No campo da inteligência artificial, a NVIDIA tem mantido sua liderança há muito tempo, impulsionada não só por melhorias incessantes de hardware, mas também por seu profundo legado de software. O ecossistema CUDA, após evoluir por mais de uma década, oferece um ciclo abrangente que engloba comunidades de pesquisa, indústria e desenvolvimento. Isso consolidou o CUDA como o padrão de facto em inferência e treinamento de IA. No entanto, nos últimos anos, a AMD aumentou seus investimentos em pilhas de software. O rápido progresso do ROCm despertou um interesse renovado no potencial da "equipe vermelha" na arena de software de IA.

Forças Duradouras da CUDA

Desde seu lançamento em 2006, o CUDA emergiu como uma plataforma fundamental para computação acelerada por GPU. Sua capacidade não reside apenas em oferecer uma interface de programação altamente otimizada, mas também na criação de um ecossistema abrangente. Isso inclui suporte nativo para cuDNN, TensorRT, frameworks de aprendizado profundo e contribuições contínuas da comunidade de desenvolvedores. Este posicionamento geralmente faz com que empresas e desenvolvedores favoreçam a CUDA ao selecionar plataformas de hardware, reforçando o trincheira de "hardware + software" da NVIDIA no mercado de IA.

A Ascensão do ROCm

Historicamente, o desempenho das GPUs da AMD muitas vezes rivalizou ou até superou as capacidades de hardware da NVIDIA. No entanto, as limitações dentro do ecossistema de software a afastaram nos setores de treinamento e raciocínio de IA. Em resposta, a AMD intensificou seus esforços com o projeto ROCm, uma estrutura de computação GPU de código aberto projetada para competir com a CUDA. Suas primeiras versões, no entanto, sofreram de problemas de estabilidade e compatibilidade, dificultando a aceitação generalizada.

Após 2023, a AMD priorizou a IA como uma estratégia central da empresa, acelerando o desenvolvimento do ROCm para suportar frameworks de aprendizado profundo tradicionais. Com o ROCm 7, lançado em 2025, a AMD concentrou-se em otimizar o desempenho de inferência, introduzindo recursos fundamentais como inferência distribuída, pré-processamento e decomposição. Essas inovações permitiram ao ROCm rivalizar ou até superar o CUDA em certos cenários. Por exemplo, na avaliação de rendimento do R1 FP8 da DeepSeek, o ROCm mostrou eficiência superior.

Feedback da Indústria e Avaliação da Tiny Corp

A startup de IA Tiny Corp observou que a disparidade de software entre a AMD e a NVIDIA está diminuindo. A empresa afirma que, se a NVIDIA cometer um erro com uma geração de produto ou arquitetura de software específica, a AMD pode aproveitar a oportunidade, replicando seu avanço contra a Intel no domínio das CPUs de servidor. A perspectiva da Tiny Corp reflete sentimentos dentro de um segmento da comunidade de desenvolvedores, historicamente dependente do CUDA, mas agora intrigada pelo ROCm, particularmente dado os elementos de código aberto aprimorados e capacidades multiplataforma. Em vez de uma dependência relutante no CUDA, os desenvolvedores agora estão inclinados a explorar o ROCm.

Ecossistema de Desenvolvedores em Evolução e Compatibilidade entre Plataformas

Com o avanço do ROCm, a AMD está gradualmente desmantelando as barreiras de entrada. À medida que o tempo avança, o ROCm está definido para suportar laptops e estações de trabalho baseadas em Ryzen, garantindo a compatibilidade em todas as plataformas Linux e Windows. Este desenvolvimento amplia o alcance, permitindo que usuários de desktop, pequenas e médias empresas, e não apenas data centers, executem frameworks de IA nas plataformas AMD. Ao mesmo tempo, com o ROCm 7, a AMD endossa frameworks como o vLLM v1, llm-d e SGLang, sublinhando sua adoção proativa de aplicações de IA.

Em termos de ecossistemas de desenvolvedores, enquanto a CUDA mantém uma vasta comunidade e ferramentas abundantes, a natureza de código aberto do ROCm pode servir como alavanca da AMD. Cada vez mais, instituições de pesquisa e comunidades de código aberto estão portando e otimizando soluções baseadas em ROCm. Se esse ímpeto persistir, a lacuna ecológica tende a diminuir.

Desafios Remanescentes

Apesar da rápida evolução do ROCm, permanecem desafios notáveis. Uma década de dominação da CUDA significa que dezenas de milhares de resultados de pesquisa, bibliotecas de software e aplicativos empresariais estão profundamente enraizados no ecossistema da NVIDIA. Convencer os desenvolvedores a realizar a transição exige mais do que paridade de desempenho. Requer qualidade de documentação equivalente, disponibilidade de ferramentas e suporte amplo ao ecossistema. Além disso, algumas empresas de IA expressam preocupações sobre a estabilidade em longo prazo do ROCm e duvidam do compromisso contínuo da AMD de investir recursos para o crescimento ecológico.

Implicações Estratégicas

Se a AMD elevar o ROCm como uma alternativa genuína ao CUDA, as consequências estratégicas seriam monumentais. Não só quebraria o controle da NVIDIA sobre o ecossistema de software de IA, instaurando uma fase de competição aberta, mas também concederia aos usuários mais opções de hardware, reduzindo custos e aumentando a flexibilidade. Para a AMD, o triunfo nesta arena ecoaria o sucesso do mercado de servidores de sua arquitetura Zen contra a Intel, personificando a visão estratégica e o investimento.

Olhando para o futuro, o ritmo de desenvolvimento do ROCm e a recepção da comunidade de desenvolvedores serão críticos. No curto prazo, a supremacia da CUDA parece indiscutível. No entanto, o ROCm sugere potencial para a transição da margem para o mainstream. Com a implantação crescente de placas de aceleração da série Instinct MI em data centers, impulsionada pelo reforço de software do ROCm, a AMD poderia criar uma solução atraente tanto em inferência quanto em treinamento. Se essas tendências se mantiverem, a preeminência da IA da NVIDIA pode enfrentar desafios sem precedentes.