Broadcom raramente recebe o mesmo nível de atenção.
Mas isso está mudando.
A empresa está ocupando uma posição estratégica em uma transformação silenciosa da indústria: os maiores operadores de infraestrutura de IA estão deixando de depender exclusivamente de aceleradores generalistas e passando a desenvolver chips próprios, desenhados especificamente para suas cargas de trabalho.
E a Broadcom está no centro desse movimento.
No segundo trimestre fiscal de 2026, a empresa registrou US$ 10,8 bilhões em receita relacionada a semicondutores para IA, crescimento de 143% em relação ao mesmo período do ano anterior. Para o trimestre seguinte, a companhia projetou US$ 16 bilhões em receita de semicondutores para IA.
O número é relevante não apenas pelo tamanho.
Ele mostra que existe uma segunda grande economia de chips se formando ao lado do mercado tradicional de GPUs.
NVIDIA e Broadcom não estão disputando exatamente o mesmo mercado
A NVIDIA construiu sua posição dominante oferecendo aceleradores altamente programáveis, apoiados por um enorme ecossistema de software.
Essa estratégia é extremamente poderosa porque permite que diferentes empresas utilizem a mesma arquitetura para uma grande variedade de workloads.
O modelo da Broadcom é diferente.
Em vez de vender um acelerador único para todos, a empresa trabalha com seus clientes na criação de silício personalizado.
Esses chips podem ser desenvolvidos para determinadas características de um modelo, uma arquitetura de inferência, um sistema de recomendação ou uma infraestrutura específica de data center.
O resultado é uma troca.
Menos flexibilidade em troca de maior especialização.
Quando uma empresa opera milhões de aceleradores continuamente, pequenas melhorias de eficiência podem representar enormes diferenças de custo.
É nesse ponto que o modelo da Broadcom começa a fazer sentido.
O nascimento do custom silicon
A lógica por trás dos chamados ASICs — Application-Specific Integrated Circuits — não é nova.
O que mudou foi a escala do problema.
Treinar e executar modelos de IA de fronteira exige uma quantidade tão grande de computação que os hyperscalers passaram a ter incentivos econômicos para controlar uma parcela maior da própria infraestrutura.
O Google já desenvolve seus TPUs há anos.
A Meta vem desenvolvendo a família MTIA.
A OpenAI anunciou uma colaboração com a Broadcom para desenvolver e implantar 10 gigawatts de aceleradores desenhados pela própria OpenAI.
Em 2026, Meta e Broadcom ampliaram sua parceria para múltiplas gerações do MTIA, incluindo um acelerador de IA em processo de 2 nm e uma implantação inicial superior a 1 GW.
E o Google assinou um acordo de longo prazo com a Broadcom para futuras gerações de seus TPUs, além de componentes de rede para seus racks de IA.
A tendência é clara.
Os maiores consumidores de computação do planeta estão começando a querer hardware moldado às suas próprias necessidades.
O verdadeiro produto da Broadcom não é apenas o chip
É aqui que a história fica mais interessante.
A Broadcom não está simplesmente fabricando um "chip alternativo à NVIDIA".
Sua vantagem está na capacidade de participar de várias camadas do sistema.
A empresa desenvolve aceleradores customizados, mas também fornece tecnologias de networking, switches Ethernet, componentes ópticos, SerDes, DSPs, PCIe e soluções de conectividade.
Em clusters gigantescos, isso é fundamental.
Milhares ou até centenas de milhares de aceleradores precisam funcionar como um sistema coordenado.
O desempenho do cluster não depende apenas da capacidade de processamento de cada XPU.
Depende também da velocidade com que elas conseguem trocar dados.
A própria Broadcom descreve essa arquitetura como uma combinação de scale-up, scale-out e scale-across: conectar aceleradores dentro de um rack, entre racks e até entre diferentes data centers.
Na prática, a empresa está tentando vender não apenas o cérebro do sistema, mas também parte do sistema nervoso que conecta esses cérebros.
O pacote também virou uma arma
Outro elemento importante é o empacotamento avançado.
À medida que os aceleradores ficam maiores e precisam trabalhar com memória HBM de altíssima largura de banda, simplesmente fabricar um chip mais poderoso deixa de ser suficiente.
É necessário integrar múltiplos dies, memória, interconexões e componentes em um único pacote de altíssima densidade.
Em fevereiro de 2026, a Broadcom anunciou o início dos embarques de um SoC customizado de computação em 2 nm baseado em sua plataforma 3.5D XDSiP.
A tecnologia combina técnicas de integração 2.5D e 3D para construir sistemas destinados aos clusters de IA de grande escala.
Isso coloca a Broadcom em uma posição ainda mais interessante.
A empresa não está apenas desenhando a lógica do acelerador.
Está trabalhando na arquitetura física necessária para transformar essa lógica em um sistema de computação utilizável.
Por que as grandes empresas querem seus próprios chips?
Existem três razões principais.
1. Eficiência
Um chip desenvolvido para uma determinada carga de trabalho pode eliminar funcionalidades que não são necessárias e dedicar mais área, energia e transistores ao que realmente importa.
2. Custo
Em escala gigantesca, uma pequena redução no custo de cada operação pode representar bilhões de dólares ao longo da vida útil de uma infraestrutura.
3. Independência
Construir hardware próprio reduz a dependência de um único fornecedor externo.
Isso não significa abandonar a NVIDIA.
Na realidade, os grandes operadores provavelmente continuarão utilizando uma combinação de GPUs, ASICs, CPUs e outros aceleradores.
A questão é ter mais opções.
O efeito sobre a NVIDIA
Seria simplista interpretar a ascensão da Broadcom como uma substituição direta da NVIDIA.
Não é isso que está acontecendo.
A NVIDIA continua extremamente forte porque controla não apenas hardware, mas também uma plataforma completa de software e desenvolvimento.
O custom silicon ataca outro problema.
Quando o workload é previsível, extremamente grande e economicamente relevante, pode fazer sentido abandonar parte da flexibilidade de um acelerador generalista para ganhar eficiência específica.
Isso significa que o futuro pode ser híbrido.
GPUs para flexibilidade.
ASICs para workloads específicos.
CPUs para processamento tradicional.
E uma enorme infraestrutura de networking conectando tudo.
Nesse cenário, a Broadcom não precisa derrotar a NVIDIA.
Ela precisa se tornar indispensável para os sistemas que existem ao lado dela.
A escala já está mudando
A dimensão dos contratos mostra como esse mercado está deixando de ser experimental.
A colaboração entre OpenAI e Broadcom prevê 10 GW de aceleradores customizados, com implantação começando no segundo semestre de 2026 e conclusão prevista até o final de 2029.
Meta anunciou uma parceria multigeracional com Broadcom para sua plataforma MTIA, com uma primeira fase superior a 1 GW e expansão para múltiplos gigawatts.
E, em abril, Broadcom e Google formalizaram um acordo de longo prazo envolvendo futuras gerações de TPUs e componentes de infraestrutura de rede.
São compromissos que transformam o custom silicon de uma estratégia complementar em uma parte estrutural da infraestrutura de IA.
A Broadcom também está construindo a estrada
Existe ainda uma parte da história que costuma passar despercebida.
Quanto maior o cluster, maior o problema de comunicação.
A Broadcom está desenvolvendo switches Ethernet de altíssima capacidade, soluções ópticas e componentes destinados a conectar enormes quantidades de aceleradores.
Em 2026, a empresa destacou o Tomahawk 6, um switch Ethernet de 102,4 Tbps, além do Jericho 4 e de soluções ópticas de alta velocidade.
Isso é importante porque a próxima geração de IA não será executada em uma única máquina.
Será executada em enormes sistemas distribuídos.
E, nesses sistemas, a rede deixa de ser um componente periférico.
Ela passa a fazer parte da própria máquina.
O novo mapa de poder dos semicondutores
Durante décadas, a indústria de chips foi organizada de maneira relativamente simples.
Empresas projetavam processadores.
Foundries fabricavam.
Fabricantes de servidores integravam.
Agora a inteligência artificial está comprimindo essas camadas.
Google projeta seu próprio acelerador.
Meta projeta o MTIA.
OpenAI está projetando seus próprios aceleradores.
TSMC fabrica os chips mais avançados.
Broadcom participa do projeto, integração, empacotamento e conectividade de alguns desses sistemas.
NVIDIA continua fornecendo grande parte da computação generalista.
E empresas como SK hynix e Micron fornecem a memória necessária para alimentar esses aceleradores.
A corrida da IA está, portanto, deixando de ser apenas uma corrida por modelos.
É uma corrida por toda a cadeia tecnológica.
O que a Broadcom realmente está construindo
O maior insight sobre a Broadcom talvez esteja justamente no fato de que ela não precisa ser a empresa mais famosa dessa corrida.
Sua oportunidade está em ocupar uma posição intermediária e extremamente difícil de replicar.
Ela pode trabalhar com diferentes gigantes ao mesmo tempo.
Pode ajudar cada um a desenvolver seu próprio acelerador.
Pode fornecer tecnologias de conectividade para os clusters.
Pode participar do empacotamento avançado.
E pode se beneficiar do crescimento da computação independentemente de qual modelo de IA finalmente prevaleça.
Esse é um modelo de negócio diferente daquele das empresas que disputam diretamente qual modelo é mais inteligente.
A Broadcom está apostando em algo mais básico:
**não importa quem vencer a corrida dos modelos. Todos precisarão de infraestrutura.**
A próxima fase da corrida
A primeira fase da revolução da IA foi dominada por modelos.
Depois veio a corrida pelas GPUs.
Agora começa uma terceira fase.
A arquitetura.
Quem consegue construir o chip certo para cada workload?
Quem consegue conectar milhões de componentes?
Quem consegue reduzir o consumo de energia?
Quem consegue colocar mais computação em menos espaço?
E quem consegue fazer tudo isso em escala industrial?
A Broadcom está apostando que essas perguntas serão tão importantes quanto a capacidade dos próprios modelos.
Se estiver certa, a próxima grande transformação da indústria de chips não será simplesmente uma disputa entre NVIDIA e seus concorrentes.
Será uma mudança na própria definição de como um computador para inteligência artificial deve ser construído.
E, nesse novo cenário, a Broadcom pode deixar de ser uma empresa que o mercado conhece pouco para se tornar uma das peças centrais da infraestrutura que sustenta a era da IA.
