Novas Máquinas de Pensamento lidam com o Google Cloud
A empresa Mira Murati, ex-CTO da OpenAI, assinou um contrato multimilionário com o Google Cloud. De acordo com a TechCrunch, o acordo é valorizado em bilhões de dólares. O acordo dá acesso inicial à capacidade computacional do Google para treinamento e execução de modelos de IA, incluindo sistemas baseados nos mais recentes processadores gráficos GB300 da Nvidia.
Além do hardware, o pacote inclui serviços de nuvem necessários para o ciclo de vida completo do modelo. Com efeito, o Google Cloud torna-se a base tecnológica sobre a qual as Máquinas de Pensamento podem desenvolver seus produtos mais rápido e sem ter que construir sua própria infraestrutura de computação.
Por que isso importa para a inicialização
Primeiro produto das máquinas de pensamento — Tinker — lançado em Outubro. É uma ferramenta que automatiza a criação de modelos personalizados de IA adaptados às tarefas do cliente. No seu núcleo está a aprendizagem de reforço — a abordagem por trás dos avanços na DeepMind e OpenAI. Estas são precisamente as cargas de trabalho que requerem enorme poder computacional, e o Google Cloud está claramente apostando nisso.
A empresa disse que a Thinking Machines está entre os primeiros clientes a ter acesso a sistemas baseados no GB300. De acordo com o Google, esses chips proporcionam um aumento duplo na velocidade de treinamento e serviço em comparação com a geração anterior de GPUs. Para uma inicialização que depende de iterações rápidas do modelo, que é uma vantagem séria.
Milhas Ott, pesquisador fundador da Thinking Machines, observou que o Google Cloud "nos frequentou em velocidade recorde e com a confiabilidade necessária". Parece que o que mais importa para a startup não é apenas a energia bruta, mas também a previsibilidade da infraestrutura.
Contexto: Google fortalece sua posição na nuvem de IA
O negócio do Thinking Machines faz parte de uma estratégia mais ampla do Google. O provedor de nuvem está assinando contratos ativamente com desenvolvedores de IA, combinando recursos de computação com outros serviços — o armazenamento, o motor Kubernetes e o banco de dados Spanner. Isso torna a oferta mais abrangente do que simplesmente alugar GPUs.
No início deste mês, o Anthropic testou uma abordagem semelhante: chegou a acordos com o Google e a Broadcom para vários gigawatts de capacidade baseados em TPUs, chips personalizados do Google. Ao mesmo tempo, a Anthropic assinou um acordo com a Amazon por até 5 gigawatts para treinar e implantar seus próprios modelos. O mercado está claramente se movendo para laboratórios de IA diversificando seus parceiros de nuvem.
O acordo do Thinking Machines, no entanto, não é exclusivo: a inicialização pode trazer outros provedores no futuro. Este é o primeiro negócio de nuvem da empresa, mas já tinha atraído investimentos da Nvidia antes. É razoável esperar que o portfólio de parcerias se expanda — dependendo dos termos e das necessidades de computação.
A estratégia de Murati
Murati deixou seu cargo como CTO da OpenAI e fundou o Thinking Machines em fevereiro de 2025. Logo depois, a empresa levantou uma rodada de sementes de 2 biliões de dólares. numa avaliação de $12 bilhões — um caso raro para uma fase tão precoce. Agora tem um parceiro de computação confiável.
A escolha do Google Cloud parece natural, uma vez que este provedor tem acumulado vasta experiência em modelos de treinamento: DeepMind usa sua infraestrutura há anos. Para o Thinking Machines, esta é uma forma não só de ganhar capacidade de computação, mas também de integrar-se a um ecossistema onde já existem práticas comprovadas para escalar cargas de trabalho de IA.
A questão permanece como o acordo afetará o equilíbrio de poder entre os laboratórios de IA. Por um lado, o acesso ao GB300 dá à inicialização de Murati um recurso sério para competir. Por outro lado, a dependência de um único provedor de nuvem, mesmo um grande, sempre carrega riscos. Dito isto, a natureza não exclusiva do acordo deixa espaço para manobras.
