Notícias

Aug 13, 2023

Os chips de IA levaram a Nvidia a US$ 1 trilhão. Aqui está o que eles são

A coisa mais quente da tecnologia é uma lasca de silício pouco atraente

O que há de mais moderno em tecnologia é um pedaço nada atraente de silício intimamente relacionado aos chips que alimentam os gráficos dos videogames. É um chip de inteligência artificial, projetado especificamente para tornar a construção de sistemas de IA, como o ChatGPT, mais rápida e barata.

Esses chips repentinamente ocuparam o centro do palco no que alguns especialistas consideram uma revolução da IA ​​que pode remodelar o setor de tecnologia – e possivelmente o mundo junto com ele. As ações da Nvidia, principal designer de chips de IA, dispararam quase 25% na última quinta-feira, depois que a empresa previu um grande salto na receita que, segundo analistas, indicava um aumento nas vendas de seus produtos. A empresa valia brevemente mais de US$ 1 trilhão na terça-feira.

Essa não é uma pergunta fácil de responder. “Realmente não existe uma definição completamente acordada de chips de IA”, disse Hannah Dohmen, analista de pesquisa do Centro de Segurança e Tecnologia Emergente.

Em geral, porém, o termo abrange hardware de computação especializado para lidar com cargas de trabalho de IA - por exemplo, "treinando" sistemas de IA para lidar com problemas difíceis que podem sufocar computadores convencionais.

Três empreendedores fundaram a Nvidia em 1993 para expandir os limites dos gráficos computacionais. Em poucos anos, a empresa desenvolveu um novo chip chamado unidade de processamento gráfico, ou GPU, que acelerou drasticamente o desenvolvimento e a reprodução de videogames ao realizar vários cálculos gráficos complexos de uma só vez.

Essa técnica, conhecida formalmente como processamento paralelo, seria fundamental para o desenvolvimento de jogos e IA. Dois estudantes de pós-graduação da Universidade de Toronto usaram uma rede neural baseada em GPU para vencer uma prestigiada competição de IA de 2012 chamada ImageNet, identificando imagens fotográficas com taxas de erro muito mais baixas do que os concorrentes.

A vitória deu início ao interesse no processamento paralelo relacionado à IA, abrindo uma nova oportunidade de negócios para a Nvidia e seus rivais, ao mesmo tempo em que fornece aos pesquisadores ferramentas poderosas para explorar as fronteiras do desenvolvimento da IA.

Onze anos depois, a Nvidia é o fornecedor dominante de chips para construir e atualizar sistemas de IA. Um de seus produtos recentes, a GPU H100, inclui 80 bilhões de transistores - cerca de 13 milhões a mais do que o mais recente processador de última geração da Apple para seu laptop MacBook Pro. Sem surpresa, essa tecnologia não é barata; em um varejista on-line, o H100 custa US $ 30.000.

A Nvidia não fabrica ela mesma esses complexos chips de GPU, uma tarefa que exigiria enormes investimentos em novas fábricas. Em vez disso, ela conta com fundições de chips asiáticas, como a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. e a coreana Samsung Electronics.

Alguns dos maiores clientes de chips de IA são serviços de computação em nuvem, como os administrados pela Amazon e pela Microsoft. Ao alugar seu poder de computação de IA, esses serviços possibilitam que empresas e grupos menores que não podiam construir seus próprios sistemas de IA do zero usem ferramentas baseadas em nuvem para ajudar em tarefas que podem variar desde a descoberta de medicamentos até o gerenciamento de clientes. .

O processamento paralelo tem muitos usos fora da IA. Alguns anos atrás, por exemplo, as placas gráficas da Nvidia eram escassas porque os mineradores de criptomoedas, que montavam bancos de computadores para resolver problemas matemáticos espinhosos para obter recompensas em bitcoin, haviam abocanhado a maioria delas. Esse problema desapareceu quando o mercado de criptomoedas entrou em colapso no início de 2022.

Analistas dizem que a Nvidia inevitavelmente enfrentará uma concorrência mais dura. Uma rival em potencial é a Advanced Micro Devices, que já enfrenta a Nvidia no mercado de chips gráficos para computador. A AMD recentemente tomou medidas para reforçar sua própria linha de chips de IA.

A Nvidia está sediada em Santa Clara, Califórnia. O cofundador Jensen Huang continua sendo o presidente e executivo-chefe da empresa.