CEO da Nvidia, Jensen Huang: A maior construção de infraestrutura da história da humanidade está prestes a acontecer

10 de março, o CEO da NVIDIA, Huang Renxun, publicou, de forma extremamente rara, um longo artigo de blogue intitulado《》，a sétima publicação pública longa deste género desde 2016.

No artigo, Huang Renxun explica de forma sistemática a lógica subjacente da indústria de IA, apontando que a IA tem uma “arquitectura em cinco camadas” e que todo o sistema ainda se encontra numa fase de desenvolvimento muito inicial. No futuro, serão necessários ainda investimentos na ordem das dezenas de milhares de milhões de dólares para aperfeiçoar a construção de infra-estruturas, o que também se tornará em “o maior projecto de infra-estruturas da história da humanidade”. Ele afirma ainda que, no ano passado, as aplicações construídas com base em IA começaram, pela primeira vez, a criar valor económico real, e que a energia se tornará um elemento central no processo de transformação da IA, determinando fundamentalmente o limite superior da escala de produção de inteligência.

A seguir, encontra-se um resumo do conteúdo deste longo artigo.

Huang Renxun começa por ir directo ao ponto: na era tradicional da computação, o software era pré-programado e o computador era apenas uma ferramenta para executar instruções. Com o aparecimento da IA, este modelo é completamente quebrado. Pela primeira vez, temos um computador capaz de compreender informação não estruturada: ele vê imagens, lê texto, ouve sons e, até, consegue raciocinar com base no contexto. “Cada resposta é criada de raiz, e cada resposta depende do contexto que você fornece.”

A capacidade de gerar inteligência em tempo real exige que toda a arquitectura de computação seja redesenhada. Isto também leva à sua definição central da estrutura da indústria de IA — um “bolo em cinco camadas” completo e indivisível.

A “arquitectura em cinco camadas” proposta por Huang Renxun, de baixo para cima, é: energia, chips, infra-estruturas, modelos, aplicações. Isto não é apenas uma hierarquia de uma pilha tecnológica, mas sim um mapa do fluxo do valor de dezenas de milhares de milhões de dólares no futuro.

Esquema da arquitectura em cinco camadas, figura/ NVIDIA

Em primeiro lugar está a camada de energia. “A inteligência gerada em tempo real requer electricidade produzida em tempo real.” Huang Renxun define a energia como o ponto de partida das infra-estruturas de IA e, ao mesmo tempo, como o gargalo físico que limita a quantidade de inteligência que o sistema pode produzir, determinando fundamentalmente o limite superior da escala de produção de inteligência. Cada Token gerado tem, por trás, a gestão do fluxo de eletrões e do calor.

Esta perspectiva está perfeitamente alinhada com as tendências actuais da indústria. O “MIT Technology Review” aponta que a Agência Internacional de Energia prevê que o consumo de energia dos centros de dados globais irá duplicar num prazo de cinco anos. Na região da Virgínia, nos Estados Unidos, que é a mais concentrada em centros de dados, já 26% da electricidade é fornecida aos centros de dados. Tal como afirma um artigo da “36kr”, o ambicioso plano de IA de biliões de dólares de Huang Renxun enfrenta, na prática, um teste de “megawatts”.

Acima da energia estão os chips, concebidos para transformar de forma eficiente a energia em computação em grande escala. As cargas de trabalho de IA exigem capacidades extremas de processamento paralelo, memória de alta largura de banda e interligações rápidas. Huang Renxun sublinha que “os avanços na camada de chips determinam a velocidade de expansão da IA”. Este é precisamente o território central da NVIDIA — e é a razão fundamental pela qual continua a investir em I&D e a iterar produtos com um ciclo de uma geração por ano.

Acima dos chips está a camada de infra-estruturas, incluindo terreno, fornecimento de energia, sistemas de arrefecimento, comunicações de rede, bem como o sistema de engenharia necessário para orquestrar milhares e milhares de processadores numa única máquina. Esta camada é uma reconfiguração do mundo físico. Huang Renxun chama-lhe “fábrica de IA”; deixa de ser um armazém para guardar informação e passa a ser uma linha de produção para fabricar inteligência.

Acima das infra-estruturas está a camada dos modelos de IA capazes de compreender linguagem, biologia, química, física e até finanças e medicina — e é também, normalmente, a percepção intuitiva que o público em geral tem de IA. Huang Renxun destaca especialmente que os modelos de linguagem são apenas uma categoria. O trabalho com maior capacidade de mudança está a ocorrer em domínios como a IA de proteínas, simulação física e robótica, entre outros.

Ele enfatiza ainda, de forma particular, o valor estratégico dos modelos open source: “Quando modelos abertos atingem níveis de ponta, eles não mudam apenas software; activam a necessidade de toda a pilha tecnológica.” Por exemplo, no DeepSeek-R1, modelos abertos e poderosos de raciocínio irão acelerar a popularização da camada de aplicações e, assim, puxar de forma inversa a procura por chips e por energia.

A camada mais alta é a camada de aplicações, onde o valor económico é gerado, incluindo o desenvolvimento de fármacos, robôs industriais, assistentes jurídicos e carros autónomos. Huang Renxun prevê que as formas tradicionais de software e de APP poderão desaparecer, sendo substituídas por agentes de IA omnipresentes. Ele considera que “cada aplicação bem-sucedida puxa todas as camadas abaixo dela, até à central eléctrica que mantém o seu funcionamento”.

Tendência global de adopção de modelos open source por parte de programadores, figura/NVIDIA

O processo de construção desta arquitectura já foi iniciado. Observando o mundo, fábricas de chips, fábricas de montagem de computadores e fábricas de IA estão a surgir a uma escala sem precedentes, e isto está a tornar-se no maior projecto de infra-estruturas da história da humanidade. No artigo, Huang Renxun aponta que, neste momento, a humanidade já investiu milhares de milhões de dólares, mas no futuro ainda será necessário construir infra-estruturas avaliadas em dezenas de milhares de milhões de dólares.

Vale notar que esta transformação não exige apenas cientistas de topo, mas também grandes quantidades de ofícios técnicos. Huang Renxun escreveu: “A fábrica de IA precisa de electricistas, canalizadores, trabalhadores da indústria do aço, técnicos de redes… são empregos com forte componente técnica e com bons salários, e que actualmente têm oferta inferior à procura.” Isto significa que o patamar para participar na revolução da IA está a baixar rapidamente.

“Estamos apenas a começar.” escreveu Huang Renxun.

A maior parte das infra-estruturas ainda não está construída, a maior parte da força de trabalho ainda não recebeu formação, e a maior parte das oportunidades ainda não foi descoberta. Mas a direcção já é clara: a IA está a tornar-se na infra-estrutura do mundo moderno.

Da disputa pela energia à competição pelos chips, da construção de fábricas ao open source dos modelos, e depois à explosão das aplicações — este “bolo em cinco camadas” encaixado em camadas, está a remodelar a trajectória de crescimento da economia global. Tal como ele afirma no fim do texto, neste momento as nossas escolhas, a velocidade de construção e o modo de implementação vão determinar para onde este tempo seguirá.