A Nvidia disse que a oportunidade de receita para seus chips de inteligência artificial poderia chegar a pelo menos US$ 1 trilhão até 2027, enquanto a empresa delineava um plano agressivo para competir no mercado de mais rápido crescimento para a execução de sistemas de IA em tempo real.
O CEO Jensen Huang revelou a nova tecnologia central de processamento e sistema de IA construída pela Groq – uma startup de chips da qual a Nvidia licenciou a tecnologia por US$ 17 bilhões em dezembro na conferência anual de desenvolvedores GTC em San Jose, Califórnia.
As medidas a pedido de Huang visam estabilizar a posição da empresa na chamada computação consequencial, o processo de resposta a questões em que os seus processadores gráficos enfrentam maior concorrência de unidades e processadores centrais construídos por empresas como a Google. O processador de chips da Nvidia dominou o modelo de treinamento de IA, que tem sido o foco dos últimos anos.
“O resultado é um declínio”, disse Huang. E ele pede apenas para subir, acrescentou.
Vestido com sua jaqueta de couro preta exclusiva, Huang falou na arena de hóquei para uma capacidade de mais de 18.000 pessoas durante a conferência de quatro dias, que se tornou uma das maiores vitrines da tecnologia de IA. “Agora quero lembrar a vocês que esta é uma conferência técnica”, disse ele ao público.
Mas depois de uma recuperação impressionante que fez da Nvidia a primeira empresa a atingir uma avaliação de 5 biliões de dólares em outubro passado, as dúvidas sobre o seu crescimento aumentaram. Os investidores também perguntaram se seu plano restaurará os lucros no ecossistema de IA. Os comentários de Huang dissiparam alguns temores.
O orçamento de US$ 1 trilhão veio da oportunidade de receita de US$ 500 bilhões até 2026 que a Nvidia chamou de seu portfólio Blackwell and Rubin AI em fevereiro passado.
As ações da Nvidia saltaram brevemente com a nova previsão, mas fecharam esses ganhos para 1,2%.
“A meta de Huang de uma oportunidade de US$ 1 trilhão até 2027 explorou a demanda durável pela infraestrutura de IA da Nvidia, apesar do investimento empresarial”, disse o analista da Emarketer, Jacob Bourne.
“A Nvidia está mantendo sua liderança no mercado de chips de IA à medida que a indústria geral de IA se expande além dos experimentos para implantações em larga escala.”
a consequência do boom
Huang disse que a sequência, onde os sistemas de IA respondem perguntas ou executam tarefas, é dividida em duas etapas.
O chip Vera Rubin da Nvidia cuidará da primeira etapa chamada “prefill”, onde a solicitação do usuário é transformada de palavras humanas na “linguagem de sinais” que os computadores de IA usam.
Groq irá lidar com um novo chip a cada segundo de “decodificação”, onde o computador AI fornece a resposta à consulta do usuário.
Com centenas de milhares de milhões de dólares gastos nos últimos anos em chips que moldam os seus modelos de IA, empresas como a OpenAI, a Anthropic e a Meta estão a avançar no sentido de servir as centenas de milhões de utilizadores que alimentam esses sistemas de IA.
Isso também impulsiona a demanda por CPUs dominadas pela Intel e cada vez mais vistas como uma alternativa viável aos processadores gráficos desenvolvidos pela Nvidia com modelos de IA.
“Vendemos muitos CPUs independentes”, disse Huang ao revelar o novo True CPU. “Este será definitivamente um negócio multimilionário para nós”, acrescentou.
Huang também mostrou o roteiro Feynman da empresa, mas ofereceu poucos detalhes além de uma lista de vários chips que a Nvidia planeja incluir na plataforma, incluindo um processador de IA e vários chips de rede. A Feynman Architecture é esperada para 2028, seguida pela empresa de madeira Rubin Ultra.
A empresa também comercializa agentes autônomos de IA NemoClaw, que se integra à plataforma viral OpenClaw para adicionar controle de privacidade e segurança à ferramenta, que pode executar uma ampla gama de tarefas autônomas com o mínimo de orientação humana e gerou buzz global.
“É tudo uma espécie de debate. É tudo uma questão de pensar sobre como eles fazem a infraestrutura”, disse o presidente da Technalysis Research, Bob O’Donnell, referindo-se ao anúncio.
“Ele (Huang) costumava lançar um novo chip GPU e dizia: olha, aqui está meu novo truque. Agora ele tem, você sabe, cinco metralhadoras que compõem esses sistemas.”
