Nvidia's Jensen Huang elogia a inteligência artificial OpenClaw: 3 semanas de popularidade superam os 30 anos de acumulação do Linux

IT之家 6 de março de notícias, a mídia de tecnologia Wccftech publicou ontem (5 de março) um artigo, relatando que na reunião da Morgan Stanley, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou que a inteligência artificial de agentes (Agentic AI) está passando por um ponto de inflexão histórico importante.

Jensen Huang elogiou altamente o software de código aberto OpenClaw, chamando-o de “o lançamento de software mais importante da nossa era”, e destacou que o sistema operacional Linux levou cerca de 30 anos para atingir seu nível atual de popularidade, enquanto o OpenClaw alcançou uma superação completa em apenas 3 semanas, tornando-se o software de código aberto mais baixado da história.

Jensen Huang comparou de forma vívida a indústria de IA a um “bolo de 5 camadas” (abrangendo energia, chips e infraestrutura de computação, centros de dados em nuvem, modelos de IA e, finalmente, a camada de aplicação), onde a maior recompensa para grandes provedores de nuvem e laboratórios de ponta vem da camada de aplicação. Inteligências artificiais como OpenClaw, em ambientes altamente personalizados, podem replicar com precisão e substituir cargas de trabalho humanas.

O IT之家 cita na sua introdução que a popularidade do OpenClaw não se deve à sua implementação extremamente complexa, mas sim ao fato de provar ao mundo que a IA pode mudar diretamente a vida dos consumidores, simplificando drasticamente tarefas repetitivas e tediosas.

Jensen Huang explicou que, com apenas uma série de comandos de entrada, os agentes inteligentes podem executar tarefas que normalmente exigiriam muito tempo e conhecimento especializado (como buscas em rede em massa, geração de imagens e análises complexas). Isso levou a um aumento de aproximadamente 1000 vezes no consumo de tokens, criando diretamente um “vácuo de poder de processamento”: enquanto a IA de agentes continuar a penetrar no trabalho humano, qualquer implantação de hardware, independentemente do tamanho, estará limitada pelo poder de processamento.

Para lidar com esse problema de desequilíbrio de capacidade de processamento, a Nvidia está ajustando seu foco de pesquisa e desenvolvimento na arquitetura de seus chips. As arquiteturas Hopper e Blackwell anteriores focaram principalmente em cargas de trabalho de treinamento de IA. No entanto, diante do gargalo de processamento de contexto longo trazido pela IA de agentes, a próxima arquitetura Vera Rubin será lançada com uma grande melhoria na memória embarcada e usará plataformas como ICMS, especificamente para resolver essa limitação.