A Nvidia afirmou que a oportunidade de receita com seus chips de inteligência artificial pode atingir pelo menos US$ 1 trilhão até 2027. A estimativa é praticamente o dobro da estimativa anterior de US$ 500 bilhões até 2026. O anúncio foi feito pelo CEO Jensen Huang durante a conferência anual de desenvolvedores GTC, em San Jose, na Califórnia. Lá, a empresa apresentou sua estratégia para competir de forma mais agressiva no mercado em rápida expansão de execução de sistemas de IA em tempo real.
Huang revelou um novo processador central (CPU) e um sistema de IA baseado na tecnologia da startup de chips Groq, cuja tecnologia a Nvidia licenciou por US$ 17 bilhões. A iniciativa faz parte da tentativa da empresa de fortalecer sua posição no chamado computação de inferência.
Neste processo, sistemas de IA respondem perguntas ou executam tarefas. Nesse segmento, as GPUs da Nvidia enfrentam concorrência crescente de CPUs e processadores personalizados desenvolvidos por empresas como Google. Mas os chips da empresa ainda dominem o treinamento de modelos de IA, que foi o principal foco da indústria nos últimos anos.
Segundo Huang, o avanço da IA está deslocando o foco do treinamento para o atendimento a centenas de milhões de usuários. Isso impulsiona a demanda por infraestrutura capaz de rodar modelos em larga escala. O sistema anunciado divide a inferência em duas etapas: os chips Vera Rubin realizam a fase inicial de processamento da solicitação do usuário, enquanto os chips da Groq executam a etapa final que gera a resposta.
A empresa também apresentou novos planos tecnológicos e produtos voltados para agentes de IA autônomos. Além disso, investidores avaliam se os grandes investimentos da companhia no ecossistema de IA continuarão sustentando seu crescimento após a forte valorização de mercado.
