Alto histórico da Alphabet reflete força das TPUs e do modelo de IA Gemini 3

As ações da Alphabet alcançaram um patamar inédito, movimento atribuído ao crescente entusiasmo de investidores com a estratégia do Google para hardware e inteligência artificial. O avanço reflete a combinação de dois vetores centrais: a consolidação das Unidades de Processamento Tensor (TPUs) como alternativa às GPUs tradicionais e o impacto positivo do recém-lançado modelo de IA Gemini 3. Juntos, esses fatores alimentam expectativas de receita adicional, ampliam o prestígio tecnológico da companhia e reforçam sua posição no competitivo mercado de computação para IA.

Escalada dos papéis e números do rali

O valor de mercado da empresa demonstrou vigor ao longo de novembro, mês em que as ações subiram aproximadamente 24%. Esse impulso se soma a um crescimento acumulado próximo de 70% no ano, desempenho que coloca a Alphabet no topo das chamadas “Sete Magníficas”. A trajetória ascendente ganhou tração a partir de relatórios que apontam interesse da Meta Platforms em adquirir lotes expressivos de TPUs destinados a data centers, além da possibilidade de alugar capacidade de processamento do Google Cloud já no próximo ciclo fiscal. O otimismo do mercado se traduz, portanto, em revisões de preço-alvo e em forte volume de negociações diárias.

O rali também reflete a percepção de que a companhia está diversificando as fontes de receita além da publicidade digital, tradicional carro-chefe do grupo. A participação crescente no fornecimento de hardware especializado para IA é vista como catalisador de margens mais robustas, sobretudo diante da demanda global por computação de alto desempenho.

TPUs versus GPUs: disputa de hardware em alta

Historicamente, a Nvidia domina o segmento de placas gráficas usadas no treinamento e na execução de modelos avançados de IA. A Alphabet, no entanto, tem apostado em uma arquitetura própria voltada a cargas intensivas de machine learning. Os chamados Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) de classe TPU foram concebidos para acelerar operações de redes neurais, oferecendo eficiência energética e integração direta aos serviços do Google Cloud.

A ascensão das TPUs faz parte de uma nova fase da competição no setor de semicondutores para IA. Ainda que a Nvidia mantenha participação majoritária e argumente estar “uma geração à frente” do restante da indústria, especialistas apontam que o espaço é amplo o bastante para soluções heterogêneas coexistirem. A Alphabet aposta justamente na diversidade de necessidades corporativas: enquanto GPUs são consideradas versáteis, ASICs focados prometem melhor relação custo-desempenho em aplicações específicas.

Interesse da Meta e peso estratégico das futuras encomendas

Relatórios indicam que a Meta Platforms avalia investir bilhões de dólares na compra de TPUs a partir de 2027. A companhia, que mantém redes sociais e iniciativas de metaverso, necessita de infraestrutura massiva para treinar modelos de linguagem, visão computacional e realidade estendida. Paralelamente, existe a possibilidade de a Meta alugar capacidade de processamento do Google Cloud já no próximo ano, antecipando a escalada de demanda.

Esse movimento é interpretado por analistas como sinal de que clientes corporativos buscam alternativas para mitigar riscos de dependência excessiva de um único fornecedor. A diversificação de chips pode assegurar preços mais competitivos, maior resiliência de supply chain e melhor alinhamento às características técnicas de cada workload. Para a Alphabet, eventuais contratos com a Meta serviriam de vitrine, incentivando outros grupos a considerar migrar, parcial ou totalmente, para a tecnologia TPU.

Modelo Gemini 3: elemento central da narrativa de valorização

Lançado em meados de novembro, o modelo de IA Gemini 3 destacou-se rapidamente entre as plataformas de linguagem de última geração. Em métricas do ranking LMArena, a solução alcançou 1501 pontos Elo, resultado apresentado como equivalente a raciocínio em nível de doutorado. A performance gerou comentários públicos de executivos de alto escalão do setor, incluindo elogios do CEO da Salesforce, Marc Benioff, que classificou o sistema como um novo parâmetro de eficiência.

Na perspectiva de mercado, o Gemini 3 funciona como prova de conceito para as TPUs. O raciocínio é simples: quanto mais bem-sucedido o modelo se mostra, maior a confiança de que o hardware subjacente é capaz de entregar resultados de referência. Consequentemente, a percepção de valor da linha de semicondutores do Google aumenta, impulsionando a tese de investimento. Adicionalmente, o avanço do Gemini sinaliza que o ecossistema de software e pesquisa da Alphabet permanece competitivo frente a rivais que, por ora, empregam principalmente GPUs.

Projeções de receita e ambições de participação de mercado

Fontes ligadas à companhia estimam que a expansão do uso comercial de TPUs poderia capturar até 10% da receita anual que a Nvidia obtém atualmente com soluções de IA. Embora o número represente apenas uma fração do domínio da líder do setor, investidores enxergam potencial de monetização exponencial, dado o ritmo acelerado de contratação de capacidade computacional por empresas de diversos segmentos.

Combinado ao portfólio de serviços em nuvem, o fornecimento de chips dedicados reforça a integração vertical do Google. Isso significa que empresas podem desenhar, treinar e implantar modelos avançados dentro do mesmo ambiente, reduzindo latências e custos de transferência de dados. Tal integração é vista como diferencial comercial relevante na disputa com outras plataformas de nuvem.

Resposta da Nvidia e avaliação dos analistas

Diante do noticiário sobre clientes inclinados a testar alternativas, a Nvidia publicou uma nota na rede X defendendo a posição de liderança. A fabricante reiterou que suas GPUs são a plataforma mais versátil para treinar e executar qualquer modelo de IA em diferentes ambientes, além de destacarem desempenho e flexibilidade superiores aos ASICs concorrentes.

Analistas do mercado financeiro, porém, avaliam que a disputa não configura um jogo de soma zero no curto prazo. O consenso é que a demanda por capacidade de computação para IA segue em forte expansão, o que deve permitir crescimento paralelo de múltiplas soluções. Desse modo, mesmo que parte dos clientes migre para TPUs, a Nvidia continuaria a registrar vendas volumosas, enquanto a Alphabet ganharia fatia incremental de um mercado em franca evolução.

Demanda por computação e contexto setorial

A onda de aplicações de IA generativa pressiona empresas a expandir rapidamente a infraestrutura de dados. Modelos maiores requerem quantidades crescentes de parâmetros e, portanto, volume colossal de operações matriciais. Isso eleva o interesse por chips especializados que reduzam consumo de energia, aumentem velocidade de treinamento e ofereçam escalabilidade linear.

Nesse cenário, a oferta de TPUs da Alphabet surge como alternativa plausível, principalmente para grupos que já utilizam o Google Cloud. Além disso, a perspectiva de contratos multibilionários, como o ventilado com a Meta, demonstra que corporações podem equilibrar seus parques computacionais distribuindo workloads entre diferentes arquiteturas para otimizar custos e desempenho.

Indicadores de mercado e repercussão na bolsa

O novo recorde acionário fortalece a percepção de que a Alphabet transita para um estágio de maturidade diversificada. Investidores observam que a empresa desfruta simultaneamente do crescimento estrutural da publicidade digital, da consolidação de serviços em nuvem e do emergente fluxo de receita ligado a semicondutores de IA. Esse conjunto ameniza o risco de dependência de um único segmento e sustenta múltiplos mais elevados de valuation.

O avanço de quase 70% no ano aproxima a companhia da marca de quatro trilhões de dólares em valor de mercado. Embora esse patamar ainda não tenha sido ultrapassado, o ritmo recente sugere que a barreira psicológica poderá ser testada caso se confirmem novos contratos de fornecimento de TPUs ou expansões sucessivas do Gemini 3 em ambientes corporativos.

Perspectivas de curto e médio prazos

O consenso de especialistas indica que a Alphabet deve continuar investindo em pesquisa de IA, otimização de chips e escalonamento de data centers. Paralelamente, o interesse de grandes clientes em diversificar fornecedores tende a manter a demanda por TPUs em trajetória ascendente. Ainda que a Nvidia preserve uma posição confortável em GPUs, a multiplicação de cenários de uso confirma espaço para concorrência saudável.

Do ponto de vista dos acionistas, a combinação de fatores favoráveis fortalece a narrativa de crescimento sustentável. A performance do Gemini 3 legitima a competência técnica da companhia, enquanto as potenciais encomendas bilionárias de TPUs adicionam visibilidade às receitas futuras. Esse binômio de inovação e monetização explica, em grande medida, o dinamismo observado no comportamento das ações nas últimas semanas.