A Google revelou seu chip de sétima geração, o Ironwood, projetado para revolucionar a computação em inteligência artificial. Este acelerador de IA entrega mais de 24 vezes a potência de processamento do supercomputador mais rápido do mundo, quando implementado em escala.
Ironwood: Um Salto na Computação de IA
O Ironwood é um marco na estratégia de desenvolvimento de chips da Google. Diferente das gerações anteriores de TPUs (Tensor Processing Units), que combinavam treinamento e inferência, o Ironwood é exclusivamente focado em inferência, ou seja, no uso de modelos de IA já treinados para gerar resultados ou previsões.
Este foco na inferência destaca uma nova era na inteligência artificial, onde agentes de IA não apenas respondem a perguntas, mas colaboram para fornecer insights e respostas complexas.
Saiba mais sobre a diferença entre CPU, GPU e TPU, e como essas tecnologias impactam a IA em nosso artigo detalhado.
Especificações Impressionantes
O Ironwood atinge 42,5 exaflops de capacidade computacional quando escalado para 9.216 chips por pod, superando de longe os 1,7 exaflops do El Capitan, atualmente o supercomputador mais rápido do mundo. Individualmente, cada chip alcança 4.614 teraflops de pico.
Além disso, o chip oferece melhorias substanciais em memória e largura de banda. Com 192 GB de memória de alta largura de banda (HBM) por chip, o Ironwood possui seis vezes mais capacidade que o seu antecessor, o Trillium. A largura de banda alcança 7,2 terabits por segundo, sendo 4,5 vezes maior que a geração anterior.
Outro destaque é a eficiência energética: o Ironwood entrega o dobro de desempenho por watt comparado ao Trillium e é quase 30 vezes mais eficiente que a primeira Cloud TPU lançada pela Google em 2018.
Conheça mais sobre os avanços do Trillium e como ele antecedeu o Ironwood neste artigo.
Importância do Foco em Inferência
A decisão da Google de concentrar esforços na eficiência da inferência reflete as demandas do mercado atual. Enquanto o treinamento de modelos de IA é realizado uma vez, as operações de inferência são executadas bilhões de vezes ao dia. Com isso, a economia e a eficiência dessas operações tornam-se cruciais.
Nos últimos oito anos, a Google observou um aumento de 10 vezes ao ano na demanda por computação de IA, resultando em um crescimento acumulado de 100 milhões de vezes. Essa evolução só é possível com arquiteturas especializadas, como o Ironwood.
Modelos mais avançados, como o Gemini 2.5, exemplificam essa nova fase ao incorporar capacidades de raciocínio, movendo o uso da IA além do reconhecimento de padrões para tarefas mais complexas.
A Infraestrutura Completa da Google
O Ironwood é apenas uma peça do ecossistema de infraestrutura da Google. A empresa também lançou serviços como o Cloud WAN, uma rede gerenciada que oferece um desempenho de rede aprimorado em até 40% enquanto reduz os custos na mesma proporção.
Além disso, o Pathways, sistema desenvolvido pela Google DeepMind, possibilita a expansão do uso de modelos de IA em centenas de TPUs, ampliando as possibilidades para empresas que desejam integrar IA em larga escala.
Estratégia de Diferenciação no Mercado
A Google aposta em sua capacidade de desenvolver hardware internamente como um diferencial competitivo. Enquanto concorrentes como Microsoft e Amazon buscam parcerias ou aquisições, a Google mantém o controle completo de sua cadeia, da fabricação dos chips à integração com softwares e serviços.
Essa abordagem permite que a Google ofereça a mesma infraestrutura que alimenta serviços como o YouTube e o Gmail para seus clientes empresariais, garantindo escalabilidade e eficiência.
Interoperabilidade e o Futuro Multiagente
Além do hardware, a Google está promovendo a interoperabilidade entre agentes de IA. O objetivo é permitir que sistemas criados por diferentes fornecedores possam trabalhar juntos. Para isso, a empresa anunciou o Agent Development Kit (ADK) e o protocolo de interoperabilidade A2A, garantindo flexibilidade e evitando que empresas fiquem presas a soluções exclusivas.
Essa visão é fundamental para empresas que estão sobrecarregadas com a complexidade de integrar IA em diferentes sistemas.
Impactos para as Empresas
Com as novidades do Ironwood e sua eficiência energética, organizações poderão reduzir custos e implementar modelos avançados de IA de forma mais acessível. Já o foco na interoperabilidade entre agentes promete simplificar a adoção de IA em ambientes corporativos complexos.
À medida que a IA se torna mais distribuída e integrada às operações de negócios, a infraestrutura que a suporta será um fator decisivo para o sucesso de empresas em diversos setores.
Enfim, o Ironwood e as soluções complementares da Google representam um passo significativo para transformar a forma como a IA é utilizada por empresas de todos os tamanhos.