O grande plano da Nvidia para dominar o cérebro global de IA do zero

A Nvidia, a empresa cujos chips atualmente alimentam uma grande parte da infraestrutura de inteligência artificial do mundo, está se movendo ainda mais para o desenvolvimento de software e modelos de IA, indicando que pretende ser muito mais do que apenas um fabricante de hardware.

Uma parte do plano é revelada pelos números. Analistas preveem que a receita anual da Nvidia ultrapassará US$ 358,7 bilhões em 2026, após subir de US$ 26,9 bilhões em 2022 para US$ 215,9 bilhões em 2025.

As ações da ChatGPT aumentaram cerca de 990% desde o início da empresa em novembro de 2022.

A Nvidia anunciou intenções de investir US$ 26 bilhões nos próximos cinco anos para auxiliar no desenvolvimento de grandes modelos de IA de código aberto em registros apresentados à Comissão de Valores Mobiliários dos EUA (SEC).

O apelo da empresa nunca foi apenas sobre chips. Sua plataforma de software CUDA, que permite aos clientes extrair o máximo de suas unidades de processamento gráfico, tem sido central para sua ascensão.

Justin Boitano, vice-presidente de plataformas empresariais da Nvidia, apontou que a maioria de sua equipe são engenheiros de software, um fato que muitas vezes passa despercebido.

Para expandir esse lado de software, a Nvidia lançou recentemente um novo modelo de linguagem de IA de código aberto chamado Nemotron 3 Super. O modelo é construído para sistemas de IA de nível empresarial que envolvem múltiplos agentes de IA trabalhando juntos.

Ele possui 120 bilhões de parâmetros e usa um design chamado Mixture-of-Experts (Mistura de Especialistas).

Uma de suas principais características é uma janela de contexto de até um milhão de tokens, o que significa que ele pode processar um livro inteiro ou milhares de páginas de registros financeiros em uma única execução.

Nvidia seguiu o que poderia ser chamado de caminho intermediário com este modelo.

Ao contrário da OpenAI, que mantém seus modelos fechados, ou da Meta, que abre totalmente seus modelos Llama, a Nvidia lançará os parâmetros-chave do modelo publicamente. Empresas e desenvolvedores podem baixá-los e executá-los gratuitamente, ou ajustá-los para atender às suas próprias necessidades.

Se a Nvidia conseguir manter sua liderança em hardware e conquistar 10% do mercado de modelos fundamentais, analistas financeiros dizem que o movimento pode gerar US$ 50 bilhões extras em receita anual dentro de três anos.

Parceiros expandem o lado do hardware

No lado do deploy de hardware, a Nvidia não constrói data centers por conta própria. Parceiros, incluindo Dell, Hewlett Packard Enterprise e Foxconn, fazem esse trabalho.

Arthur Lewis, que lidera a infraestrutura na Dell, disse que sua empresa ajudou um cliente a configurar 100.000 GPUs em apenas seis semanas. 

Concomitantemente, a NTT DATA revelou um plano para implementar o que ela se refere como “fábricas de IA alimentadas por hardware da Nvidia.” Estas são configurações completas que integram sistemas de governança, ferramentas de software, infraestrutura e dados.

O programa utiliza as ferramentas de software NeMo e NIM da Nvidia, além de seu hardware.

Um hospital de pesquisa contra o câncer que usa plataformas Nvidia para radiologia e diagnóstico, um fornecedor de peças automotivas que usa serviços em nuvem alimentados por Nvidia para reduzir o tempo de configuração da produção de meses para dias, e um fabricante dos EUA que atualmente testa linhas de produção de baterias usando simulação acelerada pela Nvidia são apenas alguns exemplos de resultados iniciais de clientes.

Kari Briski, vice-presidente de software de IA generativa empresarial da Nvidia, observou que a construção desses modelos de ponta coloca enorme pressão nos sistemas de armazenamento, rede e computação, e que essa pressão ajuda a moldar a direção do hardware futuro.

O CEO Jensen Huang descreveu a IA como mais semelhante a uma infraestrutura fundamental do que a uma moda passageira de software.

“A IA é uma das forças mais poderosas que moldam o mundo hoje”, afirmou Huang. “Não é um aplicativo inteligente ou um único modelo; é infraestrutura essencial, como eletricidade e a internet.”

Huang descreveu a pilha de IA em cinco camadas: energia na base, depois chips, depois infraestrutura física como terra e sistemas de resfriamento, depois modelos de IA e, finalmente, aplicativos no topo, onde ele disse que o valor econômico real é criado, através de coisas como descoberta de medicamentos, robôs industriais e veículos autônomos.

Ele reconheceu que a construção ainda está em estágio inicial.

Centenas de bilhões de dólares foram gastos até agora, mas Huang disse que o total exigirá trilhões, chamando-o de potencialmente a maior construção de infraestrutura da história da humanidade.

Ele acrescentou que os modelos de IA recentemente cruzaram uma linha chave, tornando-se confiáveis o suficiente para serem amplamente úteis, e que os modelos de código aberto estão ajudando a acelerar a adoção em geral.