Sequoia conversa com Jensen Huang: O modo de cálculo enfrenta uma mudança monumental de 60 anos, você não será substituído pela IA, mas será superado por aqueles que "sabem usar bem a IA"

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Fonte: Sequoia Capital

Tradução: Yuliya, PANews

Prefácio do editor: No passado, nossos centros de dados eram apenas para armazenar ficheiros para pesquisa humana; agora, o cálculo está evoluindo para geração, onde cada palavra, cada imagem, cada vídeo é produzido em tempo real e altamente personalizado de acordo com o contexto do solicitante. Nesta onda global, o sócio da Sequoia Capital, Konstantine Buhler, e Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, tiveram um diálogo aprofundado sobre as grandes transformações na tecnologia de cálculo. Huang Huang acredita que a automação não traz desemprego, mas sim uma demanda ampliada por força de trabalho e uma elevação na própria profissão; as pessoas não perderão seus empregos por causa da IA, mas podem ser substituídas por aqueles que souberem usar bem a IA.

A transição entre o modo de cálculo de fábrica de IA e o paradigma de geração

Konstantine: Muito obrigado pela sua presença, Jensen Huang. Estamos no meio de uma revolução de IA em grande escala, cujo ritmo e escala podem até superar a Revolução Industrial. Você já afirmou que o que está acontecendo agora é a maior construção de infraestrutura da história da humanidade. No centro dessa construção estão as fábricas de IA, e as empresas que as capacitam são a NVIDIA. Você pode nos explicar, o que é uma fábrica de IA? Por que ela é o investimento mais valioso para todas as empresas nos próximos dez anos?

Huang Huang: Você pode entender a IA de várias formas. A mais familiar para o público provavelmente é por meio de navegação na web e interação com chatbots: você fornece uma palavra-chave (Prompt), e ele responde com um texto. Mesmo que você já use IA há algum tempo, perceberá que suas capacidades evoluíram de forma bastante significativa nos últimos dois ou três anos.

Há dois anos, ouvimos falar do ChatGPT. Ele é, essencialmente, um software de computador que entende suas entradas de informação. Ele percebe, compreende e transforma essa informação em outros conteúdos. Por exemplo, você pode fornecer um arquivo PDF e pedir que ele resuma, isso é texto para texto; você pode pedir que gere uma imagem a partir de uma história, isso é texto para imagem; ou fornecer uma foto e pedir que descreva a cena, isso é imagem para texto. Essa capacidade era chamada de IA generativa há dois anos.

Mas, além de entender e gerar, o que tem mais valor é a capacidade de pensar. A base da IA generativa lhe dá raciocínio interno, inferência passo a passo e resolução de problemas. Além disso, ela agora consegue gerar comandos de controle para usar ferramentas, seja navegadores, planilhas, Photoshop, AutoCAD ou, no futuro, controlar sistemas mecânicos (como robôs e veículos autônomos).

Há dois anos, as pessoas achavam o ChatGPT divertido, capaz de escrever poemas e músicas, mas às vezes também falhava ou falava bobagens; hoje, temos sistemas de agentes (Agentic systems). A IA não se limita a entender informações, ela agora consegue raciocinar e realizar tarefas úteis. Como ela faz trabalho útil, a IA gera valor comercial real. Não pagamos por amigos que só sabem falar bem, mas por quem realmente trabalha. Hoje, há pessoas contratando IA por hora, pagando entre 20 e 30 dólares por hora. Por isso, ela se tornou o software de crescimento mais rápido da história.

Do ponto de vista da lógica da cadeia de produção, devemos voltar aos princípios fundamentais. A indústria de computadores que conhecemos hoje foi estabelecida há cerca de 64 anos. Naquela época, a IBM lançou o System/360, que foi a razão de a IBM se tornar a empresa mais valiosa do mundo na época.

Nos últimos 60 anos, a essência do cálculo era pré-gravar e recuperar: você escreve uma história, tira uma foto, grava um vídeo, salva como arquivo no disco rígido; quando precisa, recupera do disco. É por isso que esses edifícios são chamados de centros de dados. Eles apenas armazenam dados, não fazem muitos cálculos.

Mas a situação mudou agora. Na era da IA, toda vez que você fornece um novo contexto e uma nova solicitação, a IA realiza compreensão, raciocínio em tempo real e gera um resultado totalmente novo. Por exemplo, minha palestra de hoje foi gerada em tempo real com base nos diferentes contextos dos presentes, e não uma leitura de roteiro. Isso é inteligência.

No futuro, cada pixel, cada som, cada vídeo, até cada anúncio e notícia será totalmente gerado sob medida para você, e não apenas recuperado de registros anteriores. Isso significa que, no futuro, precisaremos de muitos geradores, ou seja, das grandes máquinas que estamos construindo, as fábricas de IA.

A rede inteligente que envolve o planeta e a usina do século digital

Konstantine: Qual será a escala dessas geradoras?

Huang Huang: Atualmente, fornecemos informações e geração inteligente para cerca de 1 bilhão de pessoas globalmente. Mas, como a IA se tornou um agente inteligente (Agents), ela pode trabalhar por conta própria, e até mesmo um agente pode se comunicar e colaborar com outro. Dentro da NVIDIA, há centenas ou milhares de agentes conversando e resolvendo problemas (todos operando em ambientes seguros e controlados).

Isso significa que, no futuro, não apenas humanos usarão a internet, mas também bilhões de agentes estarão trabalhando dia e noite. Empresas, veículos autônomos, robôs, até sistemas de edifícios, todos conversando entre si. Todas as instruções, todos os pensamentos, são gerados em tempo real.

É como uma camada espessa de rede de cálculo, como um casulo envolvendo toda a Terra. Parece exagero, mas na história já aconteceu duas vezes:

A primeira foi há 300 anos, quando a Siemens na Alemanha criou uma máquina que, ao ser acionada, emitia uma força invisível poderosa — a eletricidade. Hoje, a rede de geração de energia (a rede elétrica) cobre toda a Terra.

A segunda foi há 35 anos, com a internet nos EUA, que hoje também cobre toda a comunicação global.

Agora, estamos diante de uma terceira rede, a rede inteligente. A NVIDIA constrói o que chamamos de “dínamo” desta nova era. O dínamo de 300 anos atrás era movido por água, vento ou carvão (átomos), e produzia elétrons; a nossa máquina, por sua vez, recebe elétrons (energia elétrica) e gera dados digitais. Esses dados, combinados de diferentes formas, se transformam em linguagem, matemática, biologia, física, clima, ou seja, em linguagem de proteínas, genes, física, previsão do clima, mundos 3D, robôs e veículos autônomos.

Essas máquinas de 300 anos de diferença têm uma lógica semelhante: entrada de átomos, saída de elétrons; entrada de elétrons, saída de números digitais. Esses números digitais são o que chamamos de Tokens, ou seja, inteligência. Produzimos em massa esses tokens inteligentes nas fábricas, e essa é a essência da fábrica de IA.

Konstantine: Estamos no meio de uma confluência de múltiplas revoluções. Da transição energética, às redes globais de telecomunicações, até o núcleo da revolução inteligente com GPUs e fábricas de IA, como H100 ou a arquitetura Vera Rubin. Tudo está sendo integrado.

Huang Huang: Exatamente, nossa unidade de cálculo é chamada de “rack”. Cada rack contém 72 chips. Este ano, vamos fabricar cerca de 8 milhões desses componentes. Um rack pesa 2 toneladas, custa 4 milhões de dólares, e contém 1,5 milhão de peças. É o equipamento mais caro do mundo, mas produzimos em grande escala, como celulares, e enviamos para centros de dados ao redor do mundo. É grande, e transportá-lo exige força.

A lógica de investimento em um bolo de cinco camadas na era da IA

Konstantine: Essa é uma visão extremamente empolgante. Seja para grandes corporações ou indivíduos, como participar dessa revolução?

Huang Huang: Investir na indústria de IA pode ser imaginado como um bolo de cinco camadas. Você sabe, uma fábrica de IA que custa 50 bilhões de dólares pode gerar de 300 a 400 bilhões de dólares em valor inteligente, com um retorno de investimento bastante impressionante. Então, o que são essas cinco camadas?

Primeira camada: Energia (Energy): a base, o gerador de energia. Essa é a maior oportunidade de crescimento na indústria de energia há gerações. Para suportar o cálculo, energias sustentáveis (nuclear, eólica, solar, hidrogênio) receberão grandes investimentos. Sempre que há geração de energia, há investimento. É por isso que Siemens, Mitsubishi, GE Vernova e outras empresas estão se destacando.

Segunda camada: Chips e infraestrutura de computação (Chips/Computers): incluindo chips, computadores, redes, switches e tecnologia de fotônica de silício.

Terceira camada: Infraestrutura (Infrastructure): incluindo terra, energia, edifícios, capital e operações diárias de centros de dados. Esses recursos estão atualmente em extrema escassez.

Quarta camada: Modelos (Models): grandes modelos baseados em infraestrutura de nuvem. Este é um campo de investimento altamente impulsionado pelo mercado na história da humanidade. Conhecemos bem a OpenAI e a Anthropic. Mas lembre-se, a IA não aprende apenas linguagem natural, ela aprende qualquer coisa estruturada. Estamos estudando as leis do mundo físico — por exemplo, minha confiança ao sentar-me na cadeira não vem de uma chance de 47%, mas de 100% na física. A IA também pode aprender proteínas, genes, funções celulares. A escala da indústria do mundo físico é de cerca de 80 trilhões de dólares, uma fronteira pouco discutida, mas extremamente importante.

Quinta camada: Aplicações (Applications): usando as tecnologias de base, inúmeras startups estão reinventando setores como finanças, direito, contabilidade, transporte, logística. No ano passado, o investimento de risco nesta camada superior atingiu 100 bilhões de dólares, o maior da história do VC.

Este futuro será imenso. Estamos apenas começando, com previsão de 1 trilhão de dólares de investimento neste ecossistema este ano. Mas prevejo que, no futuro, a IA será uma economia de até 20 trilhões de dólares por ano. A inteligência é tão importante? Quem precisa de inteligência? Quanto você precisa? Entender isso orienta seus investimentos.

IA não veio para substituir empregos, mas para elevar sua capacidade

Konstantine: Essa não é apenas uma oportunidade de mercado de vários trilhões de dólares, com uma explosão de hardware e aplicações, mas também criará muitas oportunidades reais de emprego para a humanidade.

Huang Huang: Completamente de acordo, e é importante enfatizar isso. Agora, cada país, cada cultura tem uma atitude diferente em relação à IA. Mas quero sinceramente aconselhar: cuidado com os enredos de filmes de ficção científica de Hollywood. Não caia na armadilha de acreditar em “Terminator”, “ponto de singularidade” ou que “há 20% de chance de IA destruir a humanidade”. Isso é pura bobagem.

Alguns até assustam dizendo: “Não sabemos como a IA funciona, é muito misteriosa, talvez ela se desligue amanhã”. Isso é absurdo. IA é apenas computador e software, os engenheiros sabem exatamente como ela funciona, senão, como fariam ela ficar mais segura e inteligente a cada ano?

Hoje, a IA comete menos ilusões, gera conhecimento preciso e contextualizado, e até pesquisa informações quando não sabe algo. Antes de responder, ela faz uma autorreflexão, apresenta várias opções e depois te dá a resposta. Assim como um carro de hoje é muito mais seguro que um de 100 anos atrás, a indústria tecnológica está empenhada em tornar a IA extremamente segura.

Portanto, concentre-se no que é certo. Tenho certeza de uma coisa: você provavelmente não perderá seu emprego por causa da IA, mas pode perder seu emprego para alguém que sabe usar a IA.

Já que essa tecnologia dá às pessoas superpoderes, aproveite-a! Seja para contar ao seu amor, seus filhos, sua empresa ou seu país: abrace a IA.

Konstantine: Mas, falando de empregos, as pessoas realmente estão preocupadas.

Huang Huang: Sempre que ouço alguém criar pânico sobre empregos, fico irritado. Este ano, investimos 1 trilhão de dólares nesse ecossistema, criando mais empregos do que nunca — energia, chips, infraestrutura, modelos, aplicações.

Algumas pessoas perguntam: e os empregos tradicionais? Aqui está um erro comum: confundem “emprego” com “tarefa”.

Por exemplo, sou CEO. Minhas tarefas diárias são digitar e falar. Agora, a IA digita e fala melhor que eu, de nível sobre-humano, mas, como CEO, estou mais ocupado do que antes.

Deixe-me dar um exemplo mais profundo. Há cerca de 12 anos, um cientista da computação de ponta alertou: “A visão computacional de análise de imagens médicas nunca se cansa, não perde detalhes, é como um super-humano”. Ele previu que a primeira profissão a ser eliminada pela IA seria a de radiologista. E aconselhou: “Não estude mais essa profissão”.

Ele estava tecnicamente certo. Hoje, todos os sistemas de radiologia usam visão computacional, e todos os radiologistas usam IA como auxílio. Mas o resultado? A demanda por radiologistas aumentou em todo o mundo!

Por quê? Porque o objetivo do radiologista não é apenas olhar imagens, mas colaborar com clínicos no diagnóstico. Com a automação, eles trabalham com maior eficiência, atendendo mais pacientes, e os hospitais lucram mais. Como o lucro aumenta, eles contratam mais radiologistas! Quem ouviu o aviso e não estudou radiologia perdeu a oportunidade.

Da mesma forma, recentemente, dizem que a IA escreve código, que 90% da programação desaparece, e que não precisamos mais de engenheiros de software. Mas a verdade é que estamos contratando mais engenheiros de software do que nunca! Porque o objetivo do engenheiro de software é resolver problemas e inovar, não digitar mais rápido. Escrever código é apenas uma tarefa, resolver problemas é o núcleo.

A IA não vai eliminar empregos, mas vai aumentar seu valor. Se hoje sou encanador, talvez só siga um projeto; mas amanhã, com IA, posso também ser um designer de cozinhas. Se sou vendedor de móveis ou carpinteiro, antes só colocava madeira, agora posso criar um projeto completo de interiores para sua casa. Minhas habilidades profissionais foram elevadas!

Portanto, acho que a narrativa de que a IA causará desemprego é totalmente equivocada, é apenas uma estratégia para assustar e lucrar com o medo. Ao longo da minha carreira, a tecnologia de computação ficou cada vez mais complexa; há 20 anos, só 2% das pessoas dominavam C++, talvez os investidores de Silicon Valley aqui presentes entendam mais. Mas, com a IA, se você entende a linguagem humana, consegue programar. Nós realmente fechamos a lacuna tecnológica pela primeira vez, e devemos levar todos juntos para essa nova era.