A Explosão Inesperada nas Necessidades Computacionais
Jensen Huang, CEO da Nvidia (NVDA), não está a entrar em pânico com o surgimento de modelos de IA como o DeepSeek R1 da China, que ostenta capacidades impressionantes alcançadas através de um treino económico. Em vez disso, Huang está a aproveitar o momento para destacar uma tendência muito mais significativa: o mundo está à beira de exigir um aumento quase inimaginável no poder computacional. Este aumento é impulsionado pelos campos emergentes da IA de raciocínio e aplicações de IA agentivas, empurrando a procura muito além das projeções anteriores.
Durante a sua apresentação na GTC 2025 da Nvidia, Huang apontou para um erro de cálculo crítico feito em toda a indústria há apenas um ano. ‘A lei de escala da IA’, explicou ele, ‘é mais resiliente e, na verdade, hiper-acelerada’. Os requisitos computacionais decorrentes da IA agentiva e das capacidades de raciocínio não são apenas incrementalmente maiores; eles são, na estimativa de Huang, ‘facilmente cem vezes mais do que pensávamos que precisávamos no ano passado nesta altura’.
Para compreender a magnitude desta mudança, é essencial entender o que a IA agentiva e de raciocínio implicam. Agentic AI refere-se a sistemas que podem agir autonomamente em nome de um utilizador, tomando a iniciativa e tomando decisões com base em comportamentos e objetivos aprendidos. Imagine um assistente digital que não apenas responde a comandos, mas gere proativamente a sua agenda, antecipa as suas necessidades e até negoceia em seu nome.
A Reasoning AI, por outro lado, imita o processo cognitivo humano de decompor problemas complexos em etapas menores e gerenciáveis. Trata-se de aplicar lógica e dedução para chegar à resposta ideal para a consulta de um utilizador, indo além do simples reconhecimento de padrões para a verdadeira resolução de problemas. Este é o tipo de IA que pode entender o porquê por trás de uma pergunta, não apenas o quê.
DeepSeek R1: Um Catalisador, Não Uma Crise
O surgimento do R1 da DeepSeek no final de janeiro inicialmente enviou ondas de preocupação por Wall Street. A alegação da empresa de que o seu modelo de raciocínio correspondia às capacidades do modelo da OpenAI, juntamente com a revelação de que o seu modelo DeepSeek V3 mais amplo foi treinado por uns modestos US$ 5 milhões, gerou temores de uma mudança dramática no cenário da IA. O investimento de dezenas de milhões do Silicon Valley em modelos comparáveis de repente pareceu excessivo.
Esta disrupção percebida desencadeou uma reação significativa, embora temporária, do mercado. Os investidores, temendo que as empresas de cloud não precisassem mais gastar biliões nos chips da Nvidia, iniciaram uma liquidação que viu o valor de mercado da Nvidia cair quase US$ 600 biliões. O mercado estava essencialmente a questionar a procura futura pelo hardware de alta potência da Nvidia num mundo onde capacidades de IA aparentemente equivalentes poderiam ser alcançadas por uma fração do custo.
Navegando Desafios Externos: Tarifas e Controles de Exportação
Além das preocupações com o DeepSeek, a Nvidia também enfrentou ventos contrários relacionados a fatores geopolíticos. As ameaças tarifárias do presidente Trump e o potencial para controlos de exportação renovados dos EUA sobre chips destinados à China adicionaram camadas de incerteza às perspetivas da empresa. Estas pressões externas, em grande parte fora do controlo direto da Nvidia, contribuíram para um declínio de 14% no preço das ações da empresa no acumulado do ano, embora permaneça 30% acima nos últimos 12 meses.
Embora a Nvidia possa fazer lobby por exceções e adaptar as suas estratégias, o desafio fundamental representado pelas tarifas e controlos de exportação continua a ser um fator externo significativo que influencia a trajetória da empresa. Estes não são obstáculos tecnológicos, mas políticos e económicos, exigindo um conjunto diferente de respostas.
A Visão de Huang: Blackwell Ultra, Vera Rubin e o Poder do CUDA
Huang, no entanto, usou a sua apresentação na GTC 2025 para abordar diretamente as preocupações levantadas pelo surgimento do DeepSeek, transformando a narrativa de uma potencial disrupção para uma de imensa oportunidade. Ao longo da sua apresentação de duas horas, ele explicou meticulosamente como os modelos de raciocínio, longe de diminuir a necessidade de hardware poderoso, na verdade beneficiariam de chips como o novo Blackwell Ultra da Nvidia e o superchip Vera Rubin.
O seu argumento baseia-se na ideia de que a crescente sofisticação da IA, particularmente o aumento das manifestações físicas da IA, como robôs humanóides e carros autónomos, apenas acelerará a procura por poder computacional. Estas aplicações exigem o processamento em tempo real de grandes quantidades de dados sensoriais, capacidades complexas de tomada de decisão e a capacidade de interagir com o mundo físico de forma segura e confiável. Este é um nível de complexidade que excede em muito as capacidades até mesmo dos modelos de IA mais avançados treinados com recursos relativamente limitados.
Huang também enfatizou o papel crucial da plataforma de software CUDA da Nvidia. O CUDA permite que os desenvolvedores aproveitem todo o potencial dos chips da Nvidia para processamento de propósito geral, estendendo-se muito além das aplicações gráficas tradicionais. Isso cria uma barreira significativa à entrada para os concorrentes, pois replicar a funcionalidade e o desempenho do hardware da Nvidia requer uma compreensão profunda e integração com o ecossistema CUDA.
Além disso, Huang destacou a plataforma de simulação Omniverse da Nvidia, uma ferramenta poderosa para criar mundos virtuais e simular cenários do mundo real. O Omniverse não é apenas para jogos; é um componente crucial no desenvolvimento e teste de sistemas de IA, particularmente aqueles projetados para interação física, como robôs e veículos autónomos. Ele permite que os desenvolvedores treinem e refinem os seus modelos de IA num ambiente seguro e controlado, acelerando o ciclo de desenvolvimento e reduzindo os riscos associados à implantação no mundo real.
A Reação Mista de Wall Street e o Otimismo dos Analistas
Apesar da apresentação convincente de Huang, a reação imediata de Wall Street foi um tanto moderada. As ações da Nvidia sofreram um declínio de mais de 3% no dia da apresentação. No entanto, os analistas permanecem amplamente otimistas sobre as perspetivas de longo prazo da empresa, reconhecendo a mudança fundamental na procura computacional que Huang articulou.
John Vinh, analista da KeyBanc Capital Markets, numa nota aos investidores após a apresentação, destacou as ‘barreiras significativas à entrada’ criadas pela pilha de software CUDA da Nvidia. Ele vê ‘riscos competitivos limitados’ e espera que a Nvidia ‘continue a dominar uma das cargas de trabalho de crescimento mais rápido em cloud e enterprise‘. Vinh também apontou o Omniverse como um ‘fluxo de receita de subscrição de software emergente para aplicações de metaverso’ que poderia aumentar ainda mais a avaliação de mercado da Nvidia à medida que cresce e escala.
O cerne do otimismo dos analistas reside na crença de que a Nvidia não está apenas a surfar na onda da IA; está ativamente a moldá-la. Os investimentos da empresa em hardware, software e plataformas de simulação estão a posicioná-la como um ator central na evolução da IA, desde os seus fundamentos teóricos até às suas aplicações práticas.
O Horizonte em Expansão da IA: Além das Capacidades Atuais
A narrativa que emerge da GTC 2025 da Nvidia não é apenas sobre atender às atuais demandas de IA; é sobre antecipar o crescimento exponencial dessas demandas à medida que a IA continua a evoluir. A mudança para a IA de raciocínio e agentiva, juntamente com o aumento das aplicações físicas de IA, representa uma mudança fundamental no cenário computacional.
As capacidades de modelos de IA como o DeepSeek R1, embora impressionantes, são, em última análise, apenas um trampolim para um futuro onde os sistemas de IA exigirão um poder de processamento muito maior. Isso não é uma ameaça ao domínio da Nvidia; é uma afirmação da sua visão estratégica. A empresa não está simplesmente a reagir ao estado atual da IA; está ativamente a construir a infraestrutura para o futuro movido a IA. Este futuro exigirá não apenas chips mais poderosos, mas também um ecossistema de software sofisticado e ferramentas de simulação avançadas – todas as áreas onde a Nvidia está fortemente investida.
Os desafios colocados por fatores externos, como tarifas e controlos de exportação, permanecem, mas a tendência tecnológica subjacente é clara: a procura por poder computacional está prestes a explodir, e a Nvidia está numa posição única para capitalizar este crescimento sem precedentes. O sucesso a longo prazo da empresa dependerá não apenas da sua capacidade de inovar tecnologicamente, mas também da sua capacidade de navegar no complexo cenário geopolítico e manter a sua posição de liderança no mundo em rápida evolução da inteligência artificial.