Google Fecha Acordo com a Marvell para Turbinar o Gemini

Duas novidades da mesma semana mostram os dois lados da estratégia de IA do Google: hardware próprio para reduzir dependência da Nvidia, e um Gemini que já clica, rola e preenche formulários sozinho dentro do navegador

Duas notícias divulgadas na mesma semana de agosto de 2026 resumem bem para onde a estratégia de inteligência artificial do Google está caminhando em duas frentes complementares: por baixo, no hardware que sustenta os modelos de IA; e por cima, na experiência que o usuário final realmente usa no dia a dia. De um lado, o Google fechou uma parceria bilionária com a fabricante de semicondutores Marvell Technology para desenvolver chips de IA personalizados, reforçando sua busca por alternativas à Nvidia. Do outro, a empresa expandiu a navegação automatizada por IA do Gemini dentro do Chrome para todos os usuários Android nos Estados Unidos — um assistente que não apenas responde perguntas, mas literalmente clica, rola a página e preenche formulários sozinho.

Este artigo detalha as duas novidades, explica a tecnologia por trás de cada uma, e conecta os pontos entre elas: por que um mesmo movimento estratégico de “menos dependência de terceiros e mais controle de ponta a ponta” está por trás tanto do acordo de chips quanto da ambição de transformar o Chrome em um navegador que age em nome do usuário.

A parceria com a Marvell: o que exatamente foi acordado

Segundo o próprio documento enviado pela Marvell à SEC (a comissão de valores mobiliários dos Estados Unidos), o acordo amplia uma parceria já existente entre as duas empresas para uma série de programas de chips customizados ligados às TPUs (Tensor Processing Units) — os processadores especializados que o Google já desenvolve internamente há anos especificamente para cargas de trabalho de inteligência artificial, como já detalhamos em outras análises deste site sobre por que GPUs e chips especializados se tornaram tão disputados em 2026.

O escopo do acordo vai além de apenas TPUs de treinamento: inclui aceleradores de inferência de IA (a fase em que um modelo já treinado responde a solicitações reais de usuários, diferente da fase de treinamento, que exige um perfil de processamento diferente), controladores de armazenamento, controladores de interface de rede e de memória, além de soluções de computação próxima à memória (uma técnica que reduz a distância física entre onde os dados ficam armazenados e onde são processados, diminuindo a latência e o consumo de energia — um princípio parecido com o que já expliquei em nossa análise sobre GPUs, quando abordei a importância da memória de alta largura de banda).

Os números por trás do acordo

Vale detalhar a estrutura financeira do acordo, porque ela revela a real escala da aposta do Google nessa parceria. A Marvell concedeu ao Google o direito de adquirir até 58,97 milhões de ações da própria Marvell, a um preço de US$ 206,58 cada — o que representa uma opção de compra (tecnicamente chamada de warrant) avaliada em até US$ 12,2 bilhões.

Desse total, apenas 1,36 milhão de ações será liberado de forma garantida, em quatro parcelas trimestrais ao longo do primeiro ano do acordo. O acesso às 57,61 milhões de ações restantes — a grande maioria do valor potencial — depende diretamente de metas de compra que o Google precisa atingir junto à Marvell até 2033. Segundo a Marvell, para que a parcela vinculada às compras seja liberada integralmente, a receita da fabricante com esses produtos específicos precisa alcançar US$ 120 bilhões — um patamar que, vale destacar, não representa uma encomenda já contratada, mas sim o teto que dispararia a liberação total do warrant.

Para dar dimensão a esse número: no ano fiscal encerrado em janeiro de 2026, a Marvell registrou aproximadamente US$ 8,2 bilhões em receita total — os US$ 120 bilhões previstos como teto do acordo equivalem a quase 15 vezes tudo o que a empresa faturou no último exercício completo. Ou seja, o acordo é estruturado para recompensar a Marvell proporcionalmente ao quanto o Google efetivamente comprar ao longo dos próximos anos, e não como um cheque em branco entregue de uma vez.

Por que isso é relevante: a busca por alternativas à Nvidia

O motivo estratégico central por trás desse acordo, segundo analistas do setor, é a busca do Google por reduzir sua dependência de soluções de uso geral, como as GPUs da Nvidia, hoje o principal — e mais caro — fornecedor de poder de processamento para treinamento de modelos de IA em todo o mundo, como já detalhamos em profundidade em nossa análise sobre por que todo mundo quer uma GPU em 2026.

Chips personalizados (frequentemente chamados de ASICs, sigla para Application-Specific Integrated Circuit) são projetados desde o início para um propósito muito mais específico do que uma GPU de uso geral — o que pode significar melhor eficiência energética e custo por operação para a carga de trabalho exata que a empresa precisa rodar, em troca de menor flexibilidade para outros usos. É exatamente esse tipo de chip que a parceria entre Google e Marvell pretende expandir, e o Google não está sozinho nessa estratégia: a própria Marvell já constrói chips personalizados para a Amazon (os processadores Trainium), para a Microsoft (o acelerador Maia de IA) e para a Meta (uma nova unidade de processamento de dados), além de já trabalhar com o Google no processador Axion, baseado em arquitetura ARM.

Vale destacar que o mercado mais amplo de chips personalizados (ASIC) para IA está crescendo mais rápido que o mercado de GPUs de uso geral — a consultoria TrendForce projeta um crescimento de 45% nas vendas de chips customizados em 2026, um indicativo de que a estratégia do Google de investir pesadamente nesse tipo de solução reflete um movimento mais amplo da indústria, não uma aposta isolada.

O outro lado do mercado: Broadcom não perdeu a posição

Vale um esclarecimento importante sobre o impacto competitivo desse anúncio: apesar de a Marvell ter visto suas ações subirem entre 8% e 9% após a notícia, enquanto as ações da Broadcom — historicamente a principal parceira do Google na fabricação física das próprias TPUs — recuaram entre 4% e 5%, isso não significa que a Broadcom tenha perdido sua posição central nesse mercado. A empresa ainda comanda mais de 70% de participação no mercado de aceleradores de IA personalizados, com receita de IA de US$ 8,4 bilhões no trimestre mais recente — um crescimento de 106% frente ao mesmo período do ano anterior —, e mantém a meta declarada de atingir US$ 100 bilhões em receita de chips de IA até 2027.

Analistas do banco Mizuho estimam que a Broadcom deve registrar US$ 21 bilhões em receita de IA atribuída especificamente às suas relações com Google e com a Anthropic (empresa por trás do Claude) somente em 2026, subindo para US$ 42 bilhões em 2027 — a própria Anthropic já confirmou acesso a aproximadamente 3,5 gigawatts de capacidade computacional baseada em TPUs de próxima geração a partir de 2027, uma parceria que segue distinta e paralela ao novo acordo do Google com a Marvell. Ou seja: o movimento mais provável não é o Google substituir a Broadcom pela Marvell, mas sim diversificar entre múltiplos parceiros de hardware simultaneamente, reduzindo o risco de depender excessivamente de um único fornecedor para uma infraestrutura tão crítica quanto a de IA.

A segunda novidade: o Gemini que navega sozinho no Chrome

Em paralelo ao acordo de hardware, o Google anunciou, em 18 de agosto de 2026, a disponibilidade ampla da integração do Gemini no Chrome para Android para todos os usuários dos Estados Unidos — incluindo, pela primeira vez em escala completa, a chamada navegação automatizada (Auto Browse), um recurso que já vinha em fase de testes desde maio.

Tecnicamente, o recurso funciona de forma parecida com a extensão do Claude para Chrome, já disponível para usuários da Anthropic: a inteligência artificial não apenas responde perguntas sobre o conteúdo de uma página, mas consegue clicar em elementos, rolar a tela e preencher formulários de forma autônoma, executando tarefas de múltiplas etapas sem que o usuário precise realizar cada ação manualmente. Na demonstração oficial do Google, o assistente foi usado para concluir uma compra completa em um site de pet shop, do início ao fim, a partir de um único pedido do usuário.

Como a IA “enxerga” a página para navegar sozinha

Vale um aprofundamento técnico sobre como esse tipo de navegação automatizada funciona por baixo dos panos, já que é um ponto que interessa diretamente a qualquer pessoa que também mantenha um site — incluindo, claro, o seu. O agente de IA não “vê” a página da mesma forma que um humano vê visualmente um site; em vez disso, ele percorre a árvore de acessibilidade da página — a mesma estrutura de dados que leitores de tela usados por pessoas com deficiência visual já utilizam há anos para navegar na web, composta por rótulos (labels), papéis (roles) e textos visíveis associados a cada elemento da página.

Isso tem uma implicação prática direta e importante: um site bem estruturado, com botões e formulários marcados corretamente usando elementos HTML semânticos e atributos de acessibilidade apropriados, é muito mais fácil de ser “compreendido” e operado por esse tipo de agente. Já um site construído com práticas de acessibilidade ruins — por exemplo, um botão feito apenas com uma <div> genérica, sem nenhum papel ou rótulo semântico associado a ela — pode se tornar, literalmente, um beco sem saída para o agente de IA, que não consegue identificar aquele elemento como algo clicável. Esse é mais um motivo prático para investir em acessibilidade web, além do já conhecido argumento de inclusão: sites mal estruturados tecnicamente agora também ficam pior posicionados para um tipo de tráfego — agentes de IA navegando e agindo em nome de usuários reais — que só tende a crescer.

Onde o recurso já está disponível — e onde ainda não chegou

Vale ser preciso sobre a disponibilidade geográfica, já que ela é bem mais limitada do que a cobertura do anúncio pode sugerir à primeira vista. A navegação automatizada plena está restrita, por enquanto, a assinantes dos planos pagos Google AI Pro e AI Ultra, e apenas para usuários nos Estados Unidos.

No Brasil, a integração do Gemini com o Chrome já havia chegado à versão para desktop em junho de 2026, anunciada durante o evento “Google For Brazil 2026” em São Paulo, usando o modelo Gemini 3.1 para resumir textos, redigir e-mails e editar imagens diretamente no navegador. A navegação automatizada especificamente para Android, porém, segue sem previsão de chegada ao país até a publicação desta matéria — um padrão de lançamento faseado (primeiro EUA, depois expansão gradual para outros mercados) que já vimos em outras novidades de IA do Google cobertas neste site, incluindo a expansão do Gemini Intelligence para mais celulares Android.

Segurança: o risco de injeção de prompt

Vale um esclarecimento técnico importante sobre um risco de segurança específico desse tipo de recurso, que o próprio Google já reconheceu publicamente ao anunciar as proteções implementadas. Como o agente de IA processa o conteúdo de qualquer página que visita para decidir suas próximas ações, existe o risco do que a indústria chama de injeção de prompt (prompt injection): instruções ocultas, escondidas dentro do código ou do conteúdo de um site malicioso — ou mesmo em conteúdo gerado por outro usuário em uma plataforma legítima —, que tentam enganar o agente para que ele execute ações não solicitadas pelo usuário original, como iniciar uma transação financeira indesejada ou extrair dados confidenciais da própria conta do usuário.

Segundo o Google, a empresa já implementou proteções específicas contra esse tipo de ataque antes de liberar o recurso amplamente — um cuidado que reflete o quanto a indústria de IA já está atenta a esse vetor de ataque relativamente novo, criado justamente pela nova capacidade de agentes de IA agirem de forma autônoma dentro de ambientes (como a web aberta) que não foram originalmente projetados pensando nesse tipo de interação automatizada.

O que isso significa para donos de site — incluindo você

Vale conectar essa novidade diretamente com outra análise que já publicamos aqui no site sobre GEO e AEO — as disciplinas de otimização de conteúdo voltadas especificamente para sistemas de IA, em vez de apenas para buscadores tradicionais. A chegada de agentes como o Gemini Auto Browse, capazes de navegar e agir autonomamente dentro de qualquer site, adiciona uma nova camada a essa mesma discussão: não basta mais que seu conteúdo seja compreendido e citado por uma IA de busca — cada vez mais, seu site também precisa ser operável por um agente de IA que talvez precise, por exemplo, preencher um formulário de contato ou completar um processo de compra em nome de um usuário real.

Isso reforça, na prática, um ponto que já destacamos no checklist daquele artigo: dados estruturados, HTML semântico bem construído e boas práticas de acessibilidade deixaram de ser “boas práticas opcionais” e passaram a ser, cada vez mais, um requisito técnico direto para que seu site funcione bem tanto para visitantes humanos quanto para a nova geração de assistentes de IA que agem em nome deles.

Tabela-resumo das duas novidades

O padrão que conecta as duas notícias: verticalização

Vale nomear o conceito estratégico que une essas duas novidades aparentemente distantes: verticalização — a estratégia de uma empresa passar a controlar diretamente múltiplas camadas de uma cadeia de produção ou de serviço, em vez de depender de fornecedores terceiros em cada etapa. O Google já verticaliza boa parte de sua pilha de IA há anos, desde o desenvolvimento de seus próprios modelos de linguagem (a família Gemini) até a infraestrutura de nuvem que sustenta esses modelos (o Google Cloud). O acordo com a Marvell estende essa verticalização para o hardware físico, diversificando quem fabrica os componentes que sustentam essa infraestrutura. Já o Auto Browse no Chrome estende essa mesma lógica para a “última milha” da experiência do usuário: em vez de o Gemini ser apenas um assistente que o usuário precisa abrir separadamente, ele passa a operar diretamente dentro do navegador que a maioria das pessoas já usa o dia inteiro — o Chrome continua sendo, disparadamente, o navegador mais usado do mundo, o que dá ao Google uma vantagem estrutural que nenhum assistente de IA concorrente, por mais capaz que seja, consegue replicar sem primeiro convencer bilhões de pessoas a trocar de navegador.

Perguntas frequentes

O acordo com a Marvell significa que o Google vai parar de comprar chips da Nvidia? Não há indicação nesse sentido. O movimento mais provável, como detalhado nesta matéria, é de diversificação de fornecedores — reduzir a dependência excessiva de um único parceiro, não eliminar completamente o uso de GPUs Nvidia, que continuam sendo referência de mercado para treinamento de modelos de IA em larga escala.

Isso vai baixar o preço de produtos que usam IA do Google? É cedo para afirmar isso com confiança. Acordos de infraestrutura como esse tendem a levar anos para se refletir em mudanças de custo perceptíveis para o consumidor final, e o objetivo declarado é mais sobre segurança de fornecimento e eficiência de longo prazo do que sobre redução imediata de preço.

Preciso mudar alguma coisa no meu site agora por causa do Auto Browse? Não é uma urgência imediata, já que o recurso ainda está restrito aos Estados Unidos e a assinantes pagos. Mas, como já recomendamos em nossa análise sobre GEO e AEO, investir em HTML semântico e boas práticas de acessibilidade é uma prática que já vale a pena por si só, e que agora ganha um motivo adicional de relevância à medida que agentes de IA como o Auto Browse se tornam mais comuns.

O recurso de navegação automatizada é seguro para fazer compras online? O Google afirma ter implementado proteções específicas contra ataques de injeção de prompt antes de liberar o recurso amplamente, mas, como em qualquer tecnologia nova que executa ações automatizadas em nome do usuário — incluindo transações financeiras —, vale acompanhar como essas proteções se comportam na prática ao longo do tempo, especialmente à medida que o recurso se torna mais popular e, consequentemente, mais visado por tentativas de exploração maliciosa.

Quando o Auto Browse deve chegar ao Brasil? Não há data confirmada até a publicação desta matéria. O padrão histórico de expansão de recursos de IA do Google — primeiro Estados Unidos, depois expansão gradual — sugere que a chegada ao Brasil deve levar pelo menos alguns meses adicionais após a consolidação do recurso no mercado americano.

Conclusão

As duas notícias desta semana — o acordo bilionário do Google com a Marvell para diversificar seu hardware de inteligência artificial, e a expansão da navegação automatizada do Gemini dentro do Chrome — parecem, à primeira vista, pertencer a mundos completamente diferentes: uma é sobre infraestrutura de data center, a outra sobre a experiência de um usuário comum navegando na web pelo celular. Mas as duas refletem a mesma ambição estratégica de fundo: o Google quer controlar cada vez mais camadas da própria pilha de inteligência artificial, do chip que processa o modelo até a interface final que executa ações em nome do usuário, reduzindo dependência de terceiros em ambas as pontas.

Para o consumidor final, o efeito mais imediato ainda está restrito aos Estados Unidos e a assinantes pagos — mas o padrão de expansão já conhecido de outras novidades do Google sugere que tanto os ganhos de eficiência de hardware quanto a navegação automatizada devem, eventualmente, chegar também ao Brasil. Para quem mantém um site, porém, o recado já vale a partir de agora: a próxima geração de “visitantes” do seu site pode não ser humana — e vale garantir que sua estrutura técnica esteja pronta para atendê-la tão bem quanto atende qualquer pessoa real.