A Nvidia, sob a liderança de seu fundador Jensen Huang, experimentou uma valorização extraordinária, alcançando o topo do mercado de ações global. No entanto, Huang acredita que o sucesso da empresa vai além da crescente demanda de empresas de inteligência artificial (IA) por seus chips. O verdadeiro motor dessa ascensão estaria na capacidade de seus chips em realizar cálculos complexos com números reais, conhecidos como floats, que incluem números inteiros, frações e dízimas não periódicas, fundamentais para a programação moderna.
Nos últimos 20 anos, o poder computacional de um chip se multiplicou por mil, seguindo o chamado teorema de Moore, criado pelo cofundador da Intel, Gordon E. Moore. Este teorema prevê que o poder de processamento dos microchips dobra a cada dois anos, um avanço exponencial que possibilitou o desenvolvimento de tecnologias como os grandes modelos de linguagem, essenciais para a criação de IA sofisticada. O professor Luis Lamb, da UFRGS, explica que a mais recente versão do ChatGPT, por exemplo, utiliza 1,8 trilhão de parâmetros, exigindo meses de processamento em milhares de GPUs da Nvidia.
Essas GPUs, diferentemente dos processadores tradicionais, executam múltiplas operações simultaneamente devido ao paralelismo, uma característica crucial para o desempenho dos algoritmos de IA. Fabio Cozman, professor da USP, destaca que um ser humano levaria 30 anos para realizar um bilhão de operações matemáticas, enquanto as GPUs conseguem fazer isso em segundos, ampliando significativamente a capacidade de computação.
O papel das GPUs na IA e no blockchain
A Nvidia já havia se destacado anteriormente na corrida por GPUs utilizadas em minas de bitcoin, redes de computadores dedicadas aos cálculos complexos necessários para validar transações no blockchain. À medida que a demanda por GPUs cresceu, especialmente entre startups de IA que alugam data centers de mineradoras de criptomoedas, a Nvidia se consolidou como líder no fornecimento desses processadores.
Huang, em uma conversa com a empresa de pagamentos Stripe, enfatizou o papel essencial das GPUs na revolução tecnológica atual, explicando que esses chips são capazes de transformar números flutuantes em diversos formatos, como linguagens, gráficos, vídeos e até movimentos robóticos. Ele ressaltou que essa transformação acontece a uma velocidade nunca antes vista.
Expansão e desafios no mercado de GPUs
Com a explosão da demanda por placas da Nvidia desde o final de 2022, a empresa tem enfrentado desafios para atender à crescente procura. Um levantamento da 3Fourteen Research mostra que a Nvidia já tinha uma margem de folga de 0,5% na entrega das GPUs A100 (da geração anterior, vendidas por US$ 8.299) em maio de 2023. Entretanto, para as GPUs mais recentes, do modelo H100, com preço em torno de US$ 30 mil, a demanda ainda pressiona a capacidade de produção da fabricante.
Com cerca de 70% do mercado de GPUs em suas mãos, a Nvidia continua a competir com outras gigantes, como AMD e Intel. O presidente da AMD no Brasil, Sérgio Santos, observa que os novos modelos de chips têm seu desempenho medido em TOPs (trilhões de operações por segundo) e Flops (operações em pontos flutuantes por segundo), e que a eficiência energética também é um fator crucial. Embora as GPUs da Nvidia consigam fazer trilhões de operações consumindo apenas miliwatts, o aumento da demanda por processamento está pressionando o consumo global de energia.
A Agência Internacional de Energia (AIE) estima que o consumo de eletricidade nos data centers pode dobrar até 2026, atingindo 1.050 TWh para suprir as necessidades das plataformas de IA. Para se ter uma ideia, o consumo total de energia no Brasil em 2023 foi de 509 TWh, destacando o impacto energético da revolução digital.
Limites tecnológicos e a transição para a computação quântica
Apesar dos avanços impulsionados pela Lei de Moore, alguns especialistas temem que a tecnologia esteja próxima de atingir um platô. Segundo o professor Vinicius Sebba Patto, da UFG, os chips atuais, com litografia de três nanômetros, estão perto de um limite físico, em que não haverá mais espaço para os elétrons passarem, correndo o risco de vazamentos eletrônicos.
Sebba Patto coordena o Centro de Excelência em IA da UFG, que conta com apoio técnico da Nvidia e reúne 320 pesquisadores com a maior concentração de GPUs da Nvidia no Brasil. Ele acredita que a próxima revolução tecnológica pode vir com a computação quântica, uma nova forma de processamento que abandona o mundo binário de zeros e uns, oferecendo uma alternativa ao modelo tradicional de chips.
À medida que a Nvidia continua a liderar a transformação digital, o futuro da tecnologia parece estar em um ponto de inflexão, onde inovações como a IA, o blockchain e a computação quântica prometem redefinir a produtividade e o desenvolvimento humano nos próximos anos.
