Revolução da NVIDIA Além das Especificações: A Visão Disruptiva de Jensen Huang

A Visão Disruptiva de Jensen Huang: Uma Nova Era da IA

Na CES de 2025, Jensen Huang, com seu icônico casaco de pele de crocodilo, chamou a atenção, mas o que ele apresentou foi muito mais impactante do que sua vestimenta. As inovações reveladas superaram as expectativas, até mesmo as dos eventos da própria NVIDIA. Mas, afinal, o que a NVIDIA está a revolucionar? Vamos mergulhar nesta análise.

RTX Blackwell: A Nova Geração de "Ferramentas de Treino" de IA

A NVIDIA lançou a série RTX Blackwell, com destaque para a RTX 5090. Embora não detalhemos suas especificações técnicas, é crucial mencionar que a RTX 5070, a mais modesta da linha, rivaliza com a RTX 4090, mas com um preço 30% menor.

É sabido que as placas de vídeo de consumo são ideais para modelos de código aberto implementados localmente. A RTX 5090 é, portanto, considerada a nova geração de "ferramentas de treino" de IA.

• A colaboração entre o Black Forest Studio e a NVIDIA otimizou o modelo FLUX, resultando em velocidades de inferência significativamente mais rápidas nas placas da série 50.
• O modelo DEV, na RTX 5090, tem uma velocidade de inferência duas vezes maior do que na 4090.
• Além disso, o modelo FLUX em formato de quantização FP4 será lançado em fevereiro.

A pré-venda da RTX 5090 já está a gerar um grande interesse, o que sugere um crescimento exponencial de estúdios nas áreas de design de IA, arte com IA, banda desenhada com IA e curtas-metragens com IA este ano.

Project DIGITS: A Revolução da Nuvem de Desktop para Grandes Modelos

Se o software de pintura pode ser implementado localmente, por que não grandes modelos com mais de 13B de parâmetros? Huang deu uma resposta afirmativa. A NVIDIA lançou o "Project DIGITS", um computador de plataforma de nuvem de desktop capaz de executar modelos com 200 bilhões de parâmetros, utilizando apenas uma tomada elétrica padrão.

Após o desenvolvimento ou inferência de grandes modelos num sistema de desktop, eles podem ser implementados na nuvem acelerada ou em data centers. Isso abre um leque de possibilidades para modelos personalizados, baseados em conjuntos de dados de treino individuais. No futuro, os desenvolvedores poderão implementar localmente modelos de 8-13B, replicando o sucesso da Stable Diffusion para criadores individuais. Para eles, um custo de 3000 dólares não é inacessível.

NVIDIA GB200 NVL72: O Super Chip para Data Centers

A NVIDIA apresentou o NVIDIA GB200 NVL72, um super chip para data centers com 72 GPUs Blackwell, 1,4 exaFLOPS de capacidade computacional e 130 triliões de transistores. Huang chegou a compará-lo ao escudo do Capitão América.

O poder deste chip é tal que seis unidades nas mãos de Huang equivalem à capacidade computacional de todo o parque de servidores de muitas empresas de IA e de carros autónomos na China. Em comparação, o poder computacional total para direção autónoma da Li Auto é de 8,1 EFLOPS. Com a construção contínua de data centers equipados com este super chip, a próxima geração de grandes modelos de linguagem, direção autónoma end-to-end e modelos mundiais para robôs não sofrerão mais com a escassez de poder computacional.

Modelo Cosmos: Ensinando a IA a Entender o Mundo Físico

A NVIDIA também lançou o modelo Cosmos, uma plataforma de desenvolvimento de modelos mundiais para "ensinar a IA a entender o mundo físico". Composto por modelos básicos mundiais, Tokenizers e fluxos de trabalho de processamento de vídeo, é uma ótima notícia para robôs e laboratórios AV.

O Cosmos pode aceitar prompts de texto, imagem ou vídeo e gerar estados virtuais do mundo, o que significa que as máquinas finalmente podem construir e entender o mundo nas suas mentes. Como um modelo mundial de vídeo de código aberto e pesos abertos, é treinado com 20 milhões de horas de vídeo, com pesos variando de 4 bilhões a 14 bilhões.

Embora existam muitas definições de modelos mundiais, a capacidade de simulação 4D do Cosmos é o seu diferencial. O impacto revolucionário desta tecnologia a curto prazo é que os dados sintéticos resolverão a escassez de big data que a IA física enfrenta. A NVIDIA já está a usar o Cosmos para a geração em larga escala de dados sintéticos para robótica e direção autónoma, e está a disponibilizá-lo aos desenvolvedores para que possam ajustar os dados e treinar robôs e IA.

Apostando na IA Física: Condução Autónoma e Robôs

A NVIDIA investiu em poder computacional, modelos e dados, e está a apostar que a condução autónoma e a robótica serão os primeiros setores a explodir. Huang até prevê que o Robotaxi será a primeira indústria de robótica de um trilião de dólares.

Para a condução autónoma, a NVIDIA lançou o processador de automóveis de nova geração "Thor Blackwell", com um poder de processamento 20 vezes superior ao do chip anterior e que também pode ser utilizado em robôs humanoides. Para a robótica, o NVIDIA IsaacGroot fornece quatro suportes para desenvolvedores: modelos básicos de robôs, pipelines de dados, estruturas de simulação e computadores de robôs Thor.

A NVIDIA preparou uma infraestrutura completa para o "momento GPT da robótica". Espera-se que, em 2025, as áreas de inteligência incorporada e condução autónoma na China também assistam a um boom de financiamento.

[Imagem: Jensen Huang e Steve Jobs - dois ícones das eras móvel e da IA]

Agentes de IA: Uma Indústria de Triliões de Dólares

Huang também prevê que a indústria de Agentes de IA atingirá vários triliões de dólares. O produto relacionado é o Agentic AI com a função "Test-Time Scaling", que suporta ferramentas como calculadoras, pesquisa na web, pesquisa semântica e pesquisa SQL. Se a NVIDIA cooperar com a estrutura Swarms em termos de computação acelerada por GPU e integração de IA, a estrutura Swarms poderá acabar por dominar o mercado e todos os Agentes de IA serão executados na sua estrutura. A Swarms tem potencial para se tornar uma gigante com um valor de mercado de triliões de dólares no futuro, sendo que o seu valor de mercado atual é de apenas 540 milhões de dólares. Será que isso significa que ainda há um enorme espaço para crescimento?

As Quatro Fases do Desenvolvimento de IA da NVIDIA

Comparativamente às cinco fases de desenvolvimento da AGI de Sam Altman da OpenAI, as quatro fases de desenvolvimento de IA da NVIDIA são mais macro e ambiciosas:

• IA de Percepção: reconhecimento de voz, reconhecimento profundo.
• IA Generativa: geração de texto, imagem ou vídeo.
• IA de Agente: assistentes de programação, etc., para ajudar os humanos a concluir tarefas.
• IA Física: carros autónomos, robôs universais.

Esta divisão mostra claramente a evolução da IA e as leis de desenvolvimento da indústria. Huang, que há 10 anos subiu ao palco para apoiar a Xiaomi, tornou-se hoje um gigante com um valor de mercado de 3,6 triliões de dólares, e o seu desenvolvimento futuro parece ainda ilimitado.