{"id":1433,"date":"2023-09-04T11:44:02","date_gmt":"2023-09-04T14:44:02","guid":{"rendered":"https:\/\/publicacoes.estadao.com.br\/marcasmais\/?p=1433"},"modified":"2023-09-15T11:50:44","modified_gmt":"2023-09-15T14:50:44","slug":"nvidia-como-uma-empresa-focada-em-games-virou-um-pilar-para-o-boom-da-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/publicacoes.estadao.com.br\/marcasmais\/nvidia-como-uma-empresa-focada-em-games-virou-um-pilar-para-o-boom-da-ia\/","title":{"rendered":"Nvidia: Como uma empresa focada em games virou um pilar para o boom da IA"},"content":{"rendered":"

Por Don Clark<\/strong><\/p>\n

THE NEW YORK TIMES – Ao longo de mais de 10 anos, a Nvidia construiu uma lideran\u00e7a praticamente intranspon\u00edvel na produ\u00e7\u00e3o de chips que podem realizar tarefas complexas de intelig\u00eancia artificial (IA), como reconhecimento e gera\u00e7\u00e3o de texto para chatbots, como o ChatGPT. A empresa, que era mais conhecida no mundo dos games, alcan\u00e7ou essa domin\u00e2ncia ao reconhecer a tend\u00eancia de crescimento de IA ainda cedo – o que permitiu que adaptasse os seus chips e desenvolvesse softwares fundamentais para a tecnologia.<\/p>\n

Jensen Huang, cofundador e CEO da Nvidia, foi al\u00e9m. Para manter sua posi\u00e7\u00e3o de lideran\u00e7a, a empresa tamb\u00e9m ofereceu aos clientes acesso a computadores especializados, servi\u00e7os de computa\u00e7\u00e3o e outras ferramentas de seu com\u00e9rcio emergente. Isso transformou a Nvidia em uma grande loja para o desenvolvimento de IA.<\/p>\n

Embora Google, Amazon, Meta, IBM e outras tamb\u00e9m produzam chips de IA, a Nvidia responde por mais de 70% desse mercado e det\u00e9m uma posi\u00e7\u00e3o ainda maior no treinamento de modelos generativos de IA, segundo a empresa de pesquisa Omdia.<\/p>\n

Em maio, a posi\u00e7\u00e3o da empresa como a vencedora mais vis\u00edvel da revolu\u00e7\u00e3o da IA ficou clara quando projetou um aumento de 64% na receita trimestral, muito mais do que o mercado esperava.<\/p>\n

\u201cOs clientes esperam 18 meses para comprar um sistema Nvidia em vez de comprar um chip dispon\u00edvel no mercado, seja de uma startup ou de outro concorrente\u201d, diz Daniel Newman, analista da Futurum Group.<\/p>\n

Reinven\u00e7\u00e3o da computa\u00e7\u00e3o<\/strong>
\n Conhecido por sua jaqueta de couro preta, Huang, 60, promove a IA h\u00e1 anos. Ele afirma que a computa\u00e7\u00e3o est\u00e1 passando por sua maior mudan\u00e7a desde que a IBM definiu, h\u00e1 60 anos, como a maioria dos sistemas e softwares operam. Segundo ele, GPUs e outros chips de prop\u00f3sito especial est\u00e3o substituindo microprocessadores padr\u00e3o – e os chatbots de IA est\u00e3o substituindo a codifica\u00e7\u00e3o de software complexa.\n<\/p>\n

\u201cIsso \u00e9 uma reinven\u00e7\u00e3o de como a computa\u00e7\u00e3o \u00e9 feita\u201d, afirmou ele em uma entrevista. \u201cConstru\u00edmos tudo desde o in\u00edcio, desde o processador at\u00e9 o final.\u201d<\/p>\n

Huang ajudou a fundar a Nvidia em 1993 para fabricar chips que renderizam imagens em videogames. Enquanto os microprocessadores padr\u00e3o s\u00e3o excelentes em realizar c\u00e1lculos complexos sequencialmente, as GPUs da empresa fazem muitas tarefas simples paralelamente.<\/p>\n

Em 2006, o executivo foi al\u00e9m. Ele anunciou uma tecnologia de software chamada CUDA, que ajudou a programar as GPUs para novas tarefas, transformando-as de chips de prop\u00f3sito \u00fanico para chips de prop\u00f3sito geral, que poderiam assumir outros trabalhos em campos como simula\u00e7\u00f5es f\u00edsicas e qu\u00edmicas.<\/p>\n

Um grande avan\u00e7o aconteceu em 2012, quando pesquisadores usaram GPUs para alcan\u00e7ar precis\u00e3o humana em tarefas como reconhecer um gato em uma imagem – um precursor dos desenvolvimentos recentes, como gerar imagens a partir de comandos de texto.<\/p>\n

O esfor\u00e7o, que a empresa estimou ter custado mais de US$30 bilh\u00f5es ao longo de uma d\u00e9cada, tornou a Nvidia mais do que um fornecedor de componentes. Al\u00e9m de colaborar com cientistas l\u00edderes e startups, a empresa construiu uma equipe que participa diretamente em atividades de IA, como criar e treinar modelos de linguagem.<\/p>\n

Isso levou a Nvidia a desenvolver muitas camadas de software-chave al\u00e9m do CUDA, o que inclui centenas de partes de c\u00f3digo pr\u00e9-constru\u00eddos, chamados bibliotecas, que economizam trabalho para os programadores.<\/p>\n

Em hardware, a Nvidia ganhou uma reputa\u00e7\u00e3o por entregar chips mais r\u00e1pidos a cada dois anos. Em 2017, come\u00e7ou a ajustar as GPUs para lidar com c\u00e1lculos espec\u00edficos de IA.<\/p>\n

Naquele mesmo ano, a Nvidia, que normalmente vendia chips ou placas de circuito para sistemas de outras empresas, tamb\u00e9m come\u00e7ou a vender computadores completos para realizar tarefas de IA de maneira mais eficiente. Alguns de seus sistemas agora t\u00eam o tamanho de supercomputadores, que operam usando tecnologia propriet\u00e1ria de rede e milhares de GPUs. Tal hardware pode levar semanas para treinar os modelos de IA mais novos.<\/p>\n

Novos chips<\/strong>
\n Em setembro passado, a Nvidia anunciou a produ\u00e7\u00e3o de novos chips chamados H100, que foram aprimorados para lidar com sistemas de IA batizados de Transformers. Eles s\u00e3o a base para servi\u00e7os como o ChatGPT, que deram origem ao que Huang chama de \u201cmomento iPhone\u201d da IA generativa.<\/p>\n

Para fortalecer ainda mais sua influ\u00eancia, a Nvidia tamb\u00e9m fez parcerias com grandes empresas de tecnologia e investiu em startups de IA que usam seus chips. Uma delas foi a Inflection AI, que em junho anunciou um aporte de US$1,3 bilh\u00e3o em rodada liderada pela Nvidia. O dinheiro foi usado para ajudar a financiar a compra de 22 mil chips H100.<\/p>\n

Mustafa Suleyman, diretor executivo da Inflection, afirma que n\u00e3o havia obriga\u00e7\u00e3o de usar os produtos da Nvidia, mas que os concorrentes n\u00e3o oferecem alternativa vi\u00e1vel. \u201cNenhum deles se compara\u201d, diz.<\/p>\n

Disputa por chips<\/strong>
\n A Nvidia tamb\u00e9m tem direcionado dinheiro e os escassos H100 para servi\u00e7os de nuvem emergentes, como o CoreWeave, que permitem \u00e0s empresas alugar tempo em computadores em vez de comprar os seus pr\u00f3prios. O CoreWeave, que operar\u00e1 o hardware da Inflection e possui mais de 45 mil chips da Nvidia, levantou US$2,3 bilh\u00f5es em d\u00edvidas para comprar mais componentes do tipo.<\/p>\n

Dada a demanda por seus chips, a Nvidia deve passar a escolher quem recebe e quantos componentes cada um tem direito. Esse poder deixa alguns executivos de tecnologia inquietos.<\/p>\n

\u201c\u00c9 realmente importante que o hardware n\u00e3o se torne um gargalo para a IA\u201d, diz Cl\u00e9ment Delangue, diretor executivo da Hugging Face, um reposit\u00f3rio online para modelos de linguagem que colabora com a Nvidia e seus concorrentes.<\/p>\n

Alguns rivais dizem que \u00e9 dif\u00edcil competir com uma empresa que vende computadores, software, servi\u00e7os em nuvem, modelos de IA treinados e processadores.<\/p>\n

Mas poucos clientes est\u00e3o reclamando publicamente. At\u00e9 o Google, que come\u00e7ou a criar chips de IA h\u00e1 mais de uma d\u00e9cada, depende das GPUs da Nvidia para parte de seu trabalho.<\/p>\n

A demanda pelos chips pr\u00f3prios do Google \u00e9 \u201ctremenda\u201d, disse Amin Vahdat, vice-presidente do Google e gerente geral de infraestrutura de computa\u00e7\u00e3o. Mas, ele acrescentou, \u201ctrabalhamos muito de perto com a Nvidia\u201d.<\/p>\n

A Nvidia n\u00e3o discute pre\u00e7os ou pol\u00edticas de aloca\u00e7\u00e3o de chips, mas executivos da ind\u00fastria e analistas disseram que cada H100 custa de US$15 mil d\u00f3lares a mais de US$40 mil – cerca de duas a tr\u00eas vezes mais do que o antecessor, o chip A100.<\/p>\n

O pre\u00e7o \u201c\u00e9 um lugar onde a Nvidia deixou muito espa\u00e7o para outras pessoas competirem\u201d, diz David Brown, vice-presidente da unidade de nuvem da Amazon, argumentando que seus pr\u00f3prios chips de IA s\u00e3o uma pechincha em compara\u00e7\u00e3o com os chips da Nvidia que tamb\u00e9m usa.<\/p>\n

J\u00e1 Huang afirma que o maior desempenho de seus chips economiza dinheiro para os clientes. \u201cSe voc\u00ea pode reduzir o tempo de treinamento pela metade em um data center de US$5 bilh\u00f5es, a economia \u00e9 maior do que o custo de todos os chips\u201d, diz ele. \u201cN\u00f3s somos a solu\u00e7\u00e3o de menor custo do mundo.\u201d<\/p>\n

Nvidia: Como uma empresa focada em games virou um pilar para o boom da IA<\/a><\/p>\n

Foto: NVIDIA\/Handout via REUTERS<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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