A corrida mundial pela inteligência artificial está criando uma nova categoria de megafinanciamentos. A Broadcom está em negociações com bancos e investidores para levantar entre US$ 70 bilhões e US$ 80 bilhões em dívida, recursos que seriam destinados a financiar chips personalizados e infraestrutura computacional para grandes empresas de IA.
A operação ainda está em discussão e seus valores podem mudar. Há relatos de que uma estrutura mais ampla poderia eventualmente elevar o financiamento total para até US$ 100 bilhões. Entre as empresas beneficiadas estaria a Anthropic, desenvolvedora da família de modelos Claude.
O tamanho da operação chama atenção mesmo para os padrões atuais da indústria de tecnologia. Mais do que financiar simplesmente a fabricação de semicondutores, a estrutura mostra como fornecedores de hardware estão assumindo um papel cada vez maior na engenharia financeira necessária para construir a infraestrutura da IA.
Financiamento pode chegar a US$ 80 bilhões
As discussões envolvem uma estrutura dividida em diferentes níveis de dívida.
Uma das configurações analisadas prevê aproximadamente US$ 45 bilhões em dívida sênior e outros US$ 35 bilhões em uma tranche subordinada, embora os números ainda possam ser modificados antes de qualquer fechamento.
Empresas de investimentos como Blackstone e Apollo Global Management aparecem entre os participantes que estariam considerando envolvimento na estrutura.
Para entender a dimensão, US$ 80 bilhões representam um volume superior ao valor de mercado de muitas empresas de tecnologia listadas em bolsa.
O financiamento também demonstra quanto capital está sendo necessário para construir a próxima geração de data centers. Os custos não envolvem somente chips: servidores, redes de alta velocidade, energia, refrigeração, prédios e toda a infraestrutura associada precisam crescer simultaneamente.
Anthropic aparece entre as beneficiárias
Um dos principais nomes ligados à operação é a Anthropic.
A empresa está expandindo agressivamente sua capacidade computacional para sustentar o desenvolvimento e a utilização dos modelos Claude. Paralelamente, também vem explorando alternativas para diminuir sua dependência de fornecedores tradicionais de aceleradores.
Nesta semana, a Reuters informou que a Anthropic chegou a discutir a aquisição da startup de chips MatX por aproximadamente US$ 7 bilhões, embora as conversas tenham posteriormente migrado para a possibilidade de uma parceria. A companhia também vem reforçando internamente suas equipes relacionadas a semicondutores.
O movimento mostra que a disputa entre os laboratórios de IA já ultrapassou a criação dos próprios modelos.
Ter acesso garantido a capacidade computacional tornou-se uma vantagem estratégica.
Uma empresa pode possuir um modelo extremamente avançado, mas ainda depender de milhares de aceleradores e enormes quantidades de eletricidade para treiná-lo e atender milhões de usuários.
Broadcom cresce como alternativa no mercado de chips personalizados
É justamente nessa transformação que a Broadcom ganhou protagonismo.
A companhia não está tentando simplesmente reproduzir o modelo da Nvidia e vender uma GPU universal para qualquer cliente. Uma parte importante de sua estratégia envolve os chamados XPUs ou ASICs personalizados, processadores desenvolvidos especificamente para as necessidades de grandes clientes.
A lógica é simples: empresas que utilizam quantidades gigantescas de computação podem obter ganhos de desempenho, eficiência energética ou custo criando processadores otimizados para suas próprias cargas de trabalho.
Esse mercado está crescendo rapidamente conforme gigantes tecnológicos tentam reduzir sua dependência de GPUs comerciais.
OpenAI também trabalha com a Broadcom
Um dos maiores exemplos dessa estratégia envolve a OpenAI.
Em outubro de 2025, OpenAI e Broadcom anunciaram uma colaboração para desenvolver e implantar 10 gigawatts de aceleradores personalizados de inteligência artificial. A OpenAI ficou responsável pelo desenho dos chips e sistemas, enquanto a Broadcom participa do desenvolvimento e implantação da infraestrutura.
Os primeiros racks estão programados para começar a ser implantados no segundo semestre de 2026, com conclusão do programa prevista até o final de 2029.
A parceria ganhou ainda mais relevância depois que a OpenAI revelou resultados do seu primeiro acelerador próprio, o Jalapeño, desenvolvido com participação da Broadcom.
Nos primeiros benchmarks publicados, o chip mostrou vantagens importantes de eficiência energética em determinadas cargas de inferência quando comparado aos sistemas GB200 e GB300 da Nvidia.
Isso reforça o posicionamento da Broadcom como uma espécie de parceira tecnológica para empresas que querem desenvolver seus próprios processadores.
Meta também aposta em chips personalizados
A estratégia se estende à Meta.
Em abril, as duas empresas anunciaram uma ampliação da colaboração para desenvolver novas gerações do MTIA — Meta Training and Inference Accelerator, família de chips personalizados utilizada pela Meta em suas operações de inteligência artificial.
O primeiro estágio do projeto envolve mais de 1 gigawatt de capacidade, com intenção de avançar posteriormente para vários gigawatts.
A parceria inclui desenvolvimento de chips, empacotamento avançado e tecnologias de redes Ethernet para conectar grandes clusters de aceleradores.
A Broadcom, portanto, está posicionada em uma área estratégica: empresas gigantes querem seus próprios chips, mas poucas possuem internamente toda a capacidade necessária para projetar, conectar e industrializar essas arquiteturas.
Nvidia ganha um novo tipo de concorrente
O avanço dos chips personalizados cria uma ameaça diferente para a Nvidia.
A Nvidia continua dominando grande parte do mercado de aceleradores utilizados para inteligência artificial e possui uma vantagem significativa proporcionada pelo ecossistema CUDA.
Mas empresas como Google, Meta, Amazon e OpenAI estão investindo bilhões de dólares em alternativas próprias.
Esses processadores não precisam necessariamente superar uma GPU Nvidia em todas as tarefas.
Eles precisam ser suficientemente eficientes nas cargas executadas em enorme escala por uma determinada empresa.
Se uma companhia realiza bilhões de inferências semelhantes diariamente, uma melhoria relativamente pequena no consumo energético ou no custo por operação pode representar bilhões de dólares ao longo dos anos.
É por isso que o mercado de chips personalizados está se tornando tão estratégico.
Marvell também avança nesse mercado
A Broadcom também começa a enfrentar concorrência dentro do próprio segmento de semicondutores personalizados.
A Marvell anunciou recentemente um grande acordo relacionado ao desenvolvimento de chips personalizados para o Google. Nesta quinta-feira (27), a companhia elevou suas projeções de receita para os próximos anos, impulsionada justamente pela demanda por semicondutores destinados à IA.
A Marvell agora prevê aproximadamente US$ 12 bilhões em receita no ano fiscal de 2027 e US$ 18 bilhões em 2028.
Segundo a Reuters, o acordo relacionado ao Google pode chegar a US$ 120 bilhões ao longo de sua estrutura, embora a contribuição financeira mais significativa seja esperada apenas nos anos seguintes.
Isso mostra que o mercado que durante anos esteve concentrado principalmente na Nvidia começa a se fragmentar.
De um lado estão GPUs de propósito relativamente amplo. Do outro, cresce rapidamente uma indústria dedicada a desenvolver silício personalizado para cada grande plataforma de IA.
Dívida passa a financiar a corrida da inteligência artificial
Há, entretanto, outro elemento importante na operação da Broadcom: o crescimento do uso de dívida e estruturas financeiras complexas para sustentar a expansão da IA.
Uma análise recente do Morgan Stanley estimou que grandes empresas de tecnologia acumularam cerca de US$ 3 trilhões em compromissos relacionados à infraestrutura de inteligência artificial, incluindo estruturas que não necessariamente aparecem como dívida tradicional nos balanços.
Esses mecanismos podem envolver contratos de longo prazo, garantias, compromissos de compra, arrendamentos e financiamentos estruturados.
A vantagem é permitir que data centers sejam construídos rapidamente sem que uma única empresa precise desembolsar imediatamente todo o capital necessário.
O risco aparece se a demanda futura por inteligência artificial não justificar os enormes investimentos realizados hoje.
O setor está antecipando anos de demanda
Um financiamento de US$ 70 bilhões ou US$ 80 bilhões só faz sentido porque investidores, fabricantes de chips e empresas de IA estão apostando que a demanda computacional continuará crescendo durante muitos anos.
Esse é um dos aspectos mais importantes da atual corrida da IA.
As empresas não estão apenas comprando servidores necessários para atender a demanda existente. Elas estão construindo infraestrutura baseada na expectativa de que modelos futuros serão maiores, agentes executarão muito mais tarefas e bilhões de pessoas utilizarão aplicações de inteligência artificial diariamente.
Consequentemente, fabricantes como Broadcom estão deixando de ser apenas fornecedores de componentes.
Elas começam a participar diretamente da estrutura financeira que permite aos clientes comprar e instalar esses componentes.
Broadcom pode se tornar peça central da infraestrutura de IA
A operação de até US$ 80 bilhões ajuda a mostrar como a cadeia de valor da inteligência artificial está mudando.
Durante os primeiros anos da IA generativa, a atenção ficou concentrada principalmente nos modelos e nas GPUs.
Agora, a disputa envolve uma cadeia muito maior: chips personalizados, memória, redes, data centers, geração de energia, financiamento e contratos de capacidade computacional de longo prazo.
A Broadcom está tentando ocupar várias dessas camadas simultaneamente.
Ela desenvolve aceleradores personalizados, fornece componentes de conectividade para clusters gigantescos e trabalha diretamente com alguns dos maiores laboratórios e plataformas de IA do mundo.
Se o financiamento em discussão avançar, ele também mostrará algo ainda maior: a corrida pela inteligência artificial entrou em uma fase na qual dezenas de bilhões de dólares precisam ser mobilizados antecipadamente apenas para garantir que haverá computadores suficientes para executar os modelos dos próximos anos.
E, nesse cenário, a batalha entre Nvidia, Broadcom, Marvell e chips desenvolvidos internamente pelas big techs pode se transformar em uma das disputas mais importantes da indústria de semicondutores nesta década.
