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A Nvidia ainda é de longe a maior empresa de hardware de IA, e um grande motivo para isso é graças ao CUDA. A AMD, no entanto, pensa que o CUDA pode já ter tido o seu dia ao sol e é um “não-evento” para algumas empresas.
Em um pré-briefing sobre Advancing AI, o vice-presidente corporativo e gerente geral da AMD do grupo de negócios de GPU de data center, Andrew Dieckman, explicou:
“Eu costumava conversar bastante com nossos clientes sobre CUDA. Não tenho quase nenhuma conversa com nossos clientes sobre CUDA neste momento. Não é um evento, certamente para nossos principais… Tipo, todos estão programando em níveis mais altos de abstração. Eles estão usando estruturas de serviço diferentes.
“E a outra coisa que é realmente acelerada (CUDA), não sendo realmente o ‘fosso’ que algumas pessoas ainda pensam que é, é a eficácia dos agentes de IA, os próprios modelos, para ajudar nossos clientes a otimizar para a plataforma AMD. Esse é um fenômeno de 2026.”
Obviamente, a AMD não é uma fonte imparcial neste tópico, mas se o que a empresa diz for verdade, o domínio da Nvidia no espaço de hardware de IA pode estar ameaçado. Porque a razão pela qual a Nvidia é a única empresa relacionada à IA com lucro significativo (a AMD está obtendo uma margem muito menor) é em grande parte CUDA.
A Nvidia vem consolidando o CUDA como o elo entre o hardware e certos tipos de computação, como operações de matriz – que sustentam a IA – há anos. Parte do motivo pelo qual tantas empresas de IA usam hardware Nvidia é porque muitas ferramentas, bibliotecas de software e assim por diante foram construídas com base em CUDA, e não faz sentido gastar tempo e energia reinventando a roda com outra coisa.
Isso, mais a capitalização da Nvidia ao apostar em soluções em grande escala com CUDA no centro, é em grande parte o motivo pelo qual a Nvidia dominou o mercado.
A visão convencional é que o CUDA protege a Nvidia da concorrência. Porém, aqui a AMD está dizendo que não é um “fosso” econômico, protegendo a empresa e mantendo sua vantagem, como as pessoas podem pensar.
De acordo com Dieckman, a AMD está vendo empresas programando em “níveis mais altos de abstração”, onde o CUDA não é realmente necessário. Nesses níveis mais altos de abstração, você não está interagindo com as estruturas subjacentes, como CUDA, então você pode escolher e deixar as ferramentas que estiver usando lidarem com essa tradução para operações de nível inferior. E ele também parece sugerir que os próprios agentes de IA podem ajudar a otimizar a plataforma sem CUDA.
Se o CUDA se tornar irrelevante por estas razões, e se outras empresas, como a AMD, puderem oferecer alternativas mais baratas, as empresas de IA poderão começar a afastar-se da Nvidia e migrar para o ROCm da AMD, por exemplo. Isso significaria que haveria menos necessidade de comprar hardware Nvidia para IA.
Esse primeiro ‘se’ é um grande problema, no entanto. Porque mesmo que o CUDA se torne um “não-evento” para alguns, outros podem preferir jogar pelo seguro com a infraestrutura que tem funcionado bem até agora. Especialmente porque não estamos brincando com pequenas quantias de dinheiro quando falamos de data centers de IA.
