A Nvidia, empresa cujos chips atualmente alimentam grande parte da infraestrutura de inteligência artificial do mundo, está avançando cada vez mais no desenvolvimento de software e modelos de IA, indicando que pretende ser muito mais do que apenas uma fabricante de hardware.
Parte da trama 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 das operações da empresa em novembro de 2022.
A Nvidia anunciou a intenção de investir US$ 26 bilhões nos próximos cinco anos para auxiliar no desenvolvimento de grandes modelos de IA de código aberto, conforme documentos apresentados à Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos (SEC).
O apelo da empresa nunca se limitou apenas aos chips. Sua plataforma de software CUDA, que permite aos clientes extrair o máximo de suas unidades de processamento gráfico, tem sido fundamental para seu crescimento.
Justin Boitano, vice-dent de plataformas empresariais da Nvidia, destacou que a maioria de seus funcionários são engenheiros de software, um fato que muitas vezes passa despercebido.
O novo modelo da Nvidia adota uma abordagem intermediária
Para complementar esse lado do software, a Nvidia lançou recentemente um novo modelo de linguagem de IA de código aberto chamado Nemotron tron Super . O modelo foi desenvolvido para sistemas de IA de nível empresarial que envolvem múltiplos agentes de IA trabalhando em conjunto.
Ele contém 120 bilhões de parâmetros e utiliza um design chamado Mistura de Especialistas.
Uma de suas principais características é uma janela de contexto de até um milhão de tokens, o que significa que ela pode processar um livro inteiro ou milhares de páginas de registros financeiros em uma única execução.
a Nvidia adotou o que poderia ser chamado de caminho intermediário.
Diferentemente da OpenAI, que mantém seus modelos fechados, ou da Meta, que disponibiliza totalmente seus modelos Llama, a Nvidia liberará publicamente os principais parâmetros do modelo. Empresas e desenvolvedores poderão 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 básicos, analistas financeiros afirmam que a medida poderá gerar uma receita adicional de US$ 50 bilhões por ano em três anos.
Os parceiros desenvolvem a parte de hardware
No que diz respeito à implementação de hardware, a Nvidia não constrói data centers por conta própria. Essa tarefa é realizada por parceiros, incluindo Dell, Hewlett Packard Enterprise e Foxconn.
Arthur Lewis, chefe de infraestrutura da Dell, afirmou que sua empresa ajudou um cliente a configurar 100.000 GPUs em apenas seis semanas.
Simultaneamente, a NTT DATA revelou um plano para implementar o que chama de "fábricas de IA alimentadas por hardware da Nvidia". Trata-se de 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 do hardware.
Um hospital de pesquisa oncológica que utiliza plataformas Nvidia para radiologia e diagnóstico, um fornecedor de peças automotivas que usa serviços em nuvem com tecnologia Nvidia para reduzir o tempo de configuração da produção de meses para dias, e um fabricante americano que está testando linhas de produção de baterias usando simulação acelerada pela Nvidia são apenas alguns exemplos de resultados iniciais obtidos com clientes.
Kari Briski, vice-dent de software de IA generativa empresarial da Nvidia, observou que a construção desses modelos de ponta exerce uma enorme pressão sobre os sistemas de armazenamento, rede e computação, e essa pressão ajuda a moldar a direção do hardware futuro.
O CEO Jensen Huang descreveu a IA como algo mais semelhante a uma infraestrutura fundamental do que a uma moda passageira de software.
“A inteligência artificial é uma das forças mais poderosas que moldam o mundo hoje”, afirmou Huang. “Não se trata de um aplicativo inteligente ou de um modelo isolado; é uma infraestrutura essencial, como a eletricidade e a internet.”
Huang descreveu a arquitetura da IA em cinco camadas : energia na base, depois chips, em seguida infraestrutura física, como terrenos e sistemas de refrigeração, depois modelos de IA e, finalmente, aplicações no topo, onde, segundo ele, o valor econômico real é criado, por meio de coisas como descoberta de medicamentos, robôs industriais e veículos autônomos.
Ele reconheceu que a construção ainda está em fase inicial.
Algumas centenas de bilhões de dólares já foram gastos até agora, mas Huang afirmou que o total exigirá trilhões, considerando-o potencialmente o maior projeto de construção de infraestrutura da história da humanidade.
Ele acrescentou que os modelos de IA ultrapassaram recentemente um ponto crucial, tornando-se suficientemente confiáveis para serem amplamente úteis, e que os modelos de código aberto estão ajudando a acelerar a adoção em todos os setores.
