O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, reconheceu que, embora a inteligência artificial (IA) tenha impulsionado significativamente o crescimento da empresa, a NVIDIA ainda teria prosperado sem ela. Apesar disso, Huang expressa um sentimento positivo em relação ao surgimento da IA.
O CEO da NVIDIA compartilha insights sobre IA, concorrência e estratégias de cadeia de suprimentos.
Em um podcast recente com Dwarkesh Patel, Jensen Huang detalhou a aspiração da NVIDIA de se estabelecer como uma força global preeminente em IA. A discussão também abordou temas críticos, incluindo a intensificação da concorrência com circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), o papel da China no cenário da IA e as vantagens estratégicas da cadeia de suprimentos da NVIDIA.
A inteligência artificial (IA) emergiu como um fator crucial para o aumento da receita da NVIDIA, impulsionando um crescimento e um sucesso sem precedentes. As unidades de processamento gráfico (GPUs) da empresa e todo o ecossistema CUDA transformaram o papel da NVIDIA, de uma fabricante tradicional de GPUs para uma provedora de ecossistema abrangente. Isso engloba chips avançados, infraestrutura expansiva e investimentos financeiros consideráveis em pesquisa e desenvolvimento, que continuam a gerar retornos significativos.
Ao refletir sobre o cenário hipotético de um mundo sem IA, Huang afirmou que a Computação Acelerada continuaria sendo o foco principal da NVIDIA. O conceito por trás da Computação Acelerada é combinar as capacidades das GPUs com as CPUs, permitindo a transferência de cargas de trabalho substanciais, resultando em aumentos de velocidade fenomenais de até 200 vezes.
P: Minha última pergunta: suponha que a revolução do aprendizado profundo não tivesse acontecido, o que a NVIDIA estaria fazendo?
Computação acelerada (A-Accelerated).A mesma coisa que temos feito o tempo todo. A premissa da nossa empresa é que a Lei de Moore vai…A computação de propósito geral é boa para muitas coisas, mas para muitos cálculos, não é o ideal.
Então, combinamos uma arquitetura chamada GPU, CUDA, com uma CPU para que pudéssemos acelerar a carga de trabalho da CPU. Dessa forma, diferentes blocos de código ou algoritmos poderiam ser descarregados para nossa GPU. E, como resultado, você acelera um aplicativo em 100, 200 vezes. E onde isso pode ser usado? Bem, obviamente, em engenharia, ciência, física, processamento de dados, computação gráfica, geração de imagens. Quero dizer, em todo tipo de área. Mesmo que a IA não exista hoje, a NVIDIA será muito, muito grande.
Jensen Huang – CEO da NVIDIA
Ao abordar as preocupações sobre a venda de chips para a China, Huang destacou a enorme capacidade energética do país para a construção de infraestrutura de IA. Enquanto os EUA enfrentam restrições energéticas, a China possui recursos praticamente ilimitados para a produção de energia, o que lhe permite operar centros de dados frequentemente em plena capacidade, sem necessidade de utilização de recursos.
Apesar da falta de acesso às mais recentes ferramentas de ultravioleta extremo (EUV) da ASML disponíveis em outros lugares, a vasta infraestrutura da China oferece uma vantagem única. Huang enfatizou que eles podem facilmente aumentar seu poder computacional simplesmente adicionando mais chips, ressaltando a escala massiva em que os data centers chineses operam.
A quantidade de poder computacional que eles têm na China é enorme. Quero dizer, estamos falando do segundo maior mercado de computação do mundo. Se eles quiserem implantar e agregar seu poder computacional, eles têm poder computacional de sobra para agregar. Mas será que isso é verdade? Quero dizer, há pessoas que fazem estimativas e dizem: “Bem, isso está atrasado em relação ao processo atual”.
Não, é uma ligação direta. Vou te contar que a quantidade de energia que eles têm é incrível, não é? Inteligência artificial é um problema de computação paralela, certo? Por que eles não podem simplesmente juntar quatro, dez vezes mais chips? Porque energia é de graça. Eles têm tanta energia. Eles têm data centers completamente vazios, totalmente energizados. Sabe, eles têm cidades fantasmas, data centers fantasmas. Eles têm uma capacidade enorme de infraestrutura.
Portanto, a ideia de que a China não será capaz de produzir chips de IA é um completo absurdo. Claro, se me perguntarem, os Estados Unidos estariam mais avançados se o mundo inteiro não tivesse capacidade computacional? Mas esse não é um resultado possível. Esse cenário não é viável. Eles já têm capacidade computacional de sobra.
Jensen Huang – CEO da NVIDIA
Além disso, Huang revelou seu arrependimento por ter perdido oportunidades iniciais de investimento com organizações como OpenAI e Anthropic, destacando que a primeira incursão da NVIDIA em investimentos externos poderia ter posicionado a empresa de forma diferente no mercado atual. Em vez disso, essas parcerias significativas foram garantidas por grandes empresas de hiperescala, como Microsoft, Google e Amazon.
Jensen lamenta que, quando a Anthropic e a OpenAI precisaram de bilhões para expandir suas operações, a Nvidia não estivesse em condições de investir. Por isso, esses laboratórios recorreram a gigantes da computação como Microsoft, Google e Amazon, comprometendo-se, em troca, a usar seus recursos computacionais.”Não vou fazer o mesmo…” pic.twitter.com/1Fj7I156UA
-Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) 15 de abril de 2026
Em conclusão, Huang reconhece a inteligência das empresas que aproveitaram essas oportunidades e reconhece o papel fundamental que esses investimentos iniciais desempenham na formação do futuro da IA. Ele garante às partes interessadas que abordará as oportunidades futuras com maior preparo.
Fonte e imagensArtigos relacionados:
A Microsoft apresenta o Modo Xbox para todos os PCs com Windows 11, combinando as experiências de jogos de console e de desktop.
20:22
A Samsung encerra a produção de memória LPDDR4 em meio a um aumento de 50 vezes nos lucros e prevê escassez crescente de memória até 2027.
19:08
Guia definitivo para análise e otimização de desempenho do PC com Windrose para uma experiência ideal.
18:19
Deixe um comentário