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OpenAI aprofunda parceria com Samsung para desenvolver próxima geração de chips de IA

A OpenAI está ampliando sua relação com a Samsung Electronics para uma área que pode se tornar decisiva na próxima fase da corrida pela inteligência artificial: o desenvolvimento de semicondutores próprios.

Harrison Kim, diretor-geral da OpenAI na Coreia do Sul, afirmou em 9 de setembro que as empresas fizeram avanços em pesquisa e produção relacionadas a chips de próxima geração desenvolvidos pela companhia americana. A declaração confirma que a relação entre as duas empresas já ultrapassa o simples fornecimento de memória, embora detalhes sobre arquitetura, processo de fabricação, cronograma ou responsabilidades de cada parceira ainda não tenham sido divulgados.

Essa ausência de detalhes é importante. Não há, até agora, confirmação de que a Samsung será a fabricante principal dos futuros processadores da OpenAI ou de que substituirá parceiros como Broadcom e TSMC. O que existe é uma colaboração cada vez mais profunda dentro de uma cadeia de semicondutores que inclui memória, processamento, redes, empacotamento e infraestrutura de data centers.

A OpenAI não quer depender apenas de chips comprados no mercado

Durante boa parte da expansão da inteligência artificial generativa, empresas como OpenAI dependeram principalmente de aceleradores produzidos por terceiros, sobretudo GPUs desenvolvidas pela Nvidia.

Esse modelo permitiu crescer rapidamente, mas criou um problema estrutural: praticamente todos os grandes laboratórios passaram a disputar os mesmos tipos de hardware, capacidade de fabricação, memória de alta largura de banda, energia e espaço em data centers.

A resposta de algumas empresas foi começar a projetar aceleradores específicos para suas próprias cargas de trabalho.

A OpenAI já entrou formalmente nesse caminho.

Em junho de 2026, a companhia apresentou o Jalapeño, seu primeiro processador personalizado para inteligência artificial, desenvolvido em parceria com a Broadcom. O chip foi criado principalmente para inferência de grandes modelos de linguagem — a etapa em que um modelo já treinado processa solicitações e gera respostas para usuários.

O projeto chegou ao tape-out em aproximadamente nove meses, segundo a OpenAI, e amostras de engenharia já estavam executando cargas de trabalho de aprendizado de máquina em laboratório. A empresa afirma que a arquitetura foi otimizada para reduzir movimentações desnecessárias de dados e equilibrar processamento, memória e rede.

Isso ajuda a entender por que uma parceria com a Samsung pode ser estrategicamente importante.

Samsung possui peças que a OpenAI precisa

A Samsung não é apenas uma fabricante de smartphones.

O grupo opera uma das estruturas mais amplas da indústria mundial de semicondutores, com negócios envolvendo DRAM, NAND, memória HBM, chips lógicos, fabricação sob contrato e empacotamento avançado.

Essa combinação é particularmente relevante para aceleradores de IA.

Um processador extremamente rápido perde eficiência quando não consegue receber dados suficientemente rápido. Por isso, chips de memória HBM — High Bandwidth Memory — são instalados próximos aos aceleradores e fornecem uma largura de banda muito superior à memória convencional.

É justamente nesse ponto que Samsung e OpenAI já possuíam uma relação formal.

Em outubro de 2025, Samsung Electronics e SK hynix firmaram acordos vinculados ao Stargate, plataforma de infraestrutura da OpenAI. O plano previa expansão significativa da produção de memória avançada e citava uma demanda potencial equivalente a até 900 mil partidas de wafers de DRAM por mês.

A Samsung também destacou naquele acordo sua capacidade de combinar memória, fabricação de chips lógicos e empacotamento avançado. Em outras palavras, a empresa possui várias das tecnologias necessárias para transformar um projeto de acelerador em hardware produzido em grande escala.

Mas isso não significa que a Samsung fabricará o próximo chip da OpenAI

Aqui está a diferença entre o que está confirmado e o que ainda seria especulação.

A declaração de Harrison Kim mostra que existe trabalho conjunto relacionado à próxima geração de chips da OpenAI. Ela não especifica, entretanto, se a Samsung fornecerá apenas memória, participará do projeto eletrônico, produzirá componentes lógicos, realizará empacotamento ou efetivamente fabricará o processador principal.

Essa distinção importa porque semicondutores modernos normalmente são resultado de uma cadeia extremamente fragmentada.

Uma empresa pode projetar a arquitetura. Outra realiza a implementação física. Uma fundição fabrica o silício. Fabricantes diferentes fornecem memória. Outra companhia produz substratos e sistemas de empacotamento. Depois vêm placas, redes, refrigeração e integração em racks.

No caso do Jalapeño, por exemplo, a OpenAI é responsável pela arquitetura, enquanto a Broadcom participa da implementação de silício e tecnologias de rede. A Celestica trabalha na industrialização de placas, racks e sistemas.

Portanto, dizer simplesmente que "Samsung fará os chips da OpenAI" iria além das informações disponíveis neste momento.

O verdadeiro objetivo é controlar o custo da inferência

Treinar modelos gigantescos ganhou enorme atenção nos últimos anos, mas existe outra conta igualmente importante: executar esses modelos milhões ou bilhões de vezes depois do treinamento.

Cada conversa com um chatbot, execução de código por um agente ou processamento de documentos consome recursos computacionais.

Quanto maior o uso, mais importante se torna reduzir o custo de cada inferência.

Um acelerador desenvolvido especificamente para as cargas de trabalho da OpenAI pode eliminar recursos pouco utilizados de arquiteturas de propósito mais amplo, aumentar a eficiência energética e permitir otimizações conjuntas entre hardware e software.

É justamente essa integração que empresas como Google exploram há anos com seus TPUs.

Para a OpenAI, conseguir algo semelhante significaria ajustar arquitetura do chip, movimentação de memória, kernels de software, redes e sistemas de serving de acordo com os próprios modelos.

O Jalapeño já representa essa filosofia. Segundo a empresa, o objetivo é obter desempenho por watt superior ao de soluções atuais e aproximar o desempenho real do limite teórico do hardware. A OpenAI ainda não publicou, porém, números técnicos independentes que permitam verificar essa vantagem em condições comparáveis.

Há também uma disputa silenciosa contra a dependência da Nvidia

Criar chips próprios não significa necessariamente abandonar GPUs da Nvidia.

A escala computacional necessária para modelos avançados é grande demais para que uma única arquitetura substitua imediatamente toda a infraestrutura existente.

O cenário mais provável é heterogêneo.

GPUs podem continuar sendo usadas em treinamento e determinadas cargas de trabalho, enquanto aceleradores próprios assumem tarefas de inferência altamente previsíveis ou serviços internos específicos.

Isso reduz custos e, principalmente, aumenta o poder de negociação dos grandes compradores.

Google, Amazon e outros gigantes já seguem estratégias semelhantes. Quanto maior a parcela de processamento realizada por hardware próprio, menor a exposição da empresa à disponibilidade e aos preços de um único fornecedor.

Para a Nvidia, essa talvez seja uma ameaça mais estrutural do que qualquer concorrente isolado: seus maiores clientes estão tentando transformar parte do que compram em tecnologia que controlam.

A Samsung também tem muito a ganhar

Para a Samsung, colaborar com a OpenAI oferece algo igualmente valioso: demanda.

A inteligência artificial transformou memória avançada e fabricação de semicondutores em infraestrutura estratégica.

A Samsung compete diretamente com SK hynix no mercado de HBM e com a TSMC na fabricação de chips avançados. Conseguir participar das futuras plataformas de computação da OpenAI pode significar contratos envolvendo diferentes divisões do grupo.

Existe ainda outra dimensão na relação.

Em junho, a Samsung iniciou uma ampla implantação do ChatGPT Enterprise e do Codex entre funcionários na Coreia e na divisão Device eXperience globalmente, abrangendo atividades de desenvolvimento, fabricação, marketing e funções corporativas. A OpenAI descreveu o projeto como uma de suas maiores implementações empresariais.

A parceria, portanto, começa a funcionar em duas direções: a Samsung fornece infraestrutura para a OpenAI enquanto também se torna uma grande usuária de suas ferramentas.

Análise da equipe

O aspecto mais importante desse acordo não é descobrir quem colocará seu logotipo sobre determinado processador.

O movimento mostra que a competição em inteligência artificial está descendo cada vez mais para as camadas físicas da tecnologia.

Durante algum tempo, era possível enxergar a disputa principalmente como uma corrida por modelos: GPT contra Gemini, Claude, Llama e outros sistemas.

Essa visão já é insuficiente.

A vantagem competitiva passa a envolver acesso a energia, data centers, fabricação de chips, memória HBM, redes de alta velocidade, empacotamento avançado e capacidade de desenvolver hardware adaptado ao próprio software.

OpenAI parece estar seguindo exatamente esse caminho.

Depois de construir modelos, produtos, APIs e uma enorme infraestrutura de software, a empresa tenta controlar uma parcela maior do sistema físico responsável por executar tudo isso.

Essa verticalização pode reduzir custos e aumentar desempenho, mas também exige investimentos gigantescos e cria novas dependências.

Projetar um chip é apenas parte do problema. Produzi-lo em grandes volumes, obter memória suficiente, garantir bom rendimento de fabricação, integrá-lo em racks e alimentar data centers inteiros são desafios diferentes — e caros.

É nesse cenário que Samsung, Broadcom, TSMC e outros parceiros continuam essenciais.

O que devemos acompanhar agora

O próximo passo importante será descobrir qual função a Samsung realmente exercerá na próxima geração de aceleradores da OpenAI.

Se a colaboração permanecer concentrada em memória e empacotamento, representará uma ampliação natural dos acordos já existentes.

Se envolver fabricação de processadores lógicos ou desenvolvimento conjunto da arquitetura, o movimento será bem mais significativo e poderá introduzir uma segunda grande rota de produção para o hardware próprio da OpenAI.

Também será necessário observar os primeiros resultados reais do Jalapeño.

Promessas de desempenho por watt precisam ser confrontadas com benchmarks, custos, consumo energético, disponibilidade e desempenho em cargas de trabalho reais.

No fim, a corrida pela inteligência artificial deixou de ser apenas uma batalha para descobrir quem possui o modelo mais inteligente.

Ela está se transformando em uma disputa por quem consegue construir — e controlar — toda a máquina necessária para fazê-lo funcionar.

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