Desenvolvedora de chips de intelig\u00eancia artificial dos EUA fez fama primeiro no mundo dos games.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
J\u00e1 ouviu falar em “Jensanity”<\/strong>? Este foi o nome dado para a como\u00e7\u00e3o provocada pelo presidente da Nvidia<\/strong><\/a>, Jensen Huang, em uma feira de tecnologia em Taiwan, no fim de maio.<\/p>\n\n\n\n Huang, de 62 anos, \u00e9 considerado um her\u00f3i em seu pa\u00eds de nascimento. O ex-lavador de pratos se tornou um dos dez mais ricos do mundo depois de migrar para os Estados Unidos e criar a Nvidia, a empresa mais valiosa do mundo<\/strong><\/a> entre as listadas na bolsa, nesta quarta-feira (4).<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o foi a primeira vez que a Nvidia roubou este posto da Microsoft<\/strong><\/a>. A fabricante de chips<\/strong> vem ganhando espa\u00e7o no notici\u00e1rio por ser um dos maiores expoentes na intelig\u00eancia artificial. E central na disputa entre EUA e China pela lideran\u00e7a nessa tecnologia<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n O valor das a\u00e7\u00f5es da Nvidia mais do que quadruplicou nos \u00faltimos tr\u00eas anos, j\u00e1 que a empresa impulsionou o surgimento de sistemas avan\u00e7ados de IA, como ChatGPT, Claude e outros. A companhia americana foi avaliada em US$ 3,446 trilh\u00f5es nesta quarta.<\/p>\n\n\n\n Mas a fama da Nvidia come\u00e7ou anos atr\u00e1s, no mundo dos games. Abaixo, veja curiosidades sobre a empresa mais valiosa do mundo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Quem \u00e9 Jensen Huang?<\/strong><\/p>\n\n\n\n O imigrante taiwan\u00eas Jen-Hsun Huang, que hoje \u00e9 conhecido pelo nome Jensen Huang, fundou a Nvidia em 1993, junto com dois s\u00f3cios. Atualmente, Huang \u00e9 dono de cerca de 3% da companhia, que se entrou para a bolsa de valores de Nova York em 1999.<\/p>\n\n\n\n Ele passou parte da inf\u00e2ncia no pr\u00f3prio pa\u00eds e na Tail\u00e2ndia, at\u00e9 que seus pais decidiram envi\u00e1-lo com seu irm\u00e3o para os EUA.<\/p>\n\n\n\n Os dois estudaram em um instituto que funcionava como um reformat\u00f3rio, e Jensen tinha que lavar os banheiros do local, conforme uma reportagem da BBC<\/strong><\/a> de 2024.<\/p>\n\n\n\n Aos 15 anos, Huang conseguiu um emprego em uma lanchonete, lavando pratos e servindo mesas. Segundo ele, esta foi uma “excelente” escolha trabalhista.<\/p>\n\n\n\n “Recomendo encarecidamente a todos que tenham seu primeiro emprego no setor de restaurantes, que ensina a ser humilde e trabalhar duro”, disse o fundador da Nvidia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Huang estudou energia el\u00e9trica na Universidade Estadual de Oregon e se formou engenheiro em 1984. Ali ele tamb\u00e9m conheceu a esposa, Lori.<\/p>\n\n\n\n Depois, fez mestrado em Stanford, na Calif\u00f3rnia, e trabalhou em empresas de tecnologia. Em 1993, fundou a Nvidia ao lado de Chris Malachowsky e Curtis Priem.<\/p>\n\n\n\n A ideia surgiu durante um papo deles em uma lanchonete da mesma rede em que Jensen trabalhava lavando pratos.<\/p>\n\n\n\n Nesta quarta-feira, a fortuna de Jensen era avaliada em US$ 124 bilh\u00f5es, segundo a Forbes. Ele era o d\u00e9cimo homem mais rico do mundo.<\/p>\n\n\n\n O que faz a Nvidia?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A Nvidia fabrica chips usados para treinar modelos de intelig\u00eancia artificial, como o do ChatGPT<\/strong><\/a>, que exigem muita capacidade computacional. Entre os clientes da empresa, est\u00e3o praticamente todas as gigantes da tecnologia, como Microsoft, Google, Amazon, Meta e Spotify.<\/p>\n\n\n\n A companhia controla cerca de 80% do mercado de chips de intelig\u00eancia artificial de ponta, segundo a Reuters.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Seus principais produtos neste setor s\u00e3o as unidades de processamento gr\u00e1fico (GPU, na sigla em ingl\u00eas) H100 e A100. A empresa tamb\u00e9m j\u00e1 lan\u00e7ou o Blackwell (B100), a gera\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ada, com maior capacidade, desempenho e efici\u00eancia, projetada para superar a H100.<\/p>\n\n\n\n A fabrica\u00e7\u00e3o de chips vai al\u00e9m da intelig\u00eancia artificial: a Nvidia produz vers\u00f5es para computadores pessoais desses componentes, importantes especialmente para o funcionamento de games<\/strong>. Foi nesse setor, inclusive, que a empresa ficou mundialmente conhecida (saiba mais abaixo)<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Principal produto da Nvidia, o H100, \u00e9 de longe o chip mais demandado do setor e custa dezenas de milhares de d\u00f3lares por unidade. Segundo a empresa especializada TrendForce, o ChatGPT requer cerca de 30 mil GPUs (chips) para funcionar.<\/p>\n\n\n\n “Os GPUs s\u00e3o mais dif\u00edceis de encontrar do que drogas”, ironizou Elon Musk, em um evento organizado pelo “Wall Street Journal” em 2023.<\/p>\n\n\n\n A Nvidia concebe seus processadores, mas n\u00e3o os fabrica em um local pr\u00f3prio, assim como fazem a AMD ou a Apple. A maior parte de seus produtos \u00e9 fabricada pela Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, ou TSMC, refer\u00eancia mundial nesse setor.<\/p>\n\n\n\n E a infraestrutura da IA n\u00e3o seria poss\u00edvel sem centenas de empresas taiwanesas, grandes e pequenas, que fornecem os componentes e o know-how de fabrica\u00e7\u00e3o necess\u00e1rios para produ\u00e7\u00e3o dos complexos sistemas de IA da Nvidia.<\/p>\n\n\n\n Fama nos games<\/strong><\/p>\n\n\n\n \ud83c\udfae\ud83c\udfae\ud83c\udfae Antes de dominar os chips de intelig\u00eancia artificial, a empresa era completamente dedicada \u00e0s placas de v\u00eddeo<\/strong>, que servem para melhorar a qualidade dos gr\u00e1ficos em jogos e v\u00eddeos.<\/p>\n\n\n\n A Nvidia lan\u00e7ou sua primeira GPU em 1999, com o boom da internet, e desenvolveu produtos para “data centers”, infraestruturas deslocalizadas que permitem a uma empresa obter uma pot\u00eancia de processamento de dados reservada at\u00e9 ent\u00e3o a pesquisadores ou grandes empresas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n As duas principais concorrentes da Nvidia no mercado de placas gr\u00e1ficas s\u00e3o duas empresas americanas: AMD (Advanced Micro Devices) e Intel.<\/p>\n\n\n\n Por que a Nvidia est\u00e1 crescendo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Os resultados da Nvidia s\u00e3o explicados principalmente pelos altos investimentos de outras companhias em sistemas de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n A Nvidia \u00e9 uma das poucas que vende chips usados no treinamento de modelos de IA. A constru\u00e7\u00e3o desses sistemas depende de milhares de chips como o H100. A Meta, por exemplo, pretendia chegar a 350 mil unidades do componente at\u00e9 o fim de 2024, segundo a Reuters.<\/p>\n\n\n\n O pre\u00e7o de cada H100 n\u00e3o \u00e9 revelado pela empresa, mas gira entre US$ 16 mil e US$ 100 mil, ainda de acordo com a ag\u00eancia de not\u00edcias.<\/p>\n\n\n\n A Huawei e seus pares chineses tentam h\u00e1 anos se igualar \u00e0 Nvidia na produ\u00e7\u00e3o de chips de ponta que possam competir com os produtos da empresa norte-americana para modelos de treinamento da IA.<\/p>\n\n\n\n Assim como a AMD, a Nvidia foi proibida de vender seus chips de ponta para a China<\/strong><\/a>, ainda no governo de Joe Biden.<\/p>\n\n\n\n Isso faria, teoricamente, com que os rivais asi\u00e1ticos n\u00e3o pudessem competir com os avan\u00e7os dos EUA na intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n Mas o lan\u00e7amento de uma vers\u00e3o do rob\u00f4 conversador (chatbot) Deepseek<\/strong><\/a>, em janeiro deste ano, colocou essa ideia em xeque. Em uma semana, a IA chinesa virou o assunto mundial: todos queriam saber como foi poss\u00edvel criar um chatbot que seria semelhante ao ChatGPT, sem os chips da Nvidia e supostamente por um custo muito abaixo.<\/p>\n\n\n\n\n
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