‘Ainda não demos o grande salto’, diz diretor da Nvidia (NVDC34) sobre inteligência artificial
À Inteligência Financeira, diretor da empresa na América Latina também sinalizou quais negócios e empregos devem vir com o avanço da inteligência artificial
Desde que surgiu em 1993 em Santa Clara, na costa oeste dos Estados Unidos, a Nvidia (NVDC34) tornou-se uma especialista em pegar ondas, apesar da distância do litoral da Califórnia. Neste momento, ela é uma das empresas mais bem posicionadas para surfar a onda global da inteligência artificial (IA).
“Ainda não demos o grande salto. Nós estamos apenas começando”, disse a Inteligência Financeira Marcio Aguiar, diretor de enterprise da Nvidia para a América Latina.
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O comentário ecoa uma afirmação do CEO da Nvidia, Jensen Huang, no mês passado, quando a empresa anunciou um ganho de 262% nas receitas do primeiro trimestre deste ano a US$ 26 bilhões, e ainda previu aceleração nos trimestres seguintes.
Nos últimos cinco anos, a Nvidia ascendeu como terceira maior empresa do mundo em bolsa, valendo mais de US$ 1 trilhão. Neste período, a escalada de valorização foi de impressionantes 3.000%.
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Diante de um crescimento exponencial das receitas trimestre após trimestre, o mercado passou a questionar a sustentabilidade dessa trajetória.
Mas a companhia está dobrando as apostas.
Neste domingo, Huang disse que a empresa planeja atualizar seus aceleradores de IA e anunciou seu chip Blackwell Ultra para 2025 e uma plataforma de próxima geração em desenvolvimento chamada Rubin, para 2026.
No Brasil, Petrobras, educação e saúde lideram demanda por IA
A Nvidia admite que a indústria de petróleo, com destaque para Petrobras (PETR4), lidera a demanda por soluções da companhia no Brasil.
A IF publicou em abril que os cinco maiores supercomputadores da América Latina são da Petrobras e usam chips da Nvidia.
Contudo, Aguiar mencionou a crescente diversificação das soluções de IA no Brasil, com mais de 80 mil desenvolvedores trabalhando nas plataformas da empresa.
“O segundo setor que temos maior adesão no Brasil é o de educação e pesquisa”, disse ele.
Nesse sentido, a companhia fechou no ano passado parceria com o Insper, para dar aos estudantes maior capacidade computacional em máquinas domésticas.
Além disso, ele citou setores de saúde, finanças, varejo e indústria como os que mais demandam soluções de IA da empresa no Brasil.
Como exemplo, citou companhias do setor hospitalar, seguindo uma tendência internacional.
“O impacto que a inteligência artificial vai trazer para a área de saúde é algo que mesmo nós até uns quatro anos atrás não imaginávamos”, afirmou.
Além disso, contou, empresas de energia no Brasil vêm buscando soluções de IA, frequentemente para desenvolverem planos de manutenção preventiva que evitem o corte de fornecimento de energia em caso de eventos climáticos.
Novos negócios e empregos
Segundo a companhia, uma parte significativa da demanda por nova gerações de chips da companhia vem de startups.
Na apresentação mais recente a investidores, o CEO Huang cito uma fila de cerca 15 mil a 20 mil startups de IA generativa para aplicações tão distintas quanto design, biologia digital e parceria com a Nasa para simulação de vida humana em outros planetas.
“A gente tem o privilégio de criar um ecossistema de empresas ao redor”, disse Aguiar, que também citou a possibilidade do surgimento de novas profissões ligadas a IA.
“Hoje estão surgindo por exemplo (…) muitas pessoas se capacitando como engenheiros de prompt, que dão comandos para um ChatGPT”, disse ele.
Como a Nvidia se tornou uma ‘big tech’?
Inicialmente, a Nvidia fabricava chips para jogos de computadores.
Devido à demanda por imagem de alta resolução do setor, essas placas precisavam ter uma capacidade de processamento muito maior do que as de computadores convencionais.
Na última década, a Nvidia descobriu que o setor de saúde estava usando esses recursos para processar exames por imagens e decidiu apostar no setor.
Com o crescente acúmulo de dados e a consequente demanda para processá-los, os chips da Nvidia deram vazão a uma demanda reprimida.
“A inteligência artificial já existe há décadas, mas não havia uma solução de hardware para processar toda essa quantidade de dados”, disse Aguiar.
