31 de dezembro de 2025 · Briefing de IA em 24 horas: ByteDance “trava” US$ 14,2 bi em GPUs, Intel 14A aposta em High-NA, Gemini-3-Pro domina o ranking VLM
Nas últimas 24 horas, três movimentos se destacam: a ByteDance trata GPUs topo de linha como recurso estratégico, a Intel amarra o 14A à narrativa de High-NA EUV e produção em volume, e o Gemini-3-Pro amplia a vantagem em um benchmark multimodal mensurável.
1. ByteDance planeja gastar cerca de US$ 14,2 bilhões em 2026 com chips da NVIDIA
Comentário:
O assistente de IA “Doubao” teria saltado de 4 trilhões de tokens/dia no fim de 2024 para 50 trilhões no fim de 2025—crescimento de 12,5× em cerca de meio ano.
Se todo o orçamento de US$ 14,2 bi fosse para H200, isso implica algo como 71 mil GPUs—menos “capacidade pontual” e mais uma tentativa de travar 1–2 anos de computação premium para treinamento, geração multimodal e IA de vídeo em tempo real.
Para a ByteDance, chips não são compra de TI comum; são insumo estratégico. Quem garante acesso mais estável a GPUs melhores e em maior escala tende a levar vantagem em velocidade de iteração, custo de inferência e ritmo de lançamento de produto.
Ainda assim, a oferta transfronteiriça de GPUs high-end segue sujeita a controles de exportação e revisão de conformidade; orçamento planejado não é garantia de volume/SKU efetivamente entregue.
2. Intel mira produção em massa do processo Intel 14A em 2026
Comentário:
O Intel 14A é colocado como o primeiro nó de volume a adotar litografia High-NA EUV. O High-NA EUV pode melhorar a resolução em cerca de 50%, ajudando a empurrar limites físicos que apertam forte abaixo de 3nm.
Se a Intel de fato colocar o 14A em volume em 2026, o sinal é maior que um nó: a manufatura avançada deixaria de ser uma estrada de mão única dominada pela TSMC. Para grandes clientes, uma segunda fonte viável significa mais poder de barganha e mais resiliência de cadeia de suprimentos.
Mas o teste real não é o anúncio—é yield, custo e curva de ramp de capacidade. Se o 14A se concretizar, a credibilidade da Intel Foundry sobe; se atrasar ou vier com yield fraco, o mercado tende a classificar rapidamente como “promessa de roadmap” e isso prejudica a atração de clientes para a área de foundry.
A Intel vai conseguir em 2026?
3. SuperCLUE-VLM (dezembro): Gemini-3-Pro lidera com 83,64
Comentário:
Em VLMs, abrir grande vantagem costuma apontar para duas possibilidades: melhor base de visão/alinhamento, ou otimização de engenharia superior no conjunto de tarefas avaliadas. De todo modo, o Google demonstrou liderança em “capacidade multimodal quantificável”.
O top 5 também chama atenção: SenseNova V6.5 Pro (75,35) em 2º; Doubao (73,15) em 3º, com 82,70 no subteste de cognição básica; Baidu ERNIE-5.0-Preview e Alibaba Qwen3-VL fecham o top 5, com o Qwen3-VL sendo o primeiro open-source a ultrapassar 70 no total.
Fora o Google, os demais do top 5 são modelos chineses. Anthropic Claude-opus-4-5 e OpenAI GPT-5.2 (high) não entraram no top 5.
A liderança do Gemini-3-Pro parece o resultado acumulado de anos de investimento em multimodal—e desta vez a distância ficou visível no placar.
Principais eventos de IA nas últimas 72 horas: