LOS ANGELES – Tudo começou em 1993 em um Denny's em San Jose.
Três engenheiros, Jensen Huang, Chris Malachowski e Curtis Priem, se reuniram em um restaurante no coração do que hoje é o Vale do Silício para discutir a construção de chips de computador que tornariam os gráficos dos videogames mais rápidos e realistas. Essa conversa, e as que se seguiram, levaram à criação da Nvidia, uma empresa de tecnologia que disparou no mercado de ações esta semana e ultrapassou brevemente a Microsoft como a empresa mais valiosa do S&P 500.
A empresa está agora avaliada em mais de 3,2 biliões de dólares e o seu domínio como fabricante de chips solidificou o estatuto da Nvidia como modelo do boom da inteligência artificial. O CEO da Nvidia, Huang, chamou este momento de “a próxima revolução industrial”.
Em uma teleconferência com analistas no mês passado, Huang previu que as empresas que usam chips Nvidia construiriam um novo tipo de data center chamado “fábrica de IA”.
Huang disse que o processo de treinamento se tornará mais rápido à medida que os modelos de IA aprenderem a ser “multimodais” (capazes de compreender texto, áudio, imagens, vídeo e dados 3D) e “raciocinar e planejar, acrescentei que existe”.
“As pessoas falam sobre IA como se Jensen tivesse surgido nos últimos 18 meses, como se de repente tivéssemos descoberto isso há 24 meses”, disse Robert Jensen, CEO da empresa de pesquisa de tecnologia Futurum Group (CEO) Daniel Newman. “Mas quando você realmente volta e ouve Jensen falar sobre computação acelerada, descobre que ele compartilha sua visão há mais de uma década.”
A invenção da unidade de processador gráfico (GPU) pela empresa de tecnologia com sede em Santa Clara, Califórnia, em 1999, ajudou a alimentar o crescimento do mercado de jogos para PC e a redefinir a computação gráfica. Hoje, os chips especializados da Nvidia são componentes críticos que ajudam a alimentar várias formas de inteligência artificial, incluindo os mais recentes chatbots generativos de IA, como ChatGPT e Gemini do Google.
As GPUs da Nvidia são um elemento-chave para o sucesso da empresa em inteligência artificial, acrescentou Newman.
“Eles pegaram uma arquitetura de propósito único e descobriram como conectar essas coisas em rede, talvez para melhorar seu jogo”, disse ele. “As GPUs se tornaram a arquitetura mais atraente para IA, desde jogos, renderização gráfica, etc. até serem realmente usadas como dados. … Eles estão basicamente usando GPUs para IA e aprendizado de máquina. Acabamos criando um mercado para GPUs que não não existe.”
Os chips de IA são projetados para executar tarefas de inteligência artificial com mais rapidez e eficiência. Chips de uso geral, como CPUs, também podem ser usados para tarefas mais simples de IA, mas estão “se tornando cada vez mais inúteis à medida que a IA avança”, de acordo com um estudo de 2020 do Centro de Segurança e Tecnologias Emergentes da Universidade de Georgetown, revelado no relatório.
Grandes empresas de tecnologia estão adquirindo chips Nvidia à medida que aprofundam seus esforços em IA. IA é o movimento que permite que os carros dirijam sozinhos e gera histórias, arte e música.
“Jensen basicamente tornará a IA digerível e então a Apple a tornará consumível”, disse Newman.
A empresa desenvolveu uma liderança inicial em hardware e software necessários para adaptar sua tecnologia às aplicações de IA. Uma razão para isso é que Huang entrou na tecnologia quando ela ainda estava em sua infância, há mais de uma década.
“A NVIDIA tem trabalhado em diferentes partes deste problema há mais de 20 anos. Eles têm um motor de inovação profundo que remonta ao início dos anos 2000”, disse Chirag Dekate, analista adjunto da Gartner, uma empresa de pesquisa e consultoria tecnológica. lista. “O que a Nvidia fez há 20 anos foi descobrir que poderia usar os mesmos processadores, as mesmas GPUs, que ambas as empresas usavam para gráficos para resolver tarefas altamente paralelas, e fomentaram um mercado adjacente.”
Na época, disse ele, a IA era apenas sua infância. Mas o entendimento da Nvidia de que as GPUs seriam fundamentais para o desenvolvimento da IA “era um avanço fundamental necessário”, diz Dekate.
“Até então, poderíamos dizer que estávamos na idade das trevas analítica”, diz ele. “Tínhamos os recursos de análise, mas não conseguíamos concretizar esses elementos de IA.”
Os analistas estimam que a receita da Nvidia para o ano fiscal que termina em janeiro de 2025 chegará a US$ 119,9 bilhões. Isso representa quase o dobro da receita do ano fiscal de 2024 e mais de quatro vezes a receita do ano anterior.
“Minha hipótese é que o tipo de crescimento exponencial que estamos vendo hoje na Nvidia pode ser um padrão que se repetirá com mais frequência nas próximas décadas”, disse ele. “Esta é uma época de ouro, por assim dizer… um ótimo momento para ser um engenheiro de IA.”
