Na tarde desta terça-feira (18), durante o evento GTC 2025, a General Motors e a Nvidia concordaram com uma colaboração estratégica que inclui a utilização de diversos produtos e serviços de inteligência artificial pela montadora.
Segundo o CEO da Nvidia, Jansen Huang, as novas iniciativas incluem construir sistemas personalizados de inteligência artificial usando plataformas de computação da Nvidia, incluindo “Omniverse with Cosmos”, para otimizar o planejamento de fábrica e a robótica da GM.
A GM tem usado unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia para treinar modelos de IA em várias áreas, incluindo simulação e validação. O novo negócio se expande para hardware de veículos, design de plantas automotivas e outras operações, disseram as empresas.
Nvidia revela avanços em IA no ‘Super Bowl da Inteligência Artificial’
Huang apresentou detalhes sobre o mais novo chip de inteligência artificial da empresa durante a conferência anual de desenvolvedores, a GTC. O evento tem sido chamado como “Super Bowl da Inteligência Artificial”.
“No ano passado, foi a primeira vez que voltamos a fazer isso ao vivo, e parecia um show de rock”, disse Huang. “O GTC foi descrito como o Woodstock da Inteligência Artificial e, este ano, estão chamando de Super Bowl da IA. A diferença é que aqui todo mundo sai ganhando.”
A Nvidia tem sido importante na evolução da IA. Isso, inclusive, fez com que, nos últimos três anos, as ações da empresa mais que quadruplicarem de valor. Huang ainda destacou que o avanço da inteligência artificial depende de três questões principais: dados, treinamento e escala. “A IA é uma ciência baseada em dados. Ela precisa aprender com informações e ganhar experiência digital”, disse.
“Depois, é necessário treinar os modelos de forma eficiente, sem depender do tempo humano. E, por fim, precisamos escalar, criando algoritmos que fiquem mais inteligentes conforme recebem mais recursos”, acrescentou.
Huang também comentou sobre os avanços no raciocínio das IA’s, ressaltando que, há dois anos, os modelos ainda apresentavam dificuldades para responder corretamente a muitas perguntas. “Hoje, temos IAs capazes de raciocinar passo a passo, utilizando técnicas como cadeia de pensamento e verificação de consistência”, disse. “Elas dividem problemas complexos em etapas menores, tornando o raciocínio mais eficiente.”
No entanto, o aumento na demanda também resulta em desafios. “Sabemos que a IA está passando por um ponto de inflexão. Ela se tornou mais útil e mais utilizada. Percebemos isso quando usamos o ChatGPT e precisamos esperar mais para obter uma resposta, porque muito mais gente está acessando”, disse Huang. “O poder computacional necessário para treinar e operar esses modelos aumentou drasticamente. Para evitar esperas longas, precisamos de uma computação 10 vezes mais acelerada.”
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