Mais uma semana, mais um novo máximo para a Nvidia. A tecnológica norte-americana atingiu um valor de mercado (com base na cotação na bolsa de valores) de 1,83 biliões de dólares (cerca de 1,7 biliões de euros ao câmbio atual). Número que coloca a Nvidia como a terceira empresa mais valiosa dos EUA (atrás da Microsoft e da Apple, mas à frente de empresas como a Alphabet, Amazon e Meta).
E isto é antes da apresentação de resultados para o último trimestre de 2023 (que será feita na quarta-feira, 21 de feveiro), na qual os analistas esperam mais um período de forte crescimento da empresa: segundo a publicação Engadget, os analistas apontam para receitas de 20 mil milhões de dólares e lucros de 11 mil milhões. O que leva à pergunta: o que explica o fenómeno Nvidia?
As receitas da Nvidia continuam a aumentar. O valor da tecnológica em bolsa não para de ‘explodir’. As maiores empresas do mundo e as startups mais promissoras estão numa verdadeira corrida para abarbatar o maior número possível de unidades de processamento gráfico (GPU) da gigante norte-americana. A Nvidia está longe de ser um nome desconhecido dos entusiastas da tecnologia, mas, aos poucos, tem-se afirmado como uma das grandes forças e empresas do momento.
Aqui percorremos as origens e os momentos marcantes que levaram a Nvidia a tornar-se numa das tecnológicas mais influentes e valiosas da atualidade.
Criar uma revolução
A Nvidia nasce em 1993 em Santa Clara, Califórnia, EUA, fundada pelos engenheiros Jensen Huang (atual diretor executivo), Chris Malachowsky (atual membro honorário) e Curtis Priem (saiu da empresa em 2003). A tecnológica nasceu para se especializar em sistemas de processamento tridimensionais (3D), uma tecnologia à época ainda pouco expressiva, mas que já começava a dar sinais de grande potencial em computação técnica e de entretenimento. Em 1999, a Nvidia lança aquela que seria a primeira unidade de processamento gráfico (GPU) dedicada do mundo, a GeForce 256, que já era capaz de processar 10 milhões de polígonos por segundo.
Os loucos anos 2000
Nos anos que se seguem, existe uma corrida ‘desenfreada’ pelo mercado de processadores gráficos, o que leva a muitas aquisições, fusões e falências, assim como a um forte desenvolvimento tecnológico na área. A Nvidia adquiriu em 2000 a 3DFX, uma empresa pioneira em processamento gráfico, em 2004 lança a tecnologia SLI, que permite ligar placas gráficas para aumentar o desempenho dos sistemas de computação, e em 2006 lança a arquitetura de computação paralela CUDA, para processamento gráfico mais ligado ao setor profissional. No setor dos videojogos, a Nvidia foi a escolha para garantir os gráficos da Xbox original (2001) e da PlayStation 3 (2007).
Uma amostra do que estaria para vir
Os chips da Nvidia foram usados naquele que é considerado como um momento liminar na evolução das tecnologias de Inteligência Artificial, ao terem alimentado a AlexNet, o projeto que deu origem à revolução das redes neurais e que permitiu melhorar dramaticamente o treino e as capacidades dos sistemas de Inteligência Artificial. Um dos criadores da AlexNet, Ilya Sutskever, à época um estudante, é agora o cientista chefe da OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT. À medida que se torna uma referência para tarefas de IA, a Nvidia continua a evoluir paralelamente no segmento dos videojogos (com a linha de gráficas GeForce e com o lançamento da tecnologia de iluminação ray tracing) e capitalizou também com o ‘boom’ das criptomoedas, sobretudo em 2021, com as GPU da empresa a serem as escolhidas para grandes projetos de mineração de ativos digitais como o Bitcoin.
Jensen Huang, o maestro
É desde o dia da fundação o diretor executivo (CEO) da Nvidia. Nasceu em Taiwan, mas acabaria por mudar-se com a família para os EUA aos dez anos de idade. Estudou engenharia eletrónica na Universidade do Oregon (1984) e concluiu o mestrado na mesma área na renomada Universidade de Stanford (1992). Já recebeu múltiplas distinções pelo trabalho feito na Nvidia, tendo sido recentemente nomeado como uma das 100 pessoas mais influentes no mercado da Inteligência Artificial pela revista Time. Atualmente com 60 anos, Jensen Huang tem, segundo a Bloomberg, uma fortuna avaliada em 65 mil milhões de dólares.
À boleia da IA
O crescimento explosivo das ferramentas e soluções de Inteligência Artificial generativa (que é capaz de gerar textos e imagens com uma qualidade próxima à de um humano) nos últimos anos, mais particularmente meses, fez também ‘explodir’ a procura por GPU e aceleradores especializados da Nvidia. Isto porque o treino dos chamados grandes modelos de linguagem (LLM), os sistemas de IA que estão na base de ferramentas como o ChatGPT, necessitam de uma elevada quantidade de GPU e aceleradores para serem treinados – estima-se que a empresa tenha uma quota de mercado de 95% (!) de GPU para tarefas de Inteligência Artificial.
A Nvidia tem também sido a primeira escolha das grandes tecnológicas quando constroem os supercomputadores que permitem treinar estes avançados sistemas de IA. Um exemplo: o Dojo, o supercomputador de IA da Tesla, vai usar 100.000 unidades da Nvidia A100, o sistema de referência para treino de sistemas de IA e a Meta já anunciou a aquisição de 350.000 unidades dos chips H100. Em meados de novembro, a tecnológica anunciou um novo GPU, o HGX H200, que deverá ser a nova referência e acelerar ainda mais a corrida entre as principais empresas de IA do mundo.
Muito mais do que hardware
No campo da IA, a Nvidia também tem sido pioneira no desenvolvimento de software. Destaque para o Nvidia Magic3D, que permite criar modelos tridimensionais a partir de simples comandos de texto. Ou o Nvidia Instant NeRF, que permite transformar imagens 2D em imagens tridimensionais. Mais recentemente, a tecnológica apresentou a Eureka, uma plataforma de Inteligência Artificial, alimentada pelo GPT-4, e que é capaz de ensinar destreza motora a robôs.
Uma dependência perigosa
A dependência das grandes tecnológicas relativamente às GPU da Nvidia, sobretudo em plena corrida pelo domínio da IA, tem sido de tal ordem que muitas estão a desenvolver os seus próprios chips especializados. A primeira a seguir este caminho foi a Google, quando em 2016 anunciou as unidades de processamento Tensor (TPU), mais eficientes em tarefas de IA. Já em meados de novembro, a Microsoft anunciou os Azure Maia 100, os primeiros chips de IA desenhados pela tecnológica e que vão alimentar os servidores da empresa responsáveis por cargas de trabalho relacionadas com treino e processamento de dados. Exemplos que provam ainda mais o grande poder e influência que a Nvidia tem neste momento e que tem sido repercutido no desempenho financeiro (e bolsista) da empresa.
