Laços entre AMD e Google se aprofundam enquanto receita de IA atinge recorde

A AMD reportou receita trimestral recorde depois que seu negócio de data centers mais que dobrou, mas o resultado não encerrou sua disputa com a Nvidia. A relação entre AMD e Google adiciona outra camada a essa história. O Google usa processadores para servidores da AMD enquanto desenvolve seus próprios aceleradores e amplia uma plataforma de IA cada vez mais autônoma.

A AMD gerou US$ 11,54 bilhões em receita no segundo trimestre, 50% a mais que um ano antes. A receita de Data Center chegou a US$ 6,7 bilhões, alta de 107%, respondendo por 58% das vendas da empresa. A AMD também afirmou que a receita de seu negócio de IA para data centers mais que dobrou.

Esses números estabelecem a AMD como uma fornecedora maior para o mercado de infraestrutura de IA. Eles não definem quanto de participação em aceleradores a AMD conquistou da Nvidia. A AMD combina processadores para servidores EPYC, aceleradores Instinct, redes e sistemas em escala de rack em um único segmento de reporte.

Essa distinção importa para compradores corporativos e desenvolvedores. A AMD já não vende apenas um chip alternativo. Ela está montando o Helios, um sistema em escala de rack que combina computação, redes e software em uma plataforma de IA pronta para implantação.

A Nvidia já vende infraestrutura nesse nível, apoiada por um ambiente de software maduro e ampla disponibilidade em nuvens. O Google segue outra rota por meio de suas Tensor Processing Units, ou TPUs, ao mesmo tempo em que oferece processadores AMD no Google Cloud.

O trimestre recorde, portanto, marca uma transição, não uma vitória concluída. A AMD demonstrou que a demanda por infraestrutura de IA pode mudar materialmente seu perfil financeiro. Seu próximo teste é converter compromissos de clientes em implantações repetíveis sem sacrificar margens ou a usabilidade do software.

Trimestre recorde da AMD muda a escala da disputa

Os resultados da AMD mostram que a computação para data centers se tornou o centro financeiro da empresa, mas a composição do segmento ainda limita o que os investidores podem concluir.

Os resultados trimestrais da AMD cobriram os três meses encerrados em 27 de junho de 2026. A receita aumentou de US$ 7,69 bilhões para US$ 11,54 bilhões em relação ao ano anterior. Também cresceu 13% ante o trimestre precedente.

O lucro bruto GAAP alcançou US$ 6,2 bilhões, enquanto o lucro operacional foi de US$ 1,99 bilhão. O lucro líquido aumentou 163% em relação ao ano anterior, para US$ 2,3 bilhões. A AMD reportou margem bruta GAAP de 54% e margem bruta não-GAAP de 56%.

A comparação com 2025 exige algum cuidado. O trimestre anterior incluiu uma baixa de estoque e encargos relacionados de US$ 800 milhões ligados aos controles de exportação dos Estados Unidos sobre aceleradores MI308. Esse encargo reduziu a margem bruta e o resultado operacional do ano anterior.

Mesmo considerando essa comparação, o negócio claramente se expandiu. A receita de Data Center subiu de cerca de US$ 3,2 bilhões para US$ 6,7 bilhões. A receita de Client e Gaming aumentou 6%, para US$ 3,8 bilhões, enquanto a receita de Embedded cresceu 19%, para US$ 977 milhões.

A composição revela o quanto a AMD mudou. Data Center contribuiu com 58% da receita total, ante 42% um ano antes. O segmento agora importa mais do que os negócios tradicionais da AMD de PCs, jogos e sistemas embarcados combinados.

A AMD atribuiu o aumento em data centers aos processadores EPYC e às GPUs Instinct. As CPUs EPYC executam a computação geral de servidores, incluindo o trabalho que prepara, alimenta e coordena aceleradores de IA. As GPUs Instinct realizam os cálculos paralelos usados no treinamento e na inferência de IA.

Inferência é o processo de executar um modelo treinado para gerar uma resposta ou previsão. Sua economia depende de muito mais que a velocidade bruta do chip. Capacidade de memória, redes, utilização, consumo de energia e software afetam o custo final por token gerado.

A AMD disse que sua receita de IA para data centers mais que dobrou, mas não divulgou esse negócio como um número separado. Os leitores não podem dividir claramente o segmento de US$ 6,7 bilhões entre processadores EPYC e aceleradores Instinct.

Essa escolha de reporte complica comparações com a Nvidia. Também impede que observadores externos determinem quanto do crescimento veio de remessas de aceleradores, em vez da forte demanda por CPUs para servidores.

A CEO da AMD, Lisa Su, afirmou que a demanda por EPYC estava acelerando enquanto as implantações de Instinct ganhavam escala. A empresa também espera que as vendas de Data Center acelerem durante o segundo semestre de 2026.

Para o terceiro trimestre, a AMD projetou aproximadamente US$ 13 bilhões em receita, com possível variação de US$ 300 milhões. O ponto médio representa crescimento de 41% em relação ao ano anterior e outro aumento sequencial de 13%.

Essa previsão indica expansão contínua, e não um pico de um único trimestre. No entanto, a previsão inalterada de margem bruta não-GAAP de 56% cria a primeira tensão dentro do resultado. O crescimento mais rápido em IA ainda não produziu uma elevação imediata na rentabilidade esperada.

O trimestre importa porque dá à AMD escala suficiente para financiar um desafio mais amplo em infraestrutura. Ainda assim, também eleva o padrão para cada resultado futuro. O crescimento agora precisa vir acompanhado de uma adoção mais clara de aceleradores, entregas confiáveis de sistemas e uma economia sustentável.

Por que a infraestrutura entre AMD e Google funciona nos dois sentidos

A relação entre AMD e Google ilustra a nova cadeia de suprimentos de IA, na qual as mesmas empresas podem ser clientes, parceiras e rivais arquitetônicas.

O Google Cloud oferece várias famílias de máquinas virtuais equipadas com processadores AMD EPYC. Suas atuais instâncias AMD suportam cargas de trabalho que vão de aplicações em nuvem a computação de alto desempenho e serviços de IA.

O Google também implanta processadores em sua própria infraestrutura. A AMD afirmou que os hyperscalers continuaram expandindo o uso de EPYC em sistemas internos e ofertas de nuvem pública, citando o Google ao lado de Amazon Web Services, Microsoft e Oracle.

Isso cria um canal direto de receita para a AMD. Todo serviço de IA exige CPUs ao redor de seus aceleradores, mesmo quando esses aceleradores não são produtos da AMD. As CPUs agendam tarefas, gerenciam armazenamento, lidam com tarefas de rede e apoiam a preparação de dados.

As famílias C4D, N4D, H4D e G4 do Google Cloud usam processadores AMD EPYC de quinta geração. Algumas são voltadas à computação geral, enquanto outras suportam cargas técnicas ou gráficas exigentes. Assim, o Google pode comprar CPUs da AMD enquanto direciona cálculos de IA para outro hardware.

A relação não é exclusiva. O Google Cloud também opera máquinas baseadas em Intel e seus próprios processadores Axion baseados em Arm. Os clientes podem selecionar arquiteturas de acordo com o comportamento da carga de trabalho, requisitos de software e disponibilidade.

A estratégia interna de IA do Google lhe dá outra opção. As TPUs são aceleradores especializados projetados pelo Google para cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Elas competem por algumas das mesmas tarefas de treinamento e inferência visadas pelas Instinct da AMD e pelas GPUs da Nvidia.

Isso torna a principal tensão entre AMD e Google mais interessante do que um acordo convencional de fornecimento. A AMD se beneficia quando o Google expande a capacidade de nuvem, mas o Google também reduz a dependência de aceleradores de mercado por meio de silício personalizado.

A Alphabet reportou que a receita do Google Cloud cresceu 82% em seu segundo trimestre. Seu momento na nuvem veio de um portfólio integrado que abrange chips, modelos, dados, segurança e plataformas de agentes.

O Google disse que continuava limitado por oferta à medida que a demanda por seus modelos aumentava. As APIs de modelos próprios processaram aproximadamente 22 bilhões de tokens por minuto, acima dos 16 bilhões de um trimestre antes. Essa expansão exige mais computação em todo o data center.

Nem toda essa demanda flui para um único fornecedor de processadores. O Google pode dividir cargas de trabalho entre TPUs, GPUs, CPUs e diferentes famílias de máquinas em nuvem. Essa abordagem heterogênea, ou seja, vários tipos de processadores trabalhando juntos, está se tornando padrão na infraestrutura de hyperscale.

A AMD ganha mesmo quando o Google usa TPUs, porque a computação de propósito geral ainda envolve esses aceleradores. No entanto, a AMD ganha muito mais se seus sistemas Instinct capturarem parte das cargas de trabalho de aceleradores ao lado das CPUs EPYC.

As evidências atuais apoiam claramente a relação em CPUs. Elas não confirmam um compromisso amplo do Google de implantar as GPUs Instinct mais recentes da AMD para treinamento ou inferência do Gemini.

Essa lacuna de verificação deve continuar visível. O interesse de busca em torno de AMD e Google pode facilmente confundir uma parceria documentada em EPYC com especulações sobre um acordo maior de aceleradores. Os resultados da AMD não anunciaram tal compromisso.

Para o Google, a diversidade de fornecedores oferece poder de negociação e flexibilidade de capacidade. Adicionar máquinas baseadas em AMD pode ampliar a escolha dos clientes enquanto reduz a exposição a um único roteiro de processadores.

Para a AMD, o Google Cloud oferece distribuição e validação. Desenvolvedores podem usar infraestrutura baseada em EPYC sem comprar servidores físicos nem mudar de provedor de nuvem. A disponibilidade também facilita que clientes testem alegações de desempenho.

Essa relação de mão dupla reflete uma mudança mais ampla na infraestrutura de IA. Empresas de nuvem projetam cada vez mais processadores personalizados enquanto compram hardware de mercado quando isso melhora a flexibilidade ou o tempo de lançamento.

A AMD precisa ter sucesso nesse ambiente misto. Vencer não exige que o Google abandone as TPUs. Exige que a AMD se torne valiosa em camadas suficientes de CPU, GPU, redes e software para que sua substituição se torne cara.

Helios transforma a AMD de fornecedora de chips em desafiante de sistemas

Helios é a tentativa da AMD de competir em escala de rack, onde compradores avaliam sistemas completos em vez de especificações isoladas de aceleradores.

A AMD apresentou o Helios como uma plataforma de IA em escala de rack. O design em escala de rack trata um gabinete inteiro de processadores, memória e redes como um sistema de computação coordenado. Essa abordagem suporta modelos grandes demais para um único servidor.

O Helios combina aceleradores Instinct, processadores EPYC, tecnologia de redes Pensando e o ambiente de software ROCm da AMD. ROCm é a pilha de software aberta da empresa para programar e operar aceleradores AMD.

A plataforma é estrategicamente importante porque a Nvidia já não compete principalmente por meio de GPUs individuais. Seus sistemas conectam aceleradores, CPUs, redes, bibliotecas e ferramentas de gerenciamento em um modelo unificado de implantação.

Portanto, a AMD precisa igualar mais do que o desempenho em benchmarks. Os clientes precisam de instalação previsível, software estável, comunicação eficiente entre aceleradores e suporte para grandes cargas de trabalho em produção.

A AMD diz que o Helios começará a ganhar escala durante o segundo semestre de 2026. A empresa citou Anthropic, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle e vários provedores de nuvem entre as organizações que implantam ou planejam implantar o sistema.

Os compromissos variam em estrutura e cronograma. Um anúncio de parceria não é o mesmo que receita reconhecida, capacidade instalada ou utilização sustentada em produção.

A implantação da Anthropic com a AMD cobre até dois gigawatts de GPUs MI450 Series em racks Helios. O acordo também inclui colaboração de software envolvendo Claude e ROCm.

A OpenAI havia selecionado a AMD como parceira preferencial de infraestrutura para implantações começando com aceleradores MI450. A Microsoft anunciou planos de implantar racks Helios no Azure para inferência de modelos de fronteira.

Esses acordos dão à AMD clientes âncora confiáveis. Eles também concentram o risco de execução em um pequeno grupo de compradores tecnicamente exigentes. Esses clientes esperam que hardware, software, redes e capacidade de serviço cheguem juntos.

O MI450 está no centro dessa transição. Ele pertence à geração de aceleradores MI400 da AMD e foi projetado para implantações de IA em escala de rack. A empresa também lançou as variantes MI455X e MI430X para diferentes cargas de trabalho de IA e computação de alto desempenho.

O roteiro de produtos é importante porque os laboratórios de IA planejam sua infraestrutura anos antes de os sistemas entrarem em operação. O acesso à energia, a construção de data centers, o fornecimento de memória e a aquisição de redes frequentemente começam muito antes das entregas de aceleradores.

Grandes compromissos podem, portanto, sustentar a visibilidade de receitas futuras sem alterar imediatamente as vendas de aceleradores do trimestre atual. O trimestre recorde da AMD reflete a demanda presente, enquanto os compromissos com Helios reforçam seu argumento de crescimento contínuo.

O mecanismo por trás da oportunidade da AMD é a demanda dos clientes por uma segunda plataforma pronta para implantação. Os hyperscalers querem capacidade, poder de negociação e proteção contra atrasos de qualquer fornecedor único.

A AMD pode oferecer uma alternativa mantendo uma arquitetura de CPU x86 familiar. Ela também pode vender CPUs para sistemas que usam outros aceleradores, dando à empresa vários caminhos para entrar em cada data center.

O software continua sendo a parte mais difícil. Desenvolvedores de IA frequentemente criam soluções em torno de bibliotecas, frameworks e práticas operacionais aperfeiçoadas para o ambiente CUDA da Nvidia. Migrar código envolve testes, otimização e tempo da equipe, mesmo quando frameworks populares oferecem suporte ao hardware da AMD.

O ROCm melhorou, e grandes clientes podem designar engenheiros para otimizar cargas de trabalho importantes. Organizações menores enfrentam uma realidade econômica diferente. Elas precisam que modelos e ferramentas comuns funcionem sem projetos extensos de portabilidade.

O Google demonstra por que essa questão de software é central. Seu portfólio integrado de IA conecta hardware a modelos, serviços de nuvem, governança e ferramentas para desenvolvedores. A AMD precisa fazer com que sua plataforma se encaixe naturalmente em ambientes igualmente estratificados.

Um chip robusto pode vencer um benchmark. Uma plataforma bem-sucedida precisa manter a utilização em meio a mudanças de modelos e condições de produção. Helios será avaliado por esse padrão mais amplo.

A verdadeira mudança é que a AMD agora tem compromissos suficientes de clientes para enfrentar um problema de sistemas, e não um problema de credibilidade. Os compradores aceitam a AMD como uma possível fornecedora de infraestrutura. Ainda precisam de evidências de que as implantações podem escalar de forma rotineira.

O Que o Salto de Receita Não Prova

O crescimento recorde valida a demanda por computação da AMD, mas não comprova participação igual em aceleradores, economia superior ou execução sem problemas.

A primeira incerteza vem do relatório por segmentos. A AMD combina CPUs para servidores e GPUs para data centers em uma única categoria de receita. O forte desempenho do EPYC pode elevar a receita de Data Center mesmo que o Instinct esteja crescendo a partir de uma base menor.

A afirmação da AMD de que a receita de IA para data centers mais que dobrou indica uma direção, mas não a escala. A empresa não divulgou o valor anterior, o valor atual, as unidades enviadas nem a margem bruta dos aceleradores.

Essa omissão impede uma medição precisa do progresso competitivo. Também deixa os analistas dependentes de anúncios de clientes, estimativas da cadeia de suprimentos e futuras divulgações da administração.

A segunda incerteza diz respeito à lucratividade. A AMD espera que a margem bruta não-GAAP do terceiro trimestre permaneça em torno de 56%, apesar de projetar um crescimento substancial e sequencial de receita.

Uma projeção estável não prova que os sistemas de IA tenham uma economia fraca. A expansão de produtos pode trazer custos iniciais de fabricação, e o mix de receita pode mudar entre CPUs, aceleradores, produtos para games e chips embarcados.

No entanto, os investidores precisam ver se vendas mais altas de IA acabam elevando as margens da empresa. As implantações em escala de rack incluem memória cara, redes, encapsulamento, validação e suporte ao cliente.

A AMD também compete com um fornecedor de escala muito maior em data centers. A Nvidia reportou US$ 62,3 bilhões em receita trimestral de Data Center no trimestre fiscal encerrado em janeiro de 2026. Sua posição lhe dá recursos substanciais para software, redes e desenvolvimento anual de produtos.

Os números não são diretamente comparáveis porque as empresas usam calendários fiscais e estruturas de reporte diferentes. Ainda assim, a diferença de escala mostra por que o crescimento de 107% da AMD não equivale à liderança de mercado.

A vantagem da Nvidia vai além da receita de hardware. O CUDA acumulou anos de uso por desenvolvedores, bibliotecas otimizadas, documentação e experiência operacional. Esses ativos reduzem o risco de implantação para equipes que já usam sistemas Nvidia.

A AMD pode responder com software aberto, hardware competitivo e grandes parcerias de engenharia com clientes. Ainda assim, a abertura por si só não garante menores custos de mudança. Os clientes se preocupam mais com confiabilidade e tempo de engenharia do que com filosofia de licenciamento.

O Google acrescenta pressão por outra via. Aceleradores personalizados permitem que os hyperscalers otimizem cargas de trabalho selecionadas e reduzam a dependência de fornecedores externos de GPUs. O Google não precisa de uma única arquitetura de processador para atender a todas as tarefas.

Outras empresas de nuvem seguem estratégias semelhantes. A Amazon desenvolve aceleradores Trainium, enquanto a Microsoft introduziu o hardware Maia. A Broadcom fornece tecnologia de aceleradores personalizados a grandes operadores de infraestrutura.

Portanto, a AMD enfrenta concorrência tanto da Nvidia quanto de seus maiores clientes potenciais. Essa estrutura incomum limita narrativas simplistas sobre participação de mercado.

Restrições de fornecimento criam outro risco. Sistemas avançados de IA dependem de memória de alta largura de banda, fabricação de ponta, encapsulamento sofisticado, componentes de rede e energia disponível.

A AMD identifica a disponibilidade de memória e de fabricação entre os riscos em seu documento regulatório. Um atraso em um componente pode postergar a implantação de um rack inteiro.

Os controles de exportação continuam sendo outra fonte de volatilidade. A despesa relacionada ao MI308 no ano anterior mostrou como mudanças de política podem afetar rapidamente estoques, clientes permitidos e comparações financeiras.

A concentração de clientes também merece atenção. Grandes compromissos plurianuais criam escala, mas um campus atrasado ou uma estratégia de modelos revisada pode deslocar receitas substanciais entre trimestres.

A interpretação otimista continua crível. A AMD agora tem grandes clientes, uma franquia crescente de CPUs, um roteiro de aceleradores e um sistema em escala de rack. A demanda por computação de IA continua superando a capacidade disponível em diversos ambientes de nuvem.

A interpretação cética é igualmente necessária. A AMD precisa demonstrar que a capacidade anunciada se torna capacidade operacional, que o software atende usuários comuns e que a receita gera retornos melhores.

Nenhuma das interpretações exige descartar o trimestre recorde. O resultado estabelece condições iniciais mais fortes. Ele não elimina o trabalho entre uma plataforma promissora e um segundo padrão duradouro.

Três Sinais Decidirão o Próximo Capítulo entre AMD e Google

A próxima fase será determinada pela capacidade Helios implantada, por uma economia mais clara dos aceleradores e por uma disponibilidade mais ampla na nuvem, e não por mais uma coleção de anúncios de parcerias.

O primeiro sinal é a expansão do Helios. A AMD afirma que as implantações começam a ganhar escala durante o segundo semestre de 2026, com vários laboratórios de IA e operadores de nuvem de destaque envolvidos.

Os leitores devem observar sistemas entrando em produção, e não apenas compromissos de compra. Evidências de produção podem incluir instâncias de nuvem amplamente disponíveis, divulgações de cargas de trabalho de clientes e pedidos recorrentes após as implantações iniciais.

Instalações bem-sucedidas reforçariam a alegação da AMD de que ela pode entregar infraestrutura completa de IA. Atrasos sugeririam que a integração de aceleradores MI450, processadores EPYC, redes, memória e ROCm continua difícil.

A distinção importa porque um sistema em escala de rack tem muitos pontos de falha. Uma remessa de chips gera pouco valor se a rede ou o software impedirem os clientes de manter alta utilização.

O segundo sinal é a evolução do mix de receita e das margens da AMD. A empresa projetou outro aumento sequencial de receita enquanto mantém a margem bruta não-GAAP próxima de 56%.

Os resultados futuros devem revelar se a aceleração das vendas de Data Center eleva as margens acima desse nível. Os investidores também precisam de mais informações sobre a receita do Instinct dentro do segmento mais amplo.

Um número separado para aceleradores melhoraria a transparência. Comentários sobre receita de sistemas, disponibilidade de fornecimento e a contribuição relativa de EPYC e Instinct também ajudariam.

Margens em alta acompanhadas por uma receita crescente de aceleradores reforçariam a tese da plataforma. Margens continuamente estáveis não a invalidariam automaticamente, mas aumentariam as dúvidas sobre preços e custos dos sistemas.

O terceiro sinal é o acesso à nuvem além de implantações limitadas. Grandes laboratórios de IA podem otimizar software e negociar acordos personalizados. A maioria das empresas precisa de serviços padronizados, com disponibilidade clara e ferramentas de gestão familiares.

A relação entre AMD e Google oferece um teste útil. O Google Cloud já oferece várias famílias de máquinas baseadas em EPYC, dando à AMD uma presença substancial em CPUs.

O que permanece sem confirmação é se o Google disponibilizará capacidade Instinct ou Helios da geração atual de forma ampla o suficiente para mudar a escolha dos clientes. Essa disponibilidade aprofundaria a relação para além dos processadores de servidores.

O Google também pode continuar direcionando suas cargas de trabalho de modelos mais importantes para TPUs e outros aceleradores selecionados. Esse resultado preservaria o papel das CPUs da AMD, ao mesmo tempo que limitaria sua oportunidade em aceleradores dentro da plataforma do Google.

Microsoft Azure, Oracle Cloud e fornecedores especializados de GPU oferecem evidências adicionais. A ampla disponibilidade em várias nuvens reduziria a dependência de um único parceiro e criaria mais oportunidades para desenvolvedores testarem o ROCm.

A experiência do desenvolvedor moldará a adoção depois que a capacidade chegar. A qualidade da documentação, a compatibilidade com frameworks, as ferramentas de depuração e o desempenho dos modelos determinam se os clientes permanecem após uma avaliação inicial.

Compradores de infraestrutura devem avaliar a economia completa das cargas de trabalho, em vez de especificações de aceleradores em destaque. Métricas úteis incluem tokens por dólar, consumo de energia, utilização, tempo de engenharia e disponibilidade entre regiões.

As equipes que realizam essas avaliações também precisam de um registro confiável de benchmarks, alegações de fornecedores e datas de implantação em mudança. Fluxos de trabalho de engenharia pesquisáveis podem manter essas evidências conectadas à medida que os roteiros de produtos mudam.

A decisão mais ampla já não é se a AMD participa da infraestrutura de IA. Seu trimestre recorde responde a essa pergunta. A questão é se a AMD se tornará uma escolha rotineira de plataforma ao lado da Nvidia e do silício personalizado para nuvem.

Para desenvolvedores, isso significaria mais opções de hardware e maior pressão sobre os fornecedores para melhorar o software. Para empresas, criaria poder de negociação sobre capacidade, arquitetura e condições de aquisição.

Para o Google, a AMD continua sendo útil e estrategicamente incompleta. Os processadores EPYC ampliam o portfólio de computação do Google Cloud, enquanto os próprios chips do Google protegem sua independência arquitetural.

Para a AMD, o Google ilustra a oportunidade e a restrição em uma única relação. O crescimento da nuvem cria demanda por processadores AMD, mas o silício personalizado disputa as cargas de trabalho de IA de maior valor.

Observe as próximas implantações em produção, não apenas o próximo anúncio. Se o Helios escalar, as margens melhorarem e o acesso à nuvem se expandir, o trimestre recorde da AMD parecerá o início de uma mudança estrutural. Se esses sinais estagnarem, o salto de receita parecerá mais uma demanda capturada durante um mercado excepcionalmente restrito.