O CEO da OpenAI, Sam Altman, embarcou em missão internacional para garantir financiamento e fornecedores que atendam à demanda crescente por infraestrutura de computação.

Desde o final de setembro, Altman visitou Taiwan, Coreia do Sul e Japão para acelerar a produção de chips de inteligência artificial. Ele se reuniu com empresas como TSMC, Foxconn, Samsung e SK Hynix, pressionando-as a aumentar capacidade e priorizar pedidos da OpenAI — muitas dessas companhias já fornecem para a Nvidia.

Paralelamente, Altman planeja viagens ao Oriente Médio para negociar aportes junto a fundos dos Emirados Árabes Unidos, com o objetivo de sustentar a expansão de data centers da OpenAI.

A necessidade de maior capacidade surgiu após gargalos na cadeia de produção desde o lançamento do ChatGPT. Fabricantes de memória e chips enfrentam demanda exponencial — a OpenAI projeta consumo de até 900 mil wafers por mês, mais que o dobro da capacidade global atual. Empresas sul-coreanas prepararam-se para co-desenvolver data centers com a OpenAI.

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No Japão, Altman e a Hitachi firmaram acordo para que a companhia forneça equipamentos elétricos e de infraestrutura para centros de dados dos EUA, enquanto a OpenAI disponibilizará seus modelos e tecnologias.

Durante sua agenda, Altman discutiu também o sistema Rubin, da Nvidia, que deverá entrar em operação no segundo semestre de 2026, com a OpenAI entre os primeiros clientes.

No Oriente Médio, ele deve se reunir com fundos como MGX, Mubadala e a parceira operacional G42, para captar recursos destinados ao data center Stargate em Abu Dhabi.

A OpenAI comunicou a investidores que deve gastar cerca de US$ 16 bilhões com aluguel de servidores este ano, com estimativa de chegar a US$ 400 bilhões em 2029. Em paralelo, lançou o modelo de vídeo Sora 2, que pode impulsionar ainda mais a demanda por poder computacional.

Altman definiu sua missão em blog recente: “queremos criar uma fábrica que produza um gigawatt de nova infraestrutura de IA por semana”. Em parceria com a Nvidia, a OpenAI planeja empregar ao menos 10 gigawatts de sistemas para treinar seus modelos no futuro.

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