O programa de carros autônomos da Apple, conhecido como Projeto Titan, nunca chegou a colocar um veículo nas ruas. Mas o legado dessa iniciativa bilionária é mais relevante do que nunca: foi ele que deu origem ao Neural Engine, o motor de processamento de IA dos chips da Apple que hoje equipa iPhones, Macs e iPads.
De carro autônomo a chip de IA
Segundo Mark Gurman, da Bloomberg, ainda nos estágios iniciais do desenvolvimento da plataforma de direção autônoma, a Apple percebeu que precisaria de processamento de IA ultrarrápido rodando diretamente no dispositivo — sem depender da nuvem. O chip automotivo nunca foi finalizado, mas o trabalho resultou no Neural Engine, que estreou em 2017 com o iPhone X e o chip A11 Bionic.
Naquela época, o Neural Engine era usado principalmente para visão computacional: alimentava o Face ID, os Animoji e recursos de realidade aumentada. Parecia um recurso pontual — mas era o início de uma aposta estratégica de longo prazo.
Expansão para desktops e servidores
Com a migração dos Macs para os chips da série M (Apple Silicon), o Neural Engine chegou aos desktops e laptops. Isso permitiu que a Apple se posicionasse como líder em hardware de IA mesmo enquanto seu software de inteligência artificial ficava para trás em relação a concorrentes como OpenAI e Google. O processamento local também se tornou o pilar da estratégia de privacidade da Apple: menos dados enviados à nuvem significa mais controle do usuário.
M7 Ultra: até 1,5 TB de RAM e salto no Neural Engine
O próximo grande movimento já está definido. De acordo com Gurman, a Apple vai pular as versões Pro, Max e Ultra do chip M6. Em vez disso, está acelerando o desenvolvimento do M7, com previsão de chegada no primeiro semestre de 2027. O destaque é o M7 Ultra, que deve oferecer atualizações significativas no Neural Engine e suporte a até 1,5 TB de RAM.
Esse número coloca o M7 Ultra em território de servidor. E não é coincidência: a Apple planeja usar o M7 Ultra como base para um novo produto de servidor, entrando de vez na infraestrutura de data center para cargas de trabalho de IA.
O que isso significa para o mercado de hardware de IA
A trajetória da Apple ilustra uma tendência mais ampla: o processamento de IA está se dividindo em duas frentes — on-device (no dispositivo, para privacidade e latência) e data center (para treinamento e inferência em larga escala). A Apple, que domina o primeiro com seus chips customizados, agora sinaliza que quer competir também no segundo.
Para o público brasileiro, a chegada de chips com Neural Engine mais potentes significa Macs e iPhones capazes de rodar modelos de IA cada vez maiores localmente — sem enviar dados para servidores externos. Com a LGPD e a crescente preocupação com privacidade de dados no Brasil, esse é um diferencial relevante.
Contexto: um mercado que vale trilhões
O mercado de chips de IA foi avaliado em mais de US$ 70 bilhões em 2025 e deve ultrapassar US$ 300 bilhões até 2030, segundo projeções do setor. A NVIDIA domina com folga o segmento de data center, mas a Apple tem uma vantagem única: integração vertical total — do design do chip ao sistema operacional. O M7 Ultra com 1,5 TB de RAM seria uma resposta direta às GPUs H100 e B200 da NVIDIA, com a vantagem de eficiência energética da arquitetura ARM.
Enquanto isso, a Qualcomm (com chips Snapdragon X Elite) e a AMD também investem pesado em NPUs (Neural Processing Units) para laptops Windows, tentando replicar o que a Apple fez com o Neural Engine há quase uma década.
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