Gigantes chinesas rejeitam Huawei e apostam US$ 35 bilhões em Nvidia RTX PRO 5500 apesar de risco de entrega

ByteDance, Alibaba e Tencent, três das maiores empresas de tecnologia da China, deixaram claro que a Nvidia ainda é a escolha número 1 para inteligência artificial. De acordo com a Reuters, elas encomendaram mais de 3 milhões de unidades da RTX PRO 5500, em pedidos que somam US$ 35 bilhões (cerca de R$ 175 bilhões). O problema: a Nvidia informou que só consegue atender entre 5% e 10% desses pedidos.

As empresas preferiram ignorar os aceleradores Huawei Ascend 950PR, que tecnicamente têm mais memória. Isso porque o ecossistema de software da Nvidia, especialmente o CUDA, continua sendo o padrão de mercado para treinar e rodar modelos de IA. Mesmo com o risco de atrasos nas entregas, elas aceitam pagar bilhões pela placa americana para não enfrentar as limitações de software da Huawei.

Por que o software da Nvidia supera o hardware da Huawei em IA

A RTX PRO 5500 vem com 84 GB de memória GDDR7 ECC, 21.760 núcleos CUDA e largura de banda de 1.398 TB/s. Já o Ascend 950PR da Huawei tem 128 GB de memória HiBL 1.0 e largura de banda entre 1,4 e 1,6 TB/s, com consumo de energia parecido. No papel, a Huawei leva vantagem, mas na prática o suporte de software faz toda a diferença.

O CUDA é uma plataforma madura, com bibliotecas, ferramentas e uma comunidade gigante. Para as gigantes chinesas, migrar para um ecossistema alternativo significaria retrabalho e perda de tempo. Por isso, mesmo com hardware inferior, a RTX PRO 5500 é vista como a opção mais segura. A DeepSeek, por exemplo, recentemente disponibilizou o DeepInfer, um framework de inferência open-source com suporte a Nvidia e Huawei, mas ainda é exceção.

A corrida contra as restrições dos EUA e o renascimento da Tesla V100

Os EUA proíbem a venda dos chips mais potentes da Nvidia para a China, como o B300 e o H200. Por isso, as empresas chinesas correm para estocar a RTX PRO 5500, mesmo sabendo que a entrega será limitada. A Nvidia afirmou aos parceiros que pode atender no máximo 10% do volume total de pedidos, que já ultrapassam 6 milhões de unidades segundo a Reuters.

Essa escassez fez com que até placas antigas voltassem a ser disputadas. A Tesla V100, lançada há nove anos, tem 32 GB de memória HBM2 e ainda é capaz de rodar modelos médios de linguagem. O aumento da demanda elevou o preço no mercado de usados em US$ 200 (cerca de R$ 1.003) (cerca de R$ 1.003) por unidade. É um sinal claro de que a fome por poder de processamento de IA não dá trégua.

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O futuro da inteligência artificial na China depende de como a Nvidia vai gerenciar a alocação desses chips em meio às sanções. Enquanto isso, a Huawei busca alternativas com seus próprios aceleradores, mas a preferência das gigantes mostra que a batalha de software está longe de ser vencida. A RTX PRO 5500, mesmo com hardware inferior, continua sendo a joia da coroa para quem precisa de resultados rápidos.

Valores em reais convertidos pela cotação de fechamento do Banco Central de 20/10/2026 (US$ 1 = R$ 5,01). Conversão direta, sem impostos nem taxas de importação.

Fonte: Wccftech