Cada Chip IA · Monitorados
Cada chip IA de cada fabricante e cada foundry. Specs, potência, preços de nuvem, compradores conhecidos e tensão de supply ao vivo · interligado com foundries, fornecedores de memória, racks, datacenters e os modelos treinados neles.
- Aperto ponderado68
- Multiplicador de prazo de entrega2.09×
- Acelerador de capex1.85×
- Prêmio de retenção frontier+60
New since Apr 14, 2026
verified on the source page · specs added after review- Zhenwu M890Alibaba T-Headannounced2026-05-20source
T-Head formally debuted the Zhenwu M890 as its latest AI training and inference processor for datacenter use.
- TPU 8tGoogleannounced2026-04-22source
Google announced TPU 8t as its training-focused eighth-generation TPU for AI workloads.
- TPU 8iGoogleannounced2026-04-22source
Google announced TPU 8i as its inference-focused eighth-generation TPU for AI workloads.
Escala de tiers
Frontier · Mainstream · Specialized · Legacy · avaliado trimestralmente
Silício topo de linha da geração atual, enviado em escala para hyperscalers. Os chips que treinam os maiores modelos hoje.
Chips da geração atual que não são topo de linha, ou topo de linha da geração anterior ainda amplamente em uso. Os cavalos de batalha da economia de IA.
Escala de wafer, silício personalizado de hyperscalers ou arquiteturas experimentais para cargas de trabalho de nicho.
Chips antigos sendo descontinuados ou já além do fim de vida. Ainda usados em clusters de pesquisa e cargas sensíveis a preço.
Desempenho por Watt
TFLOPs FP16 vs TDP · escala log · tamanho da bolha = capacidade de HBM
Quanto mais acima e à esquerda, melhor. Chips acima da 4 T/W linha formam a fronteira de eficiência · é ali que se vence o jogo do orçamento de energia em hiperescala. Superchips wafer-scale e multi-die ficam no canto superior direito porque trocam watts por throughput bruto.
Escada de demanda de chips
Quão apertada está a oferta agora · curadoria manual a partir de carteiras de pedidos + teleconferências de resultados
Notas de oferta
- GB200Sold out through 2027 · Oracle, Microsoft, Meta competing
- GB300xAI Memphis + Stargate phase 2
- B200CoWoS-L packaging capacity is the bottleneck
- Ascend 910CChina export-ban alternative · SMIC N7 constrained
- WSE-3G42 Condor Galaxy absorbing most wafers
- B300Ultra variant ramping Q4 2025
Esta é a prévia por chip da Índice de Demanda de Computação de IA disponível em /compute · sem limite acima de 100, chega a 250+ quando o mercado está pegando fogo. Atualizado semanalmente a partir de carteiras de pedidos de hyperscalers e divulgações de resultados.
Ideal pra
Seis listas curadas calculadas dos dados de spec ao vivo
Maior throughput FP16 bruto
Top 5 em TFLOPs FP16/BF16 · ignora preço e energia · computação pura
Mais eficientes (TFLOPs/W)
Melhores TFLOPs FP16 por Watt · os chips que fazem os orçamentos de energia dos datacenters funcionarem
Maior capacidade de HBM
Maior memória para acomodar modelos de mais de 400B de parâmetros em um único nó
Aluguel de nuvem mais barato
Menor US$/h em nuvens públicas · ideal para experimentos rápidos
Chips topo de linha atuais
Os chips que treinam os maiores modelos de fronteira hoje
Pódio completo
Ordenado por Gecko score · composto de tier, recência, adoção, densidade de desempenho
| # | Chip | Fabricante | Nota |
|---|---|---|---|
| 1 | NVIDIA | 94 | |
| 2 | NVIDIA | 86 | |
| 3 | 83 | ||
| 4 | AWS | 78 | |
| 5 | NVIDIA | 75 | |
| 6 | AMD | 75 | |
| 7 | Huawei | 75 | |
| 8 | 71 | ||
| 9 | NVIDIA | 70 | |
| 10 | AMD | 68 | |
| 11 | AMD | 65 | |
| 12 | Cerebras | 60 | |
| 13 | Intel | 57 | |
| 14 | NVIDIA | 55 | |
| 15 | NVIDIA | 55 | |
| 16 | Meta | 52 | |
| 17 | 49 | ||
| 18 | Microsoft | 42 | |
| 19 | Groq | 34 | |
| 20 | NVIDIA | 31 |
Por fabricante
10 empresas · 3 foundries · 2 países
Perguntas frequentes
Extraído do dataset ao vivo · atualizado diariamente
Qual chip de IA tem mais TFLOPs FP16 hoje?
O NVIDIA GB300 (Grace Blackwell Ultra) lidera em throughput FP16 denso, com cerca de 5000 TFLOPs por superchip, seguido pelo GB200 com 4500 TFLOPs. O Cerebras WSE-3 chega a 125000 TFLOPs por wafer, mas é uma arquitetura fundamentalmente diferente · um único wafer contém o equivalente a cerca de 50 GPUs.
Qual chip de IA é mais eficiente por Watt?
O Google TPU v7 (Ironwood) e o NVIDIA B200 lideram em TFLOPs FP16 por Watt entre os chips em comercialização. O Trillium (TPU v6e) vem logo atrás. Designs voltados à inferência (Ironwood, Groq LPU) tendem a dominar em desempenho/Watt porque dispensam circuitos específicos de treinamento.
Quem fabrica chips de IA além da NVIDIA?
10 empresas lançam aceleradores de IA em produção monitorados no BenchGecko · NVIDIA, AMD, Google, AWS, Intel, Microsoft, Meta, Huawei, Cerebras, Groq e outras. A NVIDIA domina as vendas para terceiros, mas os hyperscalers estão lançando mais silício personalizado (Trainium2, TPU v7, Maia 100, MTIA) para reduzir a dependência.
Quais fábricas produzem chips de IA?
90% dos chips monitorados são fabricados na TSMC. A GlobalFoundries cuida da LPU de 14nm da Groq. A SMIC fabrica o Ascend 910C da Huawei no nó N7, como principal resposta ao banimento de exportação dos EUA. Os nós avançados da TSMC (N5/N4/N3) são o gargalo para o silício da geração atual de NVIDIA, AMD, AWS, Google e Microsoft.
Como vocês decidem qual chip é da categoria "frontier"?
Frontier significa o carro-chefe da geração atual, lançado em 2025-2026 e amplamente encomendado por hyperscalers. Mainstream significa chips da geração atual que não são carro-chefe ou carros-chefe da geração anterior ainda em uso (H100, H200, MI300X). Specialized significa wafer-scale, LPU, MTIA e outros designs personalizados. Legacy significa fim de vida ou em descontinuação (A100, V100). As categorias são revisadas trimestralmente.
De onde o BenchGecko obtém os dados dos chips?
Fichas técnicas dos fabricantes para especificações, relatórios 10-K da SEC e transcrições de resultados para divulgações de compradores, preços de API de provedores de nuvem para $/hora e comunicados de imprensa públicos para datas de lançamento. Toda página de detalhes de chip inclui links das fontes. Sem dados atrás de paywall · sem rankings patrocinados por fornecedores · tudo é reproduzível.
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