A inércia brutal da NVIDIA vai além do seu faturamento e do poder de seus chips: ela também se aplica ao seu crescimento exponencial. O desempenho de seus processadores se multiplicou por mil em uma década, quebrando assim a previsão que vinha orientando o desenvolvimento tecnológico desde 1965.
Por que isso importa?
A Lei de Moore, que previa a duplicação do poder computacional a cada dois anos, fica muito aquém da velocidade com que a IA, especificamente a da NVIDIA, está avançando.
Contexto
Jensen Huang disse durante a CES 2025 que seus novos chips são até quarenta vezes mais rápidos em tarefas de IA do que a geração anterior, uma melhoria que destaca a Lei de Moore. "Nossos sistemas estão progredindo muito mais rápido", disse ele ao TechCrunch.
Os dados:
- O superchip GB200 NVL72 é de trinta a quarenta vezes mais rápido do que seu antecessor, o H100.
- A NVIDIA reduziu o custo da computação em um milhão de vezes em vinte anos.
- Uma placa de vídeo de nível básico hoje é 2.359 vezes mais poderosa do que seu equivalente de 2005.
- Um modelo avançado como o O3 da OpenAI custa US$ 20 por tarefa (para a OpenAI, porque a assinatura de US$ 200 é uma taxa fixa).
Entrelinhas
O domínio absoluto da NVIDIA em chips de IA — aquele que a tornou a empresa mais valiosa do mundo, um trono que se reveza com a Apple — explica o otimismo de Huang. A questão é se ela será capaz de acompanhar esse ritmo de inovação e democratizar a IA.
Indo mais fundo
Huang propõe três novas leis de escala para substituir Moore:
- Pré-treinamento: fase inicial em que os modelos aprendem padrões.
- Pós-treino: ajuste fino por meio de feedback humano.
- Computação em tempo de teste: chave para o raciocínio dos modelos, embora isso aumente os custos.
E agora?
O próximo desafio da NVIDIA será tornar a computação em tempo de teste acessível, vital para modelos como o O3 da OpenAI. Na verdade, uma assinatura mensal do ChatGPT Plus custa o mesmo que uma única tarefa do O3.
Imagem em destaque | NVIDIA
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