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A paisagem tecnológica global está sendo redesenhada por uma mudança de paradigma: a obsolescência dos supercomputadores tradicionais em favor das chamadas fábricas de IA.
Em entrevista exclusiva à CNBC, Jensen Huang, CEO da Nvidia, revelou que a companhia agora foca na produção em massa de tokens, tratando a inteligência artificial como uma commodity industrial. Huang explicou que o novo chip Vera Rubin é o coração dessa estratégia, reduzindo drasticamente o custo operacional para gigantes como OpenAI e Google, ao mesmo tempo em que consolida a empresa como a Big Tech mais valiosa do planeta.
A economia do Chip Rubin: velocidade como redutor de custos
A lógica econômica por trás da nova arquitetura Vera Rubin subverte os conceitos tradicionais de hardware ao estabelecer que, neste mercado, velocidade é sinônimo de economia. Segundo Huang, o novo chip é capaz de treinar modelos de fronteira quatro vezes mais rápido que a geração Blackwell, o que permite às empresas chegarem ao mercado com novos produtos em um quarto do tempo original.
“O valor é inegavelmente incrível”, afirmou o CEO, destacando que a arquitetura reduz o custo do token em até dez vezes através de uma combinação de eficiência energética e algoritmos avançados. “No mundo das fábricas de IA, ser mais rápido é o mesmo que ser mais barato”, reforçou, ao explicar o retorno sobre o investimento para seus clientes.
IA física: a robótica como processo de engenharia
O horizonte da IA física também ganhou novos contornos com a afirmação de Huang de que a robótica humanoide finalmente saiu do campo da ciência teórica para se tornar um processo de engenharia prático.
Ele explicou que a tecnologia habilitadora agora permite transformar prompts em tokens de ativação, fazendo com que o computador gere movimentos físicos com a mesma fluidez que gera texto ou vídeo. “Um computador não sabe e não se importa com o tipo de tokens que ele está gerando”, pontuou Huang, ressaltando que a articulação de dedos para agarrar um copo é apenas uma sucessão de números para o processador.
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Esse avanço é fruto do co-design, onde a Nvidia inova simultaneamente na CPU, GPU e sistemas de rede.
“Levamos 30 anos para perseguir o momento em que essa tecnologia habilitadora fosse descoberta. Agora, quando vejo um vídeo generativo onde um homem pega um copo d’água, percebo que a tecnologia para um robô fazer o mesmo está logo ali na esquina. O computador está apenas gerando números, e esses números agora podem controlar o mundo físico com precisão absoluta”, destacou Huang.
Ecossistema aberto e a estratégia de colaboração
A manutenção da liderança da Nvidia reside em seu compromisso com um ecossistema aberto, permitindo que a empresa colabore com todos os grandes nomes do setor, desde a Anthropic até o projeto Gemini do Google.
Huang defende que, embora um modelo proprietário pudesse facilitar a monetização imediata de todas as camadas, a estratégia de interoperabilidade é o que mantém a Nvidia como a única infraestrutura capaz de rodar todos os modelos de IA existentes no mundo.
Para o CEO, trabalhar com figuras como Elon Musk e os times de pesquisa da Runway é o que alimenta o ciclo de inovação contínua da empresa, garantindo que a Nvidia permaneça como a fundação de toda a ciência computacional moderna.
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