O Google é a subsidiária principal da Alphabet Inc. e se expandiu muito além da busca para se tornar um dos maiores ecossistemas de tecnologia do mundo. Seu trabalho abrange software, publicidade, plataformas móveis, computação em nuvem, hardware e
inteligência artificial avançada. A missão da empresa de organizar informações evoluiu para a construção de produtos e infraestrutura que moldam a forma como bilhões de usuários interagem com a tecnologia todos os dias.
1. A linha de produtos de consumo e publicidade do Google permanece seu maior segmento de negócios. Isso inclui o Google Search, o mecanismo de busca mais usado no mundo; o YouTube, líder global em conteúdo de vídeo e publicidade digital; e o Android, o sistema operacional móvel mais adotado em todo o mundo. Juntos, essas plataformas ancoram a receita publicitária do Google e definem seu alcance global.
2. A linha de produtos empresariais e de infraestrutura do Google suporta empresas, desenvolvedores e organizações em todo o mundo. Este segmento inclui o Google Cloud, que fornece computação em nuvem, análise de dados e infraestrutura de IA; o Google Workspace, o pacote de produtividade que inclui Gmail, Docs, Sheets e Drive; e as linhas de hardware Pixel e Nest, que integram recursos de IA em smartphones e dispositivos para casa inteligente. Também inclui o Google Research e o DeepMind, que avançam as tecnologias fundamentais usadas em todo o ecossistema de produtos mais amplo da empresa.
3. A linha de produtos de IA do Google está se tornando cada vez mais central para sua estratégia de longo prazo.
• Gemini 3.0, o mais recente modelo de IA multimodal do Google usado em Search, Workspace e Android
• Gemini Advanced e Gemini for Enterprise, serviços de IA por assinatura para indivíduos e organizações
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Agentes de IA e ferramentas de desenvolvedor que se integram ao Google Cloud, Workspace e plataformas móveis
• Sistemas de IA aplicada do DeepMind, que alimentam otimização, pesquisa de segurança e capacidades emergentes de agentes
Embora o Google não relate a IA como uma categoria de receita independente, a IA impulsiona uma parcela crescente do uso da Cloud e de produtos, e muitos novos recursos em todo o ecossistema do Google são construídos diretamente em modelos baseados no Gemini.
Google vs. Nvidia vs. OpenAI: Quem Está Ganhando a Corrida da IA em 2025?
A corrida da IA em 2025 não é definida por um único líder, mas por três empresas impulsionando a área de diferentes ângulos. O Google molda como a IA chega a bilhões de usuários, a
Nvidia fornece o poder de computação que treina a maioria dos modelos modernos, e a OpenAI impulsiona progressos rápidos no desenvolvimento de modelos. Seus papéis se intersectam, mas cada uma lidera em uma parte diferente do panorama.
No Geral: O Ecossistema Integrado do Google Oferece uma Vantagem Estratégica
A força do Google em 2025 vem de uma stack de IA fortemente conectada. O Google DeepMind constrói os modelos, a Alphabet opera data centers alimentados por TPU, e a empresa implanta IA em toda a Search, YouTube, Android, Workspace e Cloud. Este alinhamento permite que o Google atualize todo o seu ecossistema através de uma única plataforma de modelo.
A Nvidia lidera em computação de IA com suas GPUs, mas não opera produtos de IA em escala de consumo. A OpenAI se move rapidamente no desenvolvimento de modelos, mas depende de nuvem e hardware externos. A Microsoft impulsiona a IA empresarial através do Azure, mas carece de controle total sobre a stack de modelos e a distribuição móvel. O Google permanece como a única empresa que combina pesquisa de modelos interna, hardware proprietário e acesso imediato a bilhões de usuários.
Comparação de Modelos: O Google Prioriza a Integração do Ecossistema Enquanto os Labs de IA Competem Livremente
O Gemini 3.0 alimenta os principais produtos do Google, da Search e Workspace ao Android e Pixel. Em vez de competir por vitórias em benchmarks, o Google foca em incorporar o Gemini nos fluxos de trabalho diários, o que dá ao modelo um uso amplo e estável, mesmo que não seja o de melhor desempenho em todos os testes.
Outros modelos líderes na competição de IA
• Gemini 3.0 (Google) otimizado para raciocínio multimodal e experiências de produto integradas.
• Claude (Anthropic) forte em raciocínio estruturado e tarefas empresariais alinhadas com segurança.
• Perplexity Model (Perplexity AI) projetado para precisão de recuperação e respostas no estilo de busca.
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DeepSeek V3.1 (DeepSeek Labs) eficaz em raciocínio técnico e certas simulações de trading.
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Série GPT-5 (OpenAI) amplamente usado através do ChatGPT, APIs e fluxos de trabalho de agentes.
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Grok-4 (xAI) construído para acesso a dados em tempo real e iteração rápida.
Um episódio interessante veio do experimento Alpha Arena no
Perp Dex Hyperliquid, onde cada modelo recebeu dez mil dólares para negociar perpetuals de cripto. Após setenta e duas horas, o DeepSeek V3.1 e o Grok-4 registraram ganhos acima de catorze por cento, enquanto o GPT-5 e o Gemini 2.5 Pro registraram perdas. Os resultados refletem o desempenho dentro daquele setup específico e não devem ser vistos como um ranking geral da capacidade do modelo.
Apesar da competição intensa entre os labs de modelo, a força do Google permanece em sua capacidade de implantar o Gemini em produtos usados diariamente por bilhões.
Comparação de Hardware: A Nvidia Lidera a Computação Enquanto o Google Otimiza a Escala Interna
O Google treina e serve o Gemini usando Tensor Processing Units (TPUs), projetadas para workloads de larga escala eficientes em toda a sua própria infraestrutura. As TPUs dão ao Google controle sobre custo e desempenho, embora não sejam amplamente usadas fora da empresa.
Como as estratégias de hardware diferem
• A Nvidia permanece a líder do setor em hardware de IA, alimentando a maior parte do treinamento e inferência de modelos global.
• O Google usa TPUs principalmente dentro de sua própria nuvem e pipeline de modelos, dando eficiência interna, mas presença de mercado limitada.
• A OpenAI depende do hardware da Nvidia através do Microsoft Azure e não opera seus próprios chips.
A Nvidia domina a camada de computação global, enquanto o Google foca em executar sua stack de IA interna com eficiência.
Campos de Batalha Emergentes: Armazenamento em Nuvem e Energia
À medida que os modelos de IA escalam, a throughput de armazenamento e o movimento de dados tornaram-se grandes limitações. O Google vincula seus sistemas de treinamento de TPU diretamente à sua camada de armazenamento, enquanto AWS e Azure dependem de redes de dados globais para lidar com conjuntos de dados cada vez maiores. Plataformas de
armazenamento descentralizadas, como
Filecoin e
Arweave, também fornecem capacidade distribuída para dados não em tempo real, adicionando outra opção à stack de armazenamento.
Energia e refrigeração agora determinam a rapidez com que os clusters de IA podem crescer. O Google está investindo em energia renovável, instalações de TPU com refrigeração líquida e explorando fontes de base-load
apoiadas por energia nuclear para suportar a expansão de longo prazo. A Nvidia continua a melhorar a eficiência da GPU, enquanto a OpenAI depende da crescente pegada de data centers da Microsoft, que também inclui interesse em infraestrutura alimentada por energia nuclear. Esses fatores moldam cada vez mais o ritmo no qual cada empresa pode escalar sistemas de IA de próxima geração.
Como Investir em Ações do Google: Um Guia Passo a Passo em 3 Maneiras Diferentes
Os investidores podem obter exposição ao Google através de mercados de ações regulamentados ou produtos nativos de cripto na BingX. Abaixo estão três caminhos claros, dependendo da sua preferência por acesso, flexibilidade ou ferramentas de negociação.
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