18 de dezembro de 2025 · Resumo de IA em 24 Horas: Google e Meta Desafiam o Lock-In do CUDA da NVIDIA, Microsoft Redefine Bancos de Dados de IA, Apple Abre a Distribuição de Aplicativos
Nas últimas 24 horas, três movimentos envolvendo chips, software corporativo e regulação de plataformas apontaram para a mesma tendência:
as grandes empresas de tecnologia não estão abandonando o controle — estão redesenhando a forma como esse controle é exercido.
Da colaboração entre Google e Meta para enfraquecer o lock-in do CUDA, passando pela tentativa da Microsoft de redefinir o banco de dados na era da IA, até a abertura cuidadosamente limitada da App Store da Apple no Japão, a competição entre plataformas de IA entra em uma fase mais estrutural.
1. Google e Meta impulsionam PyTorch no TPU, desafiando diretamente o lock-in do ecossistema da NVIDIA
O Google está trabalhando com a Meta para permitir que o PyTorch rode em TPUs com perda mínima de desempenho, reduzindo significativamente a barreira de migração para desenvolvedores que hoje dependem de GPUs. Ao mesmo tempo, a Meta busca alternativas às GPUs da NVIDIA devido aos altos preços e à instabilidade de fornecimento, e pode alugar — ou até adquirir — chips TPU do Google no futuro.
Comentário:
A capacidade da NVIDIA de manter margens elevadas por tanto tempo não se deve apenas a desempenho ou oferta. Seu verdadeiro fosso competitivo é o CUDA — um ecossistema que torna a troca cara, complexa e arriscada.
Por isso, a cooperação entre Google e Meta vai muito além de compatibilidade técnica ou otimização de custos. Trata-se de um ataque sistêmico ao domínio do ecossistema de IA da NVIDIA.
Historicamente, os TPUs estavam restritos ao Google Cloud, limitando o controle externo sobre dados e ritmo de implantação. Se grandes compradores como a Meta puderem alugar — ou eventualmente possuir — TPUs, esses chips deixam de ser um ativo fechado para se tornarem infraestrutura compartilhada.
O ponto crítico será se o Google conseguirá oferecer uma experiência realmente nativa de PyTorch sobre TPU.
Caso o PyTorch consiga alternar entre GPU, TPU e ASICs personalizados com fricção quase nula, grandes clientes passarão a comprar computação como compram eletricidade ou espaço em rack — capacidade antes de arquitetura.
Nesse cenário, a pressão recairá diretamente sobre a NVIDIA.
É notável que dois rivais históricos no mercado de publicidade agora cooperem na guerra dos chips, mas ainda não está claro se essa parceria avançará além do nível técnico.
2. Microsoft lança o Azure HorizonDB e desloca a competição de bancos de dados para o modelo AI-native
A Microsoft anunciou o Azure HorizonDB, um novo serviço PostgreSQL de nível corporativo profundamente integrado aos modelos Foundry AI. A empresa afirma oferecer desempenho de busca vetorial até três vezes superior aos métodos tradicionais. Com arquitetura de armazenamento desacoplado e computação escalável, o HorizonDB é posicionado como concorrente direto do AWS Aurora para cargas de trabalho de IA.
Comentário:
O HorizonDB não é “apenas mais um Postgres gerenciado”.
Ele representa a tentativa da Microsoft de mover o eixo competitivo dos bancos de dados corporativos de OLTP/OLAP tradicionais para arquiteturas nativas de IA.
Hoje, as empresas geralmente seguem um de três caminhos:
Postgres com pgvector, bancos vetoriais independentes como Pinecone ou Milvus, ou soluções integradas de nuvem como Aurora, AlloyDB e Cloud SQL.
Ao colocar o desempenho de busca vetorial no centro da proposta, a Microsoft sinaliza claramente sua ambição: permitir que dados transacionais, embeddings e recuperação convivam em um único banco de dados, reduzindo complexidade operacional e riscos de inconsistência.
Se o HorizonDB entregar escalabilidade horizontal de computação, separação de leitura e escrita, failover rápido, elasticidade suave e custos competitivos, ele poderá influenciar de forma concreta as decisões de migração de médias e grandes empresas.
Estrategicamente, o alvo não é apenas o AWS Aurora, mas também Oracle e MongoDB.
A questão decisiva será se as empresas estarão dispostas a reestruturar seus sistemas de dados em torno do HorizonDB.
3. Apple abre lojas alternativas de aplicativos no Japão, mas mantém o controle da distribuição
A Apple anunciou que permitirá lojas alternativas de aplicativos no iPhone no Japão para cumprir novas leis de concorrência. Desenvolvedores japoneses poderão lançar seus próprios marketplaces, com comissões mínimas de 5%. Pagamentos fora do sistema da Apple serão permitidos, mas ainda sujeitos a comissões.
Comentário:
A Apple não está abandonando a distribuição fechada — está convertendo uma regra absoluta em uma estrutura comercial baseada em conformidade regulatória.
Trata-se de uma abertura cuidadosamente desenhada. A Apple atende às exigências da Lei de Promoção da Concorrência de Software para Smartphones (MSCA) do Japão, enquanto preserva o controle do ecossistema por meio de comissões escalonadas, auditorias de segurança obrigatórias e exigência de oferta paralela de pagamentos.
Mesmo quando pagamentos de terceiros são ativados, a opção de compra dentro do aplicativo da Apple continua obrigatória. Os usuários seguem expostos ao fluxo de pagamento da Apple, e os desenvolvedores não conseguem eliminar totalmente as taxas.
Comparado ao modelo anterior de zero escolha, há mais flexibilidade — mas não descentralização real.
A grande incógnita agora é se o modelo regulatório japonês será replicado por outras regiões, como a União Europeia ou a Coreia do Sul.
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Para quem deseja compreender melhor o contexto dessas mudanças, as análises abaixo são leituras recomendadas:
Conclusão
Do afrouxamento do lock-in computacional pelo PyTorch, passando pela redefinição dos bancos de dados na era da IA pela Microsoft, até a abertura controlada da Apple, um padrão se destaca:
as plataformas não estão abrindo mão do controle — estão redesenhando suas fronteiras.
Na era da IA, a competição não gira mais apenas em torno de quem possui o melhor modelo, mas de quem consegue definir os limites mais vantajosos entre abertura e dependência.
Essa nova fase da guerra entre plataformas de IA está apenas começando.