CPU Vera da Nvidia pode abrir mercado de US$ 200 bilhões para a era da IA agentic

A próxima fase da infraestrutura de inteligência artificial não envolve apenas GPUs. A Nvidia agora quer conquistar outra peça fundamental dos data centers: a CPU.

A empresa apresentou recentemente a CPU Vera, um processador baseado em Arm com 88 núcleos, criado especificamente para sistemas de IA de grande escala. A Nvidia acredita que esse tipo de chip pode abrir um mercado potencial de cerca de US$ 200 bilhões para CPUs voltadas à IA agentic, segundo declarações de executivos da companhia.

Essa estimativa representa o chamado total addressable market (TAM) — ou seja, o tamanho potencial do mercado — e não receita garantida. Ainda assim, revela a ambição da Nvidia: capturar uma fatia maior do hardware que compõe os data centers de IA, e não apenas vender GPUs.

Por que a IA agentic muda o papel da CPU

Nos sistemas tradicionais de IA, as GPUs faziam o trabalho pesado de treinamento dos modelos, enquanto as CPUs cuidavam das tarefas gerais do servidor.

Com o surgimento da IA agentic — sistemas capazes de planejar, chamar ferramentas, executar código e resolver problemas em múltiplas etapas — a função da CPU passa a ser muito mais central.

Nesse cenário, a CPU atua como orquestradora do pipeline de IA.

A Nvidia projetou a Vera para lidar com tarefas como:

• coordenação de cargas de trabalho das GPUs
• gerenciamento de memória e movimentação de dados
• execução de ferramentas e software ao redor dos modelos
• execução de código externo aos modelos
• controle de fluxos complexos em sistemas de raciocínio

Segundo a empresa, a CPU foi criada especificamente para fluxos de trabalho de reinforcement learning e IA agentic, nos quais grande parte do processamento acontece fora do modelo principal.

O que diferencia a Vera das CPUs da Intel e AMD

Hoje, a maioria dos data centers usa CPUs generalistas como Intel Xeon ou AMD EPYC, projetadas para suportar muitos tipos de aplicações empresariais.

A Vera segue uma filosofia diferente.

Projetada para sistemas acelerados por GPU

Em vez de atuar como um processador principal independente, a Vera foi pensada como camada de controle de clusters acelerados por GPU.

Sua arquitetura é otimizada para manter as GPUs constantemente alimentadas com dados, gerenciar tráfego de memória e coordenar o ambiente de software de aplicações de IA.

Arquitetura Arm com 88 núcleos

O chip usa arquitetura Arm de 88 núcleos, focada em eficiência energética e grande largura de banda por núcleo — características importantes para sistemas massivamente paralelos de IA.

Processadores Arm têm ganhado espaço em data centers de grande escala porque podem oferecer melhor desempenho por watt em cargas altamente distribuídas.

Ganhos de eficiência e desempenho

De acordo com a Nvidia, a Vera pode entregar até 50% mais desempenho e o dobro de eficiência em comparação com CPUs tradicionais usadas em racks de servidores para cargas de IA.

Boa parte desse ganho vem do fato de que o chip foi projetado desde o início para trabalhar dentro do ecossistema acelerado da Nvidia.

Plataforma Vera Rubin: CPU e GPU como um único sistema

A Vera não foi criada para funcionar isoladamente. Ela integra a futura plataforma Vera Rubin, que combina a CPU Vera com as próximas GPUs Rubin.

Esse sistema foi desenvolvido para cargas de trabalho exigentes como:

• IA agentic
• raciocínio e resolução de problemas em múltiplas etapas
• inferência com contextos muito longos

Ao integrar profundamente CPUs, GPUs, rede e memória, a Nvidia tenta reduzir gargalos de comunicação e aumentar a eficiência — medindo desempenho em tokens por watt durante inferência.

Esse modelo de hardware integrado é peça central da estratégia da empresa.

A estratégia maior da Nvidia: controlar o data center de IA

Durante anos, a Nvidia dominou o mercado de aceleradores de IA com GPUs. Agora a empresa tenta expandir sua presença para todas as camadas da infraestrutura.

Seu ecossistema inclui cada vez mais componentes:

• GPUs (Blackwell e Rubin)
• CPUs (Grace e Vera)
• redes de alta velocidade (InfiniBand e Spectrum‑X)
• sistemas completos em escala de rack
• software e ferramentas do ecossistema CUDA

A ideia é vender plataformas completas de infraestrutura de IA, em vez de apenas chips individuais.

Se essa estratégia funcionar, pode alterar o equilíbrio tradicional dos data centers, que historicamente dependiam de CPUs Intel ou AMD combinadas com aceleradores de terceiros.

Hyperscalers e a ascensão das “fábricas de IA”

Os maiores clientes potenciais dessa arquitetura são os chamados hyperscalers — gigantes de nuvem como Microsoft, Amazon ou Google, que operam enormes data centers globais.

Por exemplo, a Microsoft planeja usar sistemas baseados na plataforma Vera Rubin em suas futuras superfábricas de IA Fairwater, que podem escalar para centenas de milhares de chips em grandes clusters.

Esses ambientes, às vezes chamados de AI factories, são projetados especificamente para treinar e executar modelos de IA em escala massiva.

Contexto financeiro: crescimento explosivo da Nvidia

A aposta em CPUs chega em um momento de forte crescimento da empresa.

A Nvidia reportou US$ 81,6 bilhões em receita no primeiro trimestre do ano fiscal de 2027, um salto de 85% em relação ao ano anterior. A receita do segmento de data center atingiu US$ 75,2 bilhões, principal motor desse crescimento.

Para o trimestre seguinte, a empresa projetou aproximadamente US$ 91 bilhões em receita, indicando demanda contínua por infraestrutura de IA.

Além disso, a liderança da companhia já mencionou a possibilidade de até US$ 1 trilhão em pedidos acumulados para sistemas Blackwell e Vera Rubin nos próximos anos.

Por que o mercado de US$ 200 bilhões é estratégico

O impacto mais importante da Vera pode não ser apenas o desempenho do chip, mas a expansão da Nvidia para todo o stack de computação.

Historicamente, o soquete da CPU em servidores foi dominado por Intel e AMD. Ao lançar sua própria CPU profundamente integrada às GPUs, a Nvidia tenta capturar essa parte do hardware também.

Se grandes provedores de nuvem adotarem essa arquitetura em larga escala, os data centers de IA poderão evoluir para sistemas mais integrados verticalmente — com menos componentes generalistas e mais infraestrutura projetada especificamente para cargas de trabalho de IA centradas em GPU.

Ainda assim, o número de US$ 200 bilhões é uma estimativa de mercado da própria Nvidia, não um resultado garantido. A adoção dependerá de fatores como aceitação de servidores Arm, capacidade de produção e decisões estratégicas das grandes empresas de nuvem.

O que já está claro é que, na era da IA agentic, a CPU voltou a se tornar uma peça estratégica dentro da arquitetura de IA.