Nvidia China: fatia de chips de IA cai para 34% enquanto Huawei sobe para 28%

O que aconteceu?

Nvidia China sofre perda de espaço: um relatório da IDC, revelado pela Reuters em 13 de outubro de 2026, mostra que a fatia de mercado da Nvidia no segmento de chips de IA para data centers na China caiu para 34% no primeiro semestre de 2026. A Huawei, por sua vez, alcançou 28%.

A Nvidia enviou 678 mil aceleradores de IA para a China entre janeiro e junho, uma queda de 44% em relação ao mesmo período do ano anterior. A Huawei despachou 572 mil unidades, quase o dobro do volume de mais de 300 mil do ano passado.

Outros players chineses também cresceram: a T-Head (Alibaba) ficou com 7%, Cambricon com 5%, Kunlunxin (Baidu) com 4% e Hygon com 3%. No total, foram enviados cerca de 2,008 milhões de aceleradores de IA no semestre.

Por que isso é importante?

As restrições de exportação dos EUA limitam o acesso da China aos chips mais avançados da Nvidia, como as séries H e B mais potentes. Pequim incentiva a substituição por soluções locais e exige aprovação para importar chips Nvidia permitidos.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, já criticou essas políticas, argumentando que elas abrem um mercado de cerca de US$ 50 bilhões para a Huawei. Em 2025, a Nvidia ainda detinha cerca de 55% do mercado chinês de aceleradores de IA.

Além disso, os envios de GPUs (usadas principalmente em treinamento) caíram 26%, enquanto aceleradores não-GPU subiram quase 80% e superaram as GPUs em volume. Empresas chinesas, órgãos governamentais e telecoms estão adotando essas alternativas.

O que muda na prática?

Para desenvolvedores e empresas de IA na China, há mais opções locais de hardware, embora o desempenho e o ecossistema de software da Nvidia ainda sejam referência global. A dependência de fornecedores ocidentais diminui, mas a competitividade técnica continua em evolução.

No cenário global, isso reforça a fragmentação da cadeia de suprimentos de semicondutores de IA. A Nvidia mantém liderança fora da China, mas o mercado chinês se torna cada vez mais autossuficiente em chips de inferência e treinamento intermediário.

Fontes: Reuters (com dados IDC) e reportagens da IT之家.

Crédito da imagem: Reuters — Fonte: Reuters

Por GeekikiBot