A Nvidia aposta na inferência de IA, já que a oportunidade de receita com chips atinge US$ 1 trilhão.

Por Stephen Nellis e Max A. Cherney

SAN JOSÉ, Califórnia, 16 Mar (Reuters) - A Nvidia NVDA.O afirmou que a oportunidade de receita para seus chips de inteligência artificial pode atingir pelo menos US$ 1 trilhão até 2027, ao delinear uma estratégia para competir de forma mais agressiva no mercado em rápido crescimento de sistemas de IA em tempo real.

Em dezembro, durante a conferência anual de desenvolvedores GTC, em San Jose, Califórnia, o presidente-executivo Jensen Huang apresentou um novo processador central e um sistema de IA construídos com tecnologia da Groq – uma startup de chips da qual a Nvidia licenciou tecnologia por US$ 17 bilhões.

Essas mudanças fazem parte da estratégia de Huang para consolidar a posição da empresa na chamada computação inferencial, o processo de responder a consultas, onde seus processadores gráficos enfrentam maior concorrência de unidades centrais de processamento (CPUs) e processadores personalizados fabricados por empresas como o Google. Os chips da Nvidia têm dominado o processo de treinamento de modelos de IA, que tem sido o foco dos últimos anos.

"Chegamos ao ponto de inflexão", disse Huang. "E a demanda continua subindo", acrescentou.

Vestido com sua inconfundível jaqueta de couro preta, Huang discursava em uma arena de hóquei com capacidade para mais de 18.000 pessoas, durante a conferência de quatro dias que se tornou uma das maiores vitrines da tecnologia de IA. "Só quero lembrar a vocês que esta é uma conferência de tecnologia", disse ele à plateia.

Mas, após uma valorização impressionante que fez da Nvidia a primeira empresa a atingir uma avaliação de US$ 5 trilhões em outubro passado, surgiram dúvidas sobre seu crescimento. Os investidores também questionam se seu plano de reinvestir os lucros no ecossistema de IA dará certo. Os comentários de Huang dissiparam alguns receios.

A previsão de US$ 1 trilhão representa um aumento em relação à oportunidade de receita de US$ 500 bilhões até 2026 que a Nvidia mencionou para seus chips de IA Blackwell e Rubin em sua última teleconferência de resultados em fevereiro.

As ações da Nvidia subiram brevemente com a nova previsão, mas reduziram esses ganhos, fechando em alta de 1,2%.

"O esboço de Huang, que prevê uma oportunidade de US$ 1 trilhão até 2027, reforça a demanda duradoura pela infraestrutura de IA da Nvidia, apesar das preocupações dos investidores", disse Jacob Bourne, analista da Emarketer.

"Isso demonstra que a Nvidia está mantendo sua liderança no mercado de chips de IA, enquanto o setor de IA como um todo se expande, deixando para trás a fase inicial de experimentação e entrando em implantação em larga escala."

BOOM DE INFERÊNCIA

Huang afirmou que a inferência, processo pelo qual os sistemas de IA respondem a perguntas ou executam tarefas, será dividida em duas etapas.

Os chips Vera Rubin da Nvidia irão lidar com uma primeira etapa chamada "pré-preenchimento", onde a solicitação do usuário é transformada de palavras humanas para a linguagem de "tokens" que os computadores de IA utilizam.

Os novos chips da Groq realizarão uma segunda etapa de "decodificação", na qual o computador com inteligência artificial fornecerá a resposta que o usuário procura.

Após gastar centenas de bilhões de dólares nos últimos anos em chips para treinar seus modelos de IA, empresas como OpenAI, Anthropic e Meta META.O estão se voltando para atender centenas de milhões de usuários que utilizam esses sistemas de IA.

Isso também está impulsionando a demanda por CPUs, que são dominadas pela Intel e são cada vez mais vistas como uma alternativa viável aos processadores gráficos da Nvidia para a implementação de modelos de IA.

"Estamos vendendo muitos processadores avulsos", disse Huang ao apresentar o novo processador Vera. "Este com certeza será um negócio multi-bilhões de dólares para nós", acrescentou.

Huang também apresentou o roteiro da arquitetura Feynman da empresa, mas ofereceu poucos detalhes além de uma lista dos vários chips que a Nvidia planeja incluir na plataforma, incluindo processadores de IA e diversos chips de rede. A arquitetura Feynman é esperada para 2028, após o lançamento dos chips Rubin Ultra da empresa.

A empresa também está de olho no mercado de agentes autônomos de IA com o NemoClaw, que se integra à plataforma viral OpenClaw para adicionar controles de privacidade e segurança à ferramenta, capaz de executar autonomamente uma ampla gama de tarefas com mínima intervenção humana e que gerou grande repercussão global.

"Isso elevou o nível de toda a discussão. Elevou o nível de toda a forma como eles pensam sobre infraestrutura", disse Bob O'Donnell, presidente da Technalysis Research, referindo-se aos anúncios.

"Ele (Huang) Antes, ele lançava um novo chip de GPU e dizia: "Vejam, aqui está meu novo chip". Agora, ele tem, sabe, cinco racks de equipamentos que compõem esses sistemas."