CEVIU News - CEVIU Hardware - 1 de julho de 2026

ATUALIZAÇÃO (30/06/2026): não é mais rumor, foi lançado. 05/01/2026. A plataforma NVIDIA Vera Rubin foi anunciada oficialmente na CES 2026, projetada para ser a próxima geração em infraestrutura de chips de IA. A plataforma é composta por sete novos chips, incluindo a CPU NVIDIA Vera e a GPU NVIDIA Rubin, que trabalham em conjunto como um supercomputador de IA para potencializar todas as fases da inteligência artificial. Ela oferece até cinco vezes mais capacidade de treinamento de IA em comparação com a geração anterior Blackwell e uma taxa de transferência de inferência até 10 vezes maior por watt. (Rumor original) O ecossistema de chips de IA da NVIDIA continua avançando rapidamente, com discussões crescentes sobre seus próximos lançamentos. Enquanto a plataforma Blackwell (com a GPU B200 e o Superchip GB200) lidera o mercado atual e o superchip RTX Spark foca em PCs com Windows localmente a partir do fim de 2026, as atenções do setor se voltam para os rumores e projeções da plataforma Vera Rubin. De acordo com relatos e atualizações de mercado, a arquitetura Vera Rubin — que supostamente entrou em produção em março de 2026 — está prevista para iniciar distribuições completas para grandes provedores de nuvem nos próximos meses. Essa nova plataforma deve integrar a GPU Rubin (com suporte a memória HBM4 e 288 GB de largura de banda) e a CPU personalizada Vera baseada no núcleo Olympus, prometendo mais do que dobrar o desempenho de inferência em relação à geração Blackwell. Adicionalmente, especula-se uma versão Rubin Ultra para 2027 com dois núcleos combinados.

ATUALIZAÇÃO (30/06/2026): não é mais rumor, foi lançado. 25 de maio de 2026. A Huawei apresentou em Xangai um novo método de fabricação de chips avançados para datacenters de IA, visando a independência tecnológica da China. O chip foi desenvolvido pela divisão de semicondutores da Huawei sob a liderança de He Tingbo. Este desenvolvimento permite que a China produza chips de IA sem depender de tecnologia dos EUA. (Rumor original) O cenário dos chips de IA na China, que atua como concorrente da TSMC, apresenta um rápido avanço impulsionado por empresas locais e um forte apoio governamental para a autossuficiência tecnológica. Diversas empresas chinesas já disponibilizaram e planejam novos chips de IA com o objetivo de reduzir a dependência de tecnologias estrangeiras. No estado atual de lançamentos recentes, a Huawei iniciou a produção em massa do Ascend 910B e estreou comercialmente o Ascend 950PR, utilizado por empresas como a DeepSeek e comparável ao Nvidia H200 em certas configurações. A Alibaba T-Head lançou o Zhenwu M890 com 144GB de memória on-chip, enquanto a Baidu Kunlunxin avançou com os modelos Kunlun M100 e P800, este último usado no treinamento do ERNIE 5.1. A Moore Threads se destaca com o MTT S5000 de 80GB compatível com GLM-5.x e Qwen3.5+, e a SMIC atua na fabricação de processos de 7nm. Por fim, a Loongson revelou recentemente o processador de servidor de 16 núcleos Loongson 3C3000, voltado para sistemas de propósito geral, dando sequência ao sucesso de vendas de sua linha de desktop.

A Huawei está acelerando seu ecossistema de semicondutores de IA com um roteiro de três anos: o Ascend 950DT, voltado para treinamento e decodificação em nuvem com 144 GB de memória HBM proprietária HiZQ 2.0, chega no segundo semestre de 2026. Em seguida, o Ascend 960 (fim de 2027) trará suporte à precisão HiF4, e o Ascend 970 encerra o ciclo em 2028. O Ascend 910C e o recém-lançado 950PR, otimizado para inferência com HiBL 1.0, já estão em operação. O status do rumoreado Ascend 920, suposto concorrente do Nvidia H20, permanece indefinido após o foco estratégico migrar para a série 950.

Quando Jaiveer Singh fala sobre robôs, ele não começa pelo espetáculo, mas sim pela infraestrutura: as placas internas das máquinas, o software que permite aos desenvolvedores visualizarem através das câmeras do robô e a engenharia necessária antes que um robô possa deixar o ambiente de demonstração para realizar tarefas úteis. Como engenheiro de software de robótica, ele lidera a equipe responsável por impulsionar esse desenvolvimento.