Masayoshi Son, o Presidente e CEO do SoftBank Group, tem expressado sua visão para a ASI (Artificial Super Intelligence), projetando que ‘a IA eventualmente alcançará um nível de inteligência dez mil vezes maior que o dos humanos na próxima década.’ Essa declaração, feita em vários fóruns públicos em 2024, sublinha o foco acelerado e as manobras estratégicas do SoftBank no setor de IA.
Investimentos Estratégicos do SoftBank em IA
Por volta desse período, o SoftBank aumentou significativamente seus investimentos e iniciativas estratégicas no domínio da IA.
Em 2024, o SoftBank Group fez uma série de investimentos notáveis em empresas orientadas por IA. Isso incluiu investir na startup de IA Perplexity AI, liderar uma rodada de investimento na startup de robôs humanoides Skild AI, formar uma joint venture de saúde com a Tempus AI nos Estados Unidos e adquirir a Graphcore, um unicórnio britânico de chips de IA.
Em 2025, o SoftBank intensificou sua colaboração com a OpenAI. No final de março, o SoftBank expandiu ainda mais sua presença no setor de chips de IA ao anunciar a aquisição da Ampere, uma empresa americana de design de chips, por US$ 6,5 bilhões (aproximadamente RMB 47 bilhões).
Juntamente com sua participação significativa existente na Arm, essas movimentações indicam a ambição estratégica do SoftBank de reforçar seus investimentos em infraestrutura de chips de IA.
Uma Oportunidade Perdida com a Nvidia
Seis anos antes, o SoftBank alienou toda a sua participação na Nvidia, perdendo o subsequente crescimento explosivo da empresa, que a viu atingir uma capitalização de mercado de um trilhão de dólares. Agora, em meio à atual onda de IA, o SoftBank parece estar fazendo um retorno, sinalizando sua ambição de potencialmente desafiar o domínio da Nvidia.
Em novembro de 2024, em uma cúpula de IA no Japão, o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, comentou para a audiência: ‘Vocês podem não saber que, em um ponto, Masa (Masayoshi Son) era o maior acionista da Nvidia.’ Ele então compartilhou humoristicamente um momento de ‘choro’ de brincadeira com Son, acrescentando: ‘Está tudo bem, podemos chorar juntos.’
Este episódio é visto como uma significativa oportunidade perdida para o SoftBank, um sentimento que Son reconheceu publicamente com arrependimento.
Em 2017, o SoftBank adquiriu ações da Nvidia no mercado aberto, eventualmente detendo quase 5% da empresa, tornando-se um dos maiores acionistas da Nvidia. No entanto, o SoftBank vendeu sua participação em 2019, perdendo a ascensão da Nvidia ao pico de sua trajetória de crescimento.
O entusiasmo de Son por investir em chips de IA está se tornando cada vez mais fervoroso. Em uma entrevista pública em outubro de 2024, ele afirmou que a Nvidia estava ‘subvalorizada’.
Nos últimos dois anos, o SoftBank Group tem ativamente forjado alianças e investido em chips de IA e indústrias de infraestrutura relacionadas para realizar sua visão ASI, possivelmente visando retificar supervisões passadas.
Son até articulou uma justificativa: promover a evolução humana promovendo o desenvolvimento de super inteligência artificial. Ele prevê que a super inteligência artificial (ASI) será alcançada até 2035.
Son enfatiza que a ASI difere da AGI (Artificial General Intelligence) mais comumente discutida. A AGI se refere à inteligência geral capaz de lidar com múltiplas tarefas e exibindo flexibilidade semelhante à humana, o que é improvável que altere significativamente as regras existentes na sociedade humana. A ASI, por outro lado, superará em muito a inteligência humana, marcando um ponto de virada na história humana, com robôs inteligentes orientados por ASI realizando várias tarefas físicas em nome dos humanos.
Estratégia de Implantação da ASI do SoftBank
De acordo com o plano do SoftBank Group, a implantação da ASI envolve quatro dimensões principais:
- Chips de IA
- Data centers de IA
- Robôs de IA
- Energia
Entre estes, os chips de IA são a infraestrutura central.
‘A Arm fornecerá a tecnologia fundamental para a ASI’, afirmou Son. Ele acrescentou que, embora a Arm seja significativa, nenhuma empresa sozinha pode alcançar a ASI. Todos os membros do SoftBank Group trabalharão juntos para atingir esse objetivo.
Isso explica a crescente aquisição de empresas no setor de chips de IA pelo SoftBank: começando com seu investimento na Arm, seguido pelas aquisições da Graphcore e da Ampere, a estratégia de chips de IA do SoftBank está se tornando cada vez mais evidente.
Anand Joshi, Diretor de Tecnologia de IA da TechInsights, disse ao 21st Century Business Herald que o SoftBank pretende se tornar um líder global em Inteligência Artificial Geral (AGI), e suas recentes atividades de investimento refletem essa ambição.
‘Para realizar totalmente o potencial das aplicações AGI, uma infraestrutura completa é necessária, cobrindo chips, IP, servidores, CPUs, aceleradores de IA e muito mais’, explicou ele ainda. Quando o SoftBank investe em semicondutores de IA, ele sempre se concentra em uma visão mais ampla, com os três formando um complemento perfeito neste projeto: a Arm fornece IP de processador para data centers; a Ampere constrói chips específicos para data centers com base nesses IPs; e a Graphcore se concentra na pesquisa e desenvolvimento de chips aceleradores de IA para data centers.
Sobre como os três formarão sinergias de negócios, Anand Joshi observou: ‘Ainda não está claro se as três empresas planejam integrar os produtos existentes ou lançar novas soluções, mas a combinação desses três tem o potencial de construir uma infraestrutura completa de aplicação de IA.’
Através desta integração vertical, a OpenAI pode fornecer modelos otimizados para rodar nesta arquitetura exclusiva, alcançando assim um desempenho de modelo líder mundial. ‘Os clientes empresariais comprarão essas capacidades de servidor de IA através de chamadas de API, e o modelo de pagamento por uso tem muita probabilidade de criar enormes lucros para eles’, acrescentou.
Como o SoftBank está construindo um ecossistema de chips de núcleo de IA através de investimento e aquisição, alguns acreditam que o SoftBank está planejando criar um concorrente potencial para a Nvidia.
Desafios e Concorrência
No entanto, nesta fase, esta é apenas uma visão. Por um lado, a Nvidia construiu um forte fosso com base em mais de uma década de investimento contínuo em ecossistemas de software como o CUDA. Até hoje, os chips GPU da Nvidia ainda são a primeira escolha da indústria para treinamento de IA. Essa vantagem ecológica confere-lhe uma certa barreira competitiva no lado da inferência de IA; por outro lado, a ‘aliança anti-Nvidia’ que o mercado brinca está acelerando seu crescimento. Um exemplo típico é que os fornecedores de serviços de nuvem estão iterando rapidamente chips de inferência de IA autodesenvolvidos através da cooperação com empresas de design de chips ASIC, e a Broadcom e a Marvell (Marvell Electronics) são importantes beneficiárias.
Diante do ambiente competitivo existente, não é fácil para os novos participantes fazerem avanços rapidamente, especialmente porque a Graphcore e a Ampere enfrentaram grandes dificuldades financeiras quando foram adquiridas pelo SoftBank, o que significa que as capacidades de comercialização das duas empresas permanecem a serem melhoradas.
De acordo com a divulgação do SoftBank, a receita operacional da Ampere diminuiu de US$ 152 milhões para US$ 16 milhões entre 2022 e 2024, uma redução de quase dez vezes. A empresa parece estar tentando restaurar a lucratividade, mas ainda perdeu US$ 581 milhões em 2024. Os ativos líquidos e os ativos totais também continuam a diminuir significativamente.
De acordo com informações públicas, a Ampere inicialmente se concentrou na computação nativa da nuvem e, desde então, expandiu-se para o campo da computação de inteligência artificial (computação de IA). Os produtos da empresa cobrem uma gama de cargas de trabalho na nuvem, desde a borda até o data center na nuvem.
Os documentos previamente submetidos pela Graphcore mostram que suas vendas em 2022 foram de US$ 2,7 milhões, com uma perda de US$ 204,6 milhões.
Em relação às condições operacionais, Anand Joshi disse ao 21st Century Business Herald que, embora a Arm e a Ampere tenham tido um bom desempenho, o desenvolvimento da Graphcore não foi satisfatório.
‘Os chips deste último são difíceis de atingir o nível de desempenho da mesma geração de produtos lançados ao mesmo tempo, o que se tornou seu principal desafio. No entanto, a Graphcore percebeu a importância do software de suporte e começou a investir em compiladores e outros campos técnicos. Este link é precisamente o principal desafio da construção de infraestrutura de inteligência artificial e deve ser superado’, continuou ele.
Na visão de Anand Joshi, em comparação, os chips de servidor baseados na arquitetura Arm entraram no mercado e têm um ecossistema de software relativamente maduro. No entanto, esses produtos ainda carecem da capacidade de escalabilidade horizontal (capacidade de escalonamento) que a arquitetura x86 possui. ‘Para ter sucesso, essas três empresas precisam trabalhar juntas para desenvolver um roteiro de software unificado.’
Entre eles, a Arm é, sem dúvida, um fabricante relativamente maduro em termos de desenvolvimento. Embora aos olhos do público, os produtos de chip baseados na arquitetura Arm cubram mais de 99% dos smartphones no mercado, nos últimos anos, também se desenvolveu rapidamente para data centers, PCs e outros campos.
O Vice-Presidente Sênior e Gerente Geral da Unidade de Negócios de Infraestrutura da Arm, Mohamed Awad, publicou recentemente um artigo apontando que, há mais de seis anos, a Arm lançou a plataforma Arm Neoverse para a próxima geração de infraestrutura de nuvem. Hoje, a implantação da tecnologia Neoverse atingiu uma nova altura: 2025 Quase 50% da potência de computação enviada aos principais fornecedores de serviços de nuvem de hiperescala serão baseados na arquitetura Arm. Fornecedores de serviços de nuvem de hiperescala, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure, adotaram a plataforma de computação Arm para construir seus próprios chips personalizados de uso geral.
Anand Joshi disse aos repórteres que a Arm se tornou um player importante no mercado de data centers. Por exemplo, a Amazon está promovendo seu chip autodesenvolvido Graviton como uma alternativa de baixo custo ao X86, e seu desempenho de mercado está bom atualmente. Da mesma forma, a série ‘Graviton+Inferential’ de produtos de chip autodesenvolvidos da Amazon está posicionada como uma alternativa de baixo custo à solução ‘x86+Nvidia’. A Nvidia também adaptou a arquitetura Arm para seus chips Grace CPU na série de produtos Blackwell.
‘Portanto, se o SoftBank, a Arm e a Ampere puderem implementar com sucesso essa estratégia, espera-se que a Arm se torne uma força inegável no mercado de data centers’, continuou ele.
Estratégia Mais Ampla de Investimento em IA do SoftBank
Devido ao investimento excessivo em indústrias relacionadas à IA, a SoftBank Corporation foi solicitada a explicar sua estratégia geral de investimento na indústria de IA na conferência de investidores em fevereiro deste ano.
O Presidente e CEO da empresa, Junichi Miyakawa, analisou que isso inclui 8 níveis: implantar o projeto de inteligência artificial em nível empresarial ‘Cristal intelligence’ através de uma joint venture com a OpenAI; desenvolver um modelo de linguagem grande nativo (LLM) especificamente para japonês; trabalhar com a Microsoft Japan como parte de uma aliança estratégica no campo da inteligência artificial generativa; fornecer aos clientes de nível empresarial o modelo Gemini do Google Workspace; estabelecer uma plataforma de computação de inteligência artificial japonesa superior; estabelecer data centers de IA em Hokkaido e Osaka; desenvolver AI-RAN e implantar AITRAS para promover AI-RAN do conceito à vida; construir uma super infraestrutura de computação distribuída.
Isso significa que, enfrentando a visão ASI, o layout do SoftBank cobre uma dimensão abrangente, do hardware ao software, da capacidade de computação à comunicação e da infraestrutura às soluções.
Objetivamente falando, isso também deve ajudar as empresas de chips de IA, que atualmente parecem estar relativamente fracas no jogo, a consolidar ainda mais suas capacidades.
Anand Joshi disse ao 21st Century Business Herald que a excelente pilha de software da Nvidia superou em muito seus concorrentes em desempenho. A Ampere e a Graphcore são atualmente incapazes de superar a Nvidia em termos de desempenho. ‘Eles devem se concentrar no custo total de propriedade (Custo Total de Propriedade) vantagem, ou usar preço/capacidades de inferência, relação desempenho/consumo de energia como um avanço para alcançar avanços na concorrência do mercado.’
Ele apontou ainda que, como o SoftBank é acionista da OpenAI, eles podem otimizar alguns dos modelos da OpenAI nas plataformas Arm e Graphcore. Esses modelos podem representar a tecnologia AGI mais avançada e adotar uma estratégia de vendas exclusiva. Isso lhes dará uma vantagem única em relação aos seus concorrentes.
‘Além disso, acredito que o SoftBank promoverá ajustes no roteiro tecnológico da Arm para ajudar o desenvolvimento da Ampere e da Graphcore. Portanto, veremos que o roteiro de IP da Arm se encaixará de perto nas necessidades de modelo grande de IA propostas pela OpenAI’, continuou Anand Joshi.
O SoftBank está de fato fortalecendo sua associação comercial com a OpenAI.
Em fevereiro deste ano, o SoftBank anunciou sua cooperação com a OpenAI para construir ‘Crystal Intelligence’, e a Arm também é um membro importante. O SoftBank apontou que, como parte do acordo com a OpenAI, as empresas do SoftBank Group, incluindo Arm e SoftBank Corporation, terão prioridade no Japão para obter os modelos mais recentes e avançados desenvolvidos pela OpenAI.
Em 1º de abril, o SoftBank anunciou um novo investimento na OpenAI. O SoftBank apontou que a OpenAI é um parceiro importante em seus esforços para avançar em direção à ASI. Desde setembro de 2024, a empresa investiu um total de US$ 2,2 bilhões na OpenAI através do SoftBank Vision Fund 2. Em 21 de janeiro, o SoftBank e a OpenAI anunciaram conjuntamente o plano ‘Stargate’, que visa construir infraestrutura de IA dedicada para a OpenAI. Desta vez, o SoftBank planeja investir até US$ 30 bilhões nele, com outros US$ 10 bilhões alocados para investidores conjuntos.
Claro, a atitude do SoftBank em relação à Nvidia não é inteiramente o sentimento ‘competitivo/hostil’ que o mundo exterior acredita. Em novembro de 2024, isto é, antes e depois do diálogo entre Jensen Huang e Masayoshi Son, a Nvidia e o SoftBank anunciaram que conduziriam a cooperação empresarial. Por um lado, o SoftBank atualmente precisa usar chips GPU da Nvidia para construir infraestrutura de computação; por outro lado, a Nvidia também tem implantações em aceleração de comunicação, o que ajudará a melhorar as capacidades técnicas da AI-RAN na rota ASI do SoftBank.
Na cúpula mencionada, Huang Renxun disse com emoção: ‘Estou envolvido no campo da tecnologia há muitos anos, começando com a onda de PC. Toda a indústria de computação começou com PCs e, em seguida, desenvolveu-se para a Internet, computação em nuvem, nuvem móvel e inteligência artificial. Masayoshi Son é a única pessoa no mundo que selecionou (com precisão) os vencedores (potenciais) em cada rodada e se desenvolveu ao lado deles.’
A atual onda de IA está aumentando, e o campo de chips de IA também está aumentando, e os gigantes estão mostrando sinais de acelerar a competição e a cooperação, buscando capacidades de cadeia industrial mais ricas. Não importa qual seja o resultado do ‘acordo de dez anos’ de Masayoshi Son, ele está lançando as bases para uma nota de rodapé importante na nova rodada de transformação tecnológica.