LOS ANGELES – Tudo começou no Denny’s em San Jose, em 1993.
Três engenheiros – Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem – reuniram-se no restaurante onde hoje é o coração do Vale do Silício para discutir a construção de um chip de computador que tornaria os gráficos dos videogames mais rápidos e realistas. Essa conversa, e as que se seguiram, levaram à instalação da Nvidia, a empresa de tecnologia que subiu na jerarquia do mercado de ações e superou brevemente a Microsoft uma vez que a empresa mais valiosa do mercado de ações.&P 500 esta semana.
A empresa vale agora mais de 3,2 biliões de dólares, com o seu domínio uma vez que trabalhador de chips consolidando o lugar da Nvidia uma vez que o exemplo do boom da perceptibilidade sintético – um momento que Huang, CEO da Nvidia, apelidou de “a próxima revolução industrial”.
Em uma teleconferência com analistas no mês pretérito, Huang previu que as empresas que usam chips Nvidia construiriam um novo tipo de data center chamado “fábricas de IA”.
Huang acrescentou que o treinamento de modelos de IA está se tornando um processo mais rápido à medida que eles aprendem a se tornar “multimodais” – capazes de compreender texto, fala, imagens, vídeo e dados 3D – e também “a raciocinar e planejar”.
“As pessoas falam sobre IA uma vez que se Jensen tivesse chegado uma vez que nos últimos 18 meses, uma vez que há 24 meses, de repente descobriu isso”, disse Daniel Newman, CEO do The Futurum Group, uma empresa de pesquisa de tecnologia. “Mas se você voltar no tempo e ouvir Jensen falando sobre computação acelerada, verá que ele compartilha sua visão há mais de uma dez.”
A invenção da unidade de processador gráfico, ou GPU, pela empresa de tecnologia com sede em Santa Clara, Califórnia, em 1999, ajudou a impulsionar o desenvolvimento do mercado de jogos para PC e redefiniu a computação gráfica. Agora, os chips especializados da Nvidia são componentes-chave que ajudam a potencializar diferentes formas de perceptibilidade sintético, incluindo os mais recentes chatbots generativos de IA, uma vez que ChatGPT e Gemini do Google.
As GPUs da Nvidia são um fator chave para o sucesso da empresa em perceptibilidade sintético, acrescentou Newman.
“Eles pegaram uma arquitetura que era usada para uma única coisa, talvez para melhorar os jogos, e descobriram uma vez que conectar essas coisas em rede”, disse ele. “A GPU se tornou a arquitetura mais sedutor para IA, desde jogos, renderização de gráficos e outras coisas, até seu uso real para dados. … Eles basicamente acabaram criando um mercado que não existia, que era GPUs para IA, ou GPUs para aprendizagem de máquina.”
Os chips de IA são projetados para executar tarefas de perceptibilidade sintético com mais rapidez e eficiência. Embora chips de uso universal, uma vez que CPUs, também possam ser usados para tarefas mais simples de IA, eles estão “se tornando cada vez menos úteis à medida que a IA avança”, descobriu um relatório de 2020 do Meio de Segurança e Tecnologia Emergente da Universidade de Georgetown.
Os gigantes da tecnologia estão comprando chips da Nvidia à medida que se aprofundam na IA – um movimento que permite que os carros dirijam sozinhos e gere histórias, arte e música.
“Jensen basicamente tornou a IA digerível e logo a Apple a tornará consumível”, disse Newman.
A empresa conquistou uma liderança inicial no hardware e software necessários para conciliar a sua tecnologia às aplicações de IA, em segmento porque Huang a introduziu no que ainda era uma tecnologia nascente há mais de uma dez.
“A Nvidia tem trabalhado em diferentes partes deste problema há mais de duas décadas. Eles têm um motor de inovação profundo que remonta ao início dos anos 2000”, disse Chirag Dekate, comentador vice-presidente da Gartner, uma empresa de pesquisa e consultoria tecnológica. “O que a Nvidia fez há duas décadas foi que ambos identificaram e nutriram um mercado vizinho onde descobriram que os mesmos processadores, as mesmas GPUs que usavam para gráficos poderiam ser moldados para resolver tarefas altamente paralelas.”
Na estação, disse ele, a IA estava unicamente na puerícia. Mas o entendimento da Nvidia de que as GPUs seriam fundamentais para o desenvolvimento da IA foi “o progressão fundamental necessário”, disse Dekate.
“Até logo, estaríamos, eu diria, na Idade das Trevas analítica”, disse ele. “As análises estavam lá, mas nunca poderíamos dar vida a esses elementos de IA.”
Os analistas estimam que a receita da Nvidia para o ano fiscal que termina em janeiro de 2025 atingirá US$ 119,9 bilhões – muro do duplo de sua receita para o ano fiscal de 2024 e mais de quatro vezes suas receitas do ano anterior.
“Minha hipótese é que o tipo de desenvolvimento exponencial que estamos vendo hoje com a Nvidia é potencialmente um padrão que veremos replicado com mais frequência nas próximas décadas”, disse ele. “Esta é a Era de Ouro, por assim proferir… nascente é o melhor momento para ser um engenheiro de IA.”