A coisa mais importante hoje é a conferência GTC da NVIDIA, é literalmente uma história da humanidade em versão de IA.

A coisa mais importante hoje é a conferência GTC da NVIDIA — é quase uma História da Humanidade em versão AI.

O Huang Jen-hsun ainda nem subiu ao palco, mas o volume de informação que foi antecipadamente “vazado” já daria para escrever um livro.

A Wanwan organizou três grandes destaques. Vamos lá, pessoal gordo, sigam-me.

1）O custo da capacidade de computação para AI cai logo para um décimo

A geração anterior Blackwell já era mesmo forte, certo? Em breve vai ser anunciado em produção em massa o novo chip de próxima geração Vera Rubin.

Onde é que o Vera Rubin é tão forte? Em poucas palavras: é barato.

Ao executar o mesmo modelo de AI, o número de chips fica reduzido para um quarto, e o custo de computação para inferência desce 90%. Descer 90%, amigos. Os três maiores fornecedores de cloud — AWS, Microsoft e Google — já vão ser dos primeiros a entrar.

2）A Groq, comprada no ano passado por 20 mil milhões de dólares, entrega agora o trabalho

Antes, em reuniões de resultados, o Huang Jen-hsun disse que a Groq iria integrar-se ao ecossistema da NVIDIA como uma arquitetura extensível, tal como na altura em que compraram a Mellanox para completar as capacidades de rede.

A LPU da Groq e a GPU da NVIDIA ficam no mesmo centro de dados: a GPU “entende” o problema e a LPU é responsável por cuspir respostas rapidamente.

Com a divisão de trabalho entre dois tipos de chips, a latência em cenários de Agent cai diretamente.

Um AI Agent faz o trabalho por uma pessoa: uma tarefa pode voltar e ir, ajustando o modelo dezenas de vezes — e em cada volta é preciso queimar capacidade de inferência. Além disso, o utilizador está lá à espera. Se for mais lento, a experiência fica logo destruída.

A inferência tem duas etapas: primeiro compreender o teu problema, depois cuspi-lo resposta a resposta, uma palavra de cada vez.

A GPU é excelente na primeira etapa, mas na segunda etapa, a velocidade e a estabilidade de “expulsar” palavras, a LPU da Groq é mais forte.

20 mil milhões foi caro?

Pensa nisto: no futuro, cada empresa vai executar centenas de Agents, e cada Agent vai ajustar o modelo milhares de vezes por dia.

3）Sai o OpenClaw da NVIDIA, chamado NemoClaw

É um conjunto de plataforma open source. As empresas instalam e conseguem implementar “empregados de AI” para correr fluxos de trabalho como um humano, tratar de dados e gerir projetos. Diz-se que já está a ser discutido com a Salesforce e a Adobe.

O que há de interessante é que o NemoClaw não te exige usar chips da NVIDIA. Vais lá ver esta lógica, pois. Vender chips é só ganhar a primeira camada de dinheiro, a dos hardwares. Para ganhar o dinheiro de toda a cadeia, é preciso definir as regras. O Huang Jen-hsun já faz bem as contas.

4）Huang Jen-hsun diz que vai mostrar “chips que o mundo nunca viu”

Muito provavelmente é a estreia da arquitetura de próxima próxima geração, Feynman, em primeira aparição, com produção em 2028, usando o processo de 1,6 nm mais avançado da TSMC.

Além disso, há outra peça pouco falada que acho bastante interessante.

A NVIDIA lançou processadores para portáteis — são dois modelos, com foco em jogos. Quem vende placas gráficas vai mesmo ter de vir disputar o “pão” do CPU.

Sinto que, no futuro, o Huang Jen-hsun vai tornar-se um grande nome da geração.