CEO da Nvidia projeta receita de US$ 1 trilhão com chips de IA durante evento considerado o “Super Bowl” do setor
Durante a abertura da conferência anual GTC, o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, apresentou estimativas ambiciosas para a receita gerada pelos chips de inteligência artificial, prevendo que entre 2025 e 2027 esse valor chegue a US$ 1 trilhão. Huang destacou que essa previsão está baseada no lançamento de uma nova geração de processadores ainda mais potentes.
Segundo o executivo, o momento atual representa uma nova fase para as plataformas digitais, com ampla integração em diversos segmentos como automotivo, serviços financeiros, saúde, ciências da vida, indústrias, mídia, entretenimento, computação quântica, varejo, robótica e telecomunicações. Huang enfatizou a importância do ecossistema de computação acelerada para esse crescimento.
Ecossistema e capacidades da Nvidia em inteligência artificial
Huang ressaltou que diversas áreas da inteligência artificial utilizam plataformas oferecidas pela Nvidia, reforçando o papel fundamental das bibliotecas CUDA-X, que ele classificou como “joias da coroa” da empresa, constantemente atualizadas para manter a liderança tecnológica.
O CEO apontou que para suportar o ecossistema, a empresa necessita de grande capacidade computacional. Ele afirmou que a Nvidia tem lançado uma arquitetura inovadora a cada ano e se transformou de fabricante tradicional de chips para uma verdadeira “fábrica de IA”, focada em infraestrutura e agora na construção de fábricas inteiras voltadas à inteligência artificial. Como consequência, a demanda por suas GPUs (unidades de processamento gráfico) está “fora de controle”, refletindo um crescimento que ele estima em um aumento da demanda computacional de um milhão de vezes nos últimos anos.
Lançamentos e parcerias estratégicas anunciados na GTC
No evento GTC, tido como o principal acontecimento do setor, a Nvidia divulgou diversas novidades. Uma delas foi o Nvidia Physical AI Data Factory Blueprint, uma arquitetura de referência aberta que visa unificar e automatizar a geração, ampliação e avaliação dos dados utilizados para treinamento de sistemas de inteligência artificial física em larga escala. Essa iniciativa busca reduzir custos, tempo e complexidade dos processos.
Essa tecnologia possibilita aos desenvolvedores aproveitarem modelos base de código aberto, como o Nvidia Cosmo e agentes de codificação avançados, para ampliar conjuntos limitados de dados de treinamento, inclusive inserindo casos raros e cenários difíceis de captar na vida real, o que normalmente demandaria altos investimentos.
Parceria ampliada com a IBM e otimização no processamento de dados
A Nvidia também anunciou o fortalecimento da parceria com a IBM, que está desenvolvendo uma integração de código aberto para melhorar o desempenho e reduzir custos na extração de informações a partir de grandes volumes de dados corporativos. O mecanismo SQL Presto do IBM watsonx.data se beneficia da aceleração do Nvidia cuDF, tornando as consultas mais rápidas.
Para testar essa parceria, usaram em produção o data mart da Nestlé, que processa terabytes de informações sobre pedidos, entregas e faturamento em 186 países. Antes, com CPUs, uma atualização desse banco levava 15 minutos e ocorria algumas vezes por dia. Com a tecnologia GPU da Nvidia, esse tempo caiu para três minutos, proporcionando uma economia de custos de 83% e um aumento de 30 vezes na relação custo-benefício, segundo a IBM.
Projeções de gastos e expansão no setor automotivo
Jensen Huang reforçou que a demanda por capacidade computacional subiu drasticamente nos últimos dois anos. Apesar da preocupação de alguns investidores sobre a manutenção do crescimento nas despesas com IA, o CEO apresentou sua previsão de US$ 1 trilhão em vendas — valor que dobrou em comparação aos números divulgados no ano anterior — como uma indicação da robustez da demanda.
Além disso, Huang apontou que os gastos globais com data centers poderão alcançar entre US$ 3 trilhões e US$ 4 trilhões anuais até 2030. No âmbito automotivo, revelou detalhes sobre uma colaboração com a Uber, informando que a empresa de transporte implementará uma frota equipada com o software de direção autônoma da Nvidia em 28 cidades, distribuídas em quatro continentes, até 2028, iniciando o serviço em Los Angeles e São Francisco no próximo ano.
O CEO também mencionou que as montadoras Nissan, BYD, Geely, Isuzu e Hyundai estão desenvolvendo veículos autônomos com o suporte da tecnologia da companhia.
Ampliação da colaboração com Hyundai para veículos autônomos
Durante a GTC, a Nvidia anunciou uma expansão da parceria com a Hyundai Motor Company e a Kia Corporation para desenvolver tecnologias avançadas de direção autônoma. Essa iniciativa tem como base a plataforma Nvidia Drive Hyperion, voltada para veículos autônomos.
A cooperação combina a expertise em engenharia de veículos da Hyundai Motor Group, sua frota global e experiência no desenvolvimento de condução autônoma com a capacidade de computação acelerada, infraestrutura de IA e software de condução autônoma da Nvidia, buscando criar sistemas escaláveis e orientados por dados para toda a gama de veículos do grupo.
Rishi Dhall, vice-presidente da divisão automotiva da Nvidia, destacou que o futuro da mobilidade será fundamentado em inteligência artificial e software, apontando que o desenvolvimento inclui desde assistentes avançados em veículos até serviços de robotáxi que a Motional planeja escalar.
Além disso, a Nvidia planeja fortalecer também sua colaboração com a Motional, joint venture da Hyundai focada em direção autônoma, para aprimorar capacidades de robotáxis de nível 4 e acelerar a oferta de mobilidade autônoma de próxima geração. As companhias pretendem acelerar um ciclo contínuo de desenvolvimento que envolve coleta de dados da frota no mundo real, treinamento e aprimoramento de modelos IA, simulações, validações e implantação nos veículos comerciais.
Informações adicionais fornecidas pela Associated Press.
