O CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou nesta segunda-feira (16), durante a conferência GTC, que a demanda global por infraestrutura de inteligência artificial pode alcançar pelo menos US$ 1 trilhão até 2027, impulsionada pelo crescimento acelerado da chamada inferência, etapa em que os modelos de IA geram respostas e executam tarefas em escala.
Segundo Huang, o setor entrou em um novo momento de expansão da demanda por capacidade computacional.
“Cada parte da IA, cada vez que ela tem que pensar, tem que resolver, tem que fazer, tem que gerar tokens, tem que inferir, está muito atrás do treinamento agora. Está no campo da inferência. Então, a inflexão da inferência chegou”, disse.
De acordo com o executivo, a escala da demanda mudou radicalmente nos últimos anos.
“Nos últimos dois anos, a demanda de computação de trabalho aumentou por 10 mil vezes. A quantidade de uso provavelmente aumentou por 100 vezes”, afirmou.
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Huang disse que a percepção dentro do setor é de que o salto foi ainda maior.
“Eu acredito que a demanda de computação aumentou por 1 milhão de vezes nos últimos dois anos. É a sensação que todos nós temos. É a sensação que cada startup tem. É a sensação que a OpenAI tem. É a sensação que a Anthropic tem.”
Segundo ele, empresas de inteligência artificial enfrentam hoje limitações de capacidade computacional.
“Se eles só pudessem ter mais capacidade, poderiam gerar mais tokens, seus rendimentos iriam subir, mais pessoas poderiam usá-lo e mais avançada e inteligente a AI poderia se tornar.”
Huang afirmou que esse cenário cria um ciclo de crescimento para o setor. “Nós estamos agora nesse sistema de volante positivo.”
O executivo disse que, no ano passado, a Nvidia já havia identificado cerca de US$ 500 bilhões em demanda considerada de “alta confiança” em pedidos de compra para suas plataformas Blackwell e Rubin até 2026.
Agora, no entanto, afirmou enxergar um mercado ainda maior. “Eu vejo, através do ano de 2027, pelo menos um trilhão de dólares.”
Segundo Huang, o volume reflete o tamanho da infraestrutura necessária para sustentar o avanço da inteligência artificial.
“US$ 1 trilhão é uma enorme quantidade de infraestrutura. Você tem que ter completa confiança que o US$ 1 trilhão que você está investindo será utilizado, será performante, será incrivelmente custo-efetivo e terá vida útil por tanto tempo quanto você puder ver.”
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O executivo também defendeu que a arquitetura da Nvidia permite atender diferentes aplicações e setores da inteligência artificial.
“A Nvidia hoje é a única plataforma no mundo que gerencia cada domínio de AI — linguagem, biologia, gráficos de computador, visão computacional, proteínas e químicos, robótica.”
Segundo ele, essa abrangência ajuda a reduzir custos e ampliar a escala da tecnologia.
“Não há dúvida na minha mente. Os sistemas da Nvidia são a infraestrutura de custo mais baixo que você pode conseguir para a infraestrutura de AI no mundo.”
Huang também destacou que a empresa está ampliando sua atuação para o que chamou de “AI factories”, estruturas dedicadas à produção em escala de tokens. “Este é um novo tipo de fábrica. Um gerador de tokens.”
Durante a apresentação, o executivo afirmou ainda que a empresa continua apoiada em sua base instalada de GPUs e no ecossistema criado ao redor da arquitetura CUDA.
“Levou 20 anos para construir centenas de milhões de GPUs e sistemas de computação no mundo que rodam CUDA.”
Segundo ele, essa base cria um efeito de rede que acelera o desenvolvimento de novas aplicações.
“A base instalada é o que atrai os desenvolvedores, que depois criam novos algoritmos que alcançam descobertas. Essas descobertas levam a novos mercados, que criam novos ecossistemas.”
Para Huang, esse ciclo ajuda a ampliar o alcance da computação acelerada e reduzir o custo de processamento ao longo do tempo.
“A combinação de computação acelerada e atualização contínua do software reduz o custo da computação com o tempo.”
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Nvidia aposta em CPUs para a era da IA autônoma e prepara virada estratégica no GTC 
