A Nvidia acaba de fazer um movimento estratégico importante no espaço de infraestrutura de IA ao recrutar Rochan Sankar, CEO da Enfabrica, juntamente com a sua equipa de engenharia, e garantir acesso total ao conjunto de tecnologias de ponta da empresa. De acordo com a reportagem da CNBC, a transação, finalizada na semana passada, foi estruturada como uma combinação de compensação em dinheiro e ações. Esta aquisição marca uma escalada significativa na estratégia da Nvidia de consolidar talento em IA e capacidades críticas de infraestrutura sob um mesmo teto.
O que torna este negócio diferente
O que a Nvidia está essencialmente a adquirir não é apenas o pessoal—é a tecnologia que permite que grandes clusters de GPU operem como um sistema unificado. A camada de infraestrutura da Enfabrica, que pode orquestrar 100.000 processadores gráficos para funcionarem de forma coesa, representa exatamente o tipo de integração vertical de que a Nvidia precisa. Fundada em 2019, a Enfabrica construiu a sua reputação ao resolver um problema fundamental nos sistemas de IA: como fazer clusters de GPU comunicarem-se de forma fluida em larga escala. O projeto do centro de dados da Microsoft em Wisconsin, que implementa 72 GPUs a trabalharem em conjunto dentro de racks individuais, exemplifica o problema de infraestrutura que a Enfabrica foi criada para resolver.
O timing é estratégico. A Nvidia já tinha comprometido capital durante a ronda de financiamento Série B da Enfabrica em 2023, quando a Atreides Management liderou um investimento de $125 milhões. Naquele momento, a avaliação da startup tinha aumentado cinco vezes em relação à ronda anterior. Este movimento mais recente representa a conversão do relacionamento com o investidor em controlo operacional.
O playbook mais amplo de aquisições e contratações em IA
A transição de Rochan Sankar para a Nvidia ecoa um padrão que se tornou a estratégia de contratação dominante entre os gigantes tecnológicos que navegam na expansão da IA. A Meta investiu $14,3 mil milhões para trazer Alexandr Wang, fundador da Scale AI, para a sua organização, ao mesmo tempo que adquiria uma participação de 49%. O Google realizou uma manobra semelhante, absorvendo Varun Mohan da Windsurf numa transação de $2,4 mil milhões que incluiu acordos de licenciamento de tecnologia. A integração da equipa do Character.AI no Google, a aquisição da Inflection pela Microsoft, e a aquisição da Adept pela Amazon seguem o mesmo modelo: identificar infraestruturas ou talentos emergentes em IA, embalá-los como uma aquisição, e evitar o escrutínio antitruste que as compras tradicionais de empresas poderiam desencadear.
A abordagem ponderada da Nvidia às aquisições
Apesar de dominar o mercado de chips de IA, a Nvidia tem sido notavelmente seletiva com aquisições de grande dimensão. O único negócio de mais de um bilião de dólares antes das atividades recentes ocorreu em 2019, quando pagou $6,9 mil milhões pela Mellanox, uma empresa israelita de design de chips. Essa infraestrutura de rede continua a ser central na arquitetura Blackwell da Nvidia. Uma tentativa de aquisição de $40 biliões da Arm Corporation foi interrompida quando os reguladores bloquearam a transação em 2022, ensinando efetivamente à Nvidia que compras completas de empresas enfrentam obstáculos regulatórios.
A aquisição de $700 milhões da Run:ai, uma plataforma de otimização de infraestrutura com sede em Tel Aviv, encaixa-se no padrão de a Nvidia construir controlo operacional sobre a camada de software que assenta sobre o seu hardware. Para além das aquisições diretas, a Nvidia tem alocado capital de forma estratégica: uma posição de $5 biliões na Intel anunciada esta semana, juntamente com compromissos para desenvolver em conjunto sistemas de processamento de IA, e um investimento de $700 milhões na Nscale, uma empresa britânica de tecnologia de centros de dados.
A escala da evolução do mercado da Nvidia
A trajetória de avaliação da Nvidia ilustra por que estas movimentações de infraestrutura são importantes. A empresa atingiu recentemente uma capitalização de mercado de mais de $4,28 trilhões, representando um aumento quadruplicado desde 2023. Esta expansão na avaliação reflete o reconhecimento do mercado de que a vantagem competitiva da Nvidia vai além do design de chips, estendendo-se a todo o ecossistema necessário para implementar infraestrutura de IA em larga escala. Cada aquisição de empresas, equipas e tecnologias de infraestrutura representa uma nova camada de proteção em torno do seu negócio principal de GPUs.
O recrutamento de Rochan Sankar encapsula a evolução da Nvidia de um fabricante de chips para um fornecedor completo de sistemas de IA—uma transição que exige controlar não apenas os processadores, mas toda a pilha técnica necessária para fazer esses processadores operarem ao seu máximo teórico em implantações massivamente distribuídas.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
A $900 Milhão de Rochan Sankar para a Nvidia: Um ponto de viragem na infraestrutura de GPU
A Nvidia acaba de fazer um movimento estratégico importante no espaço de infraestrutura de IA ao recrutar Rochan Sankar, CEO da Enfabrica, juntamente com a sua equipa de engenharia, e garantir acesso total ao conjunto de tecnologias de ponta da empresa. De acordo com a reportagem da CNBC, a transação, finalizada na semana passada, foi estruturada como uma combinação de compensação em dinheiro e ações. Esta aquisição marca uma escalada significativa na estratégia da Nvidia de consolidar talento em IA e capacidades críticas de infraestrutura sob um mesmo teto.
O que torna este negócio diferente
O que a Nvidia está essencialmente a adquirir não é apenas o pessoal—é a tecnologia que permite que grandes clusters de GPU operem como um sistema unificado. A camada de infraestrutura da Enfabrica, que pode orquestrar 100.000 processadores gráficos para funcionarem de forma coesa, representa exatamente o tipo de integração vertical de que a Nvidia precisa. Fundada em 2019, a Enfabrica construiu a sua reputação ao resolver um problema fundamental nos sistemas de IA: como fazer clusters de GPU comunicarem-se de forma fluida em larga escala. O projeto do centro de dados da Microsoft em Wisconsin, que implementa 72 GPUs a trabalharem em conjunto dentro de racks individuais, exemplifica o problema de infraestrutura que a Enfabrica foi criada para resolver.
O timing é estratégico. A Nvidia já tinha comprometido capital durante a ronda de financiamento Série B da Enfabrica em 2023, quando a Atreides Management liderou um investimento de $125 milhões. Naquele momento, a avaliação da startup tinha aumentado cinco vezes em relação à ronda anterior. Este movimento mais recente representa a conversão do relacionamento com o investidor em controlo operacional.
O playbook mais amplo de aquisições e contratações em IA
A transição de Rochan Sankar para a Nvidia ecoa um padrão que se tornou a estratégia de contratação dominante entre os gigantes tecnológicos que navegam na expansão da IA. A Meta investiu $14,3 mil milhões para trazer Alexandr Wang, fundador da Scale AI, para a sua organização, ao mesmo tempo que adquiria uma participação de 49%. O Google realizou uma manobra semelhante, absorvendo Varun Mohan da Windsurf numa transação de $2,4 mil milhões que incluiu acordos de licenciamento de tecnologia. A integração da equipa do Character.AI no Google, a aquisição da Inflection pela Microsoft, e a aquisição da Adept pela Amazon seguem o mesmo modelo: identificar infraestruturas ou talentos emergentes em IA, embalá-los como uma aquisição, e evitar o escrutínio antitruste que as compras tradicionais de empresas poderiam desencadear.
A abordagem ponderada da Nvidia às aquisições
Apesar de dominar o mercado de chips de IA, a Nvidia tem sido notavelmente seletiva com aquisições de grande dimensão. O único negócio de mais de um bilião de dólares antes das atividades recentes ocorreu em 2019, quando pagou $6,9 mil milhões pela Mellanox, uma empresa israelita de design de chips. Essa infraestrutura de rede continua a ser central na arquitetura Blackwell da Nvidia. Uma tentativa de aquisição de $40 biliões da Arm Corporation foi interrompida quando os reguladores bloquearam a transação em 2022, ensinando efetivamente à Nvidia que compras completas de empresas enfrentam obstáculos regulatórios.
A aquisição de $700 milhões da Run:ai, uma plataforma de otimização de infraestrutura com sede em Tel Aviv, encaixa-se no padrão de a Nvidia construir controlo operacional sobre a camada de software que assenta sobre o seu hardware. Para além das aquisições diretas, a Nvidia tem alocado capital de forma estratégica: uma posição de $5 biliões na Intel anunciada esta semana, juntamente com compromissos para desenvolver em conjunto sistemas de processamento de IA, e um investimento de $700 milhões na Nscale, uma empresa britânica de tecnologia de centros de dados.
A escala da evolução do mercado da Nvidia
A trajetória de avaliação da Nvidia ilustra por que estas movimentações de infraestrutura são importantes. A empresa atingiu recentemente uma capitalização de mercado de mais de $4,28 trilhões, representando um aumento quadruplicado desde 2023. Esta expansão na avaliação reflete o reconhecimento do mercado de que a vantagem competitiva da Nvidia vai além do design de chips, estendendo-se a todo o ecossistema necessário para implementar infraestrutura de IA em larga escala. Cada aquisição de empresas, equipas e tecnologias de infraestrutura representa uma nova camada de proteção em torno do seu negócio principal de GPUs.
O recrutamento de Rochan Sankar encapsula a evolução da Nvidia de um fabricante de chips para um fornecedor completo de sistemas de IA—uma transição que exige controlar não apenas os processadores, mas toda a pilha técnica necessária para fazer esses processadores operarem ao seu máximo teórico em implantações massivamente distribuídas.