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Siemens e Nvidia lançam “sistema operacional” de IA e citam PepsiCo como cliente desenvolvedor

Publicado 06/01/2026 • 17:54 | Atualizado há 1 dia

KEY POINTS

  • Siemens e Nvidia anunciaram no CES 2026 a criação de um “sistema operacional” de IA industrial para integrar inteligência artificial a todas as etapas da cadeia produtiva, do design à manufatura
  • A parceria prevê o uso de gêmeos digitais avançados, simulação em tempo real e IA generativa para acelerar inovação, reduzir custos e tornar fábricas mais adaptativas e eficientes
  • A PepsiCo já utiliza as soluções da Siemens para simular melhorias em fábricas e centros de distribuição nos EUA, com planos de expansão global da tecnologia

Montagem: Canva / Logo Nvidia

A Siemens e a Nvidia anunciaram na CES 2026 uma ampliação relevante da parceria entre as empresas para desenvolver o que chamam de “Industrial AI Operating System”, uma base tecnológica voltada a levar inteligência artificial para toda a cadeia industrial.

“Assim como a eletricidade revolucionou o mundo, a indústria está migrando para um cenário em que a IA alimenta produtos, fábricas, edifícios, redes e transporte”, afirmou Roland Busch, presidente e CEO da Siemens. Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia, disse que a combinação de IA generativa e computação acelerada está transformando gêmeos digitais de simulações “passivas” em “inteligência ativa” aplicada ao mundo físico.

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Segundo as empresas, a Nvidia vai fornecer infraestrutura de IA, bibliotecas de simulação, modelos e frameworks, enquanto a Siemens vai mobilizar centenas de especialistas em IA industrial, além de hardware e software. A ambição é criar os primeiros sites de manufatura totalmente orientados por IA e adaptativos, com um projeto inicial previsto para 2026 na fábrica de eletrônicos da Siemens em Erlangen, na Alemanha.

Entre os anúncios da Siemens, o principal produto apresentado foi o Digital Twin Composer, software que deve ficar disponível em meados de 2026. A proposta é conectar o gêmeo digital, incluindo simulações construídas com bibliotecas do Nvidia Omniverse, a dados de engenharia do mundo real, permitindo que empresas construam modelos 3D de produtos, processos e plantas e testem mudanças virtualmente, inclusive com variações de tempo e condições do ambiente.

A PepsiCo foi citada como uma das usuárias da tecnologia para simular upgrades em unidades industriais e centros de distribuição nos Estados Unidos, com intenção de expandir globalmente. De acordo com o comunicado, o uso de gêmeos digitais de alta fidelidade permitiu otimizar configurações para elevar capacidade e produtividade e identificar potenciais problemas antes de alterações físicas, além de apoiar decisões de investimento.

A Siemens também anunciou a expansão do portfólio de copilotos industriais para apoiar etapas como gestão de ciclo de vida de produto, automação de compliance e eficiência no chão de fábrica. A empresa destacou ainda iniciativas em descoberta de fármacos, direção autônoma e produtividade industrial, além de um projeto para levar IA industrial a óculos inteligentes com assistência por áudio e orientação em tempo real.

No lado da Nvidia, o comunicado reforçou que o esforço conjunto vai acelerar soluções ao longo de todo o ciclo de vida industrial, com fábricas usando um “AI Brain” apoiado por automação definida por software, operação industrial, bibliotecas do Omniverse e infraestrutura de IA para analisar gêmeos digitais continuamente, testar melhorias virtualmente e transformar insights validados em mudanças no chão de fábrica.

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As empresas também afirmam que vão avançar em simulações mais rápidas e detalhadas com aceleração por GPU e suporte a bibliotecas CUDA-X, além de ampliar o uso de modelos de física e ferramentas para evoluir na direção de “gêmeos digitais autônomos”. Outra frente é a de design de semicondutores: a Siemens disse que pretende integrar tecnologias e modelos abertos da Nvidia em seu portfólio de automação de design eletrônico para acelerar fluxos de trabalho e reduzir custos operacionais.

Siemens e Nvidia afirmam que vão desenvolver um “blueprint” replicável para a próxima geração de “fábricas de IA”, equilibrando as demandas de energia, refrigeração e automação exigidas por computação de alta densidade, com foco em eficiência energética, resiliência e velocidade.

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