O CEO da Nvidia, Jensen Huang, reforçou nesta segunda-feira (16) o otimismo em relação à continuidade do ciclo de expansão da inteligência artificial, projetando que a demanda por computação cresceu “um milhão de vezes” nos últimos dois anos.
Durante evento do setor, o executivo buscou acalmar investidores preocupados com a sustentabilidade do mercado, apresentando uma previsão de vendas de US$ 1 trilhão — o dobro das estimativas do ano passado — como evidência de que o crescimento explosivo da companhia é duradouro. Segundo Huang, o setor vive um ponto de inflexão com a chegada da “terceira geração de IA”, focada em modelos agênticos, o que deve elevar os gastos anuais com data centers para até US$ 4 trilhões até 2030.
Além da infraestrutura de dados, a Nvidia detalhou avanços significativos no setor automotivo, destacando uma parceria estratégica com a Uber. O serviço de transporte planeja lançar uma frota equipada com o software de direção autônoma da Nvidia em 28 cidades ao redor do mundo até 2028, com operações iniciando em Los Angeles e San Francisco já no próximo ano.
O ecossistema da gigante de IA também se expande para montadoras globais, com Nissan, BYD, Geely, Isuzu e Hyundai utilizando os programas da empresa para o desenvolvimento de seus próprios veículos autônomos.
O Salto Tecnológico: Da IA Generativa aos Modelos Agênticos
Para entender a confiança de Huang, é preciso distinguir as fases da inteligência artificial que ele menciona. Enquanto a segunda geração (IA Generativa, como o ChatGPT) foca em criar conteúdo, a terceira geração (IA Agêntica) é projetada para agir de forma autônoma.
- IA Generativa: Funciona como um assistente que responde perguntas ou gera textos e imagens sob demanda.
- IA Agêntica: Funciona como um “agente” capaz de planejar tarefas complexas, utilizar ferramentas externas e tomar decisões para atingir um objetivo específico sem supervisão constante.
Esta evolução exige uma infraestrutura de processamento muito mais robusta, o que explica a projeção trilionária para os data centers. Os “agentes” de IA precisam processar fluxos constantes de dados em tempo real para operar em frotas de veículos ou gerenciar cadeias de suprimentos globais.
