O Google acaba de dar um grande passo na corrida armamentista de infraestrutura de IA, elevando Amin Vahdat a tecnólogo-chefe de infraestrutura de IA, um cargo recém-criado que se reporta diretamente ao CEO Sundar Pichai, de acordo com um memorando interno relatado pela primeira vez pela Semafor. É um sinal de quão crítico este trabalho se tornou, à medida que o Google investe até US$ 93 bilhões em despesas de capital até o final de 2025 – um número que a controladora Alphabet espera que seja muito maior no próximo ano.
Vahdat não é novo no jogo. O cientista da computação, que possui doutorado pela UC Berkeley e começou como estagiário de pesquisa na Xerox PARC no início dos anos 90, vem construindo silenciosamente a espinha dorsal de IA do Google nos últimos 15 anos. Antes de ingressar no Google em 2010 como pesquisador de engenharia e vice-presidente, ele foi professor associado na Duke University e mais tarde professor e presidente do SAIC na UC San Diego. Suas credenciais acadêmicas são formidáveis — com o que parece ser cerca de 395 artigos publicados — e sua pesquisa sempre se concentrou em fazer com que os computadores funcionassem de maneira mais eficiente em grande escala.
Vahdat já mantém uma posição de destaque no Google. Há apenas oito meses, no Google Cloud Next, ele revelou a TPU de sétima geração da empresa, chamada Ironwood, em sua função como vice-presidente e gerente geral de ML, sistemas e IA em nuvem. As especificações que ele apresentou no evento também foram surpreendentes: mais de 9.000 chips por pod entregando 42,5 exaflops de computação – mais de 24 vezes o poder do supercomputador número um do mundo na época, disse ele na época. “A demanda por computação de IA aumentou por um fator de 100 milhões em apenas oito anos”, disse ele ao público.
Nos bastidores, conforme observado por Semafor, Vahdat tem orquestrado o trabalho essencial e sem glamour que mantém o Google competitivo, incluindo aqueles chips TPU personalizados para treinamento e inferência de IA que dão ao Google uma vantagem sobre rivais como OpenAI, bem como a rede Júpiter, a rede interna super-rápida que permite que todos os seus servidores se comuniquem entre si e movam grandes quantidades de dados. (Em uma postagem de blog no final do ano passado, Vahdat disse que Júpiter agora atinge 13 petabits por segundo, explicando que é largura de banda suficiente para, teoricamente, suportar uma chamada de vídeo para todos os 8 bilhões de pessoas na Terra simultaneamente.) É o encanamento invisível que conecta tudo, desde o YouTube e a Pesquisa até as massivas operações de treinamento de IA do Google em centenas de estruturas de data center em todo o mundo.
Vahat também esteve profundamente envolvido no desenvolvimento contínuo do sistema de software Borg, o sistema de gerenciamento de cluster do Google que atua como o cérebro que coordena todo o trabalho que acontece em seus data centers e cujo trabalho é descobrir quais servidores devem executar quais tarefas, quando e por quanto tempo. E ele disse que supervisionou o desenvolvimento do Axion, as primeiras CPUs personalizadas de uso geral baseadas em Arm do Google, projetadas para data centers, que a empresa revelou no ano passado e continua a construir.
Resumindo, Vahat é fundamental para a história da IA do Google.
Na verdade, num mercado onde os principais talentos da IA exigem remunerações astronómicas e recrutamento constante, a decisão da Google de elevar Vahdat ao nível C-suite também pode ter a ver com retenção. Depois de passar 15 anos transformando alguém em um eixo de sua estratégia de IA, você garante que essa pessoa permaneça.
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São Francisco
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13 a 15 de outubro de 2026
