Há uma nova gigante no mercado de tecnologia. Nesta semana, a Nvidia ultrapassou a Amazon e o Google em avaliação de mercado, posicionando-se como a terceira maior companhia de capital aberto dos Estados Unidos, com uma avaliação de mercado de US$ 1,8 trilhão. O que explica esse sucesso é, obviamente, a corrida da inteligência artificial (IA).
O desempenho da Nvidia no mercado público de ações é impressionante. Somente neste ano, a alta dos papéis já é de 50%, de acordo com o pregão de Nova York desta sexta-feira, 16. No total do ano de 2023, o porcentual foi de 239%. Na quarta-feira que vem, 21, a companhia deve revelar o balanço financeiro do ano passado, com expectativa de apresentar lucro de US$ 31 bilhões, segundo analistas.
Esse sucesso não vem de um chatbot inteligente, como a OpenAI ou o Google, ou em geradores de imagem, como o Midjourney. Na verdade, a Nvidia se especializou em ser o pilar dessas tecnologias, tornando-se fundamental para qualquer empresa que queira impulsionar a IA pelo mundo.
Fundada em 1993, a Nvidia é conhecida por fabricar unidades de processamento gráfico (GPU, na sigla em inglês) de alta potência. Essa tecnologia tornou-se essencial para processar vídeos pesados na indústria de games (abastecendo consoles como Xbox e PlayStation) e indispensável em supercomputadores — que podem ser usados em sistemas de nuvem ou de mineração de criptomoedas, duas áreas em que a Nvidia tornou-se a favorita há anos.
Nos últimos 10 anos, porém, esses pequenos semicondutores de silício ganharam um novo uso. As GPUs são especialmente poderosas para fornecer processamento aos poderosos sistemas de inteligência artificial.
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Para qualquer inteligência artificial funcionar, é necessária uma quantia enorme de dados. Estes, por sua vez, exigem uma infraestrutura de computadores de ponta para processar informações. É aí que entram as GPUs: criados para acelerar processamento gráfico de forma paralela às CPUs (unidades de processamento central, que executam tarefas sequencialmente e com mais consumo de energia), esses chips evoluíram para abastecer as máquinas por onde rodam as redes neurais que turbinam a IA.
“Por conta das GPUs, a Nvidia surfou diversas ondas”, explica Paulo Gitz, estrategista global da XP. Em 2013, quando a computação em nuvem começava a despontar, a receita da empresa era de US$ 4 bilhões. Hoje, a expectativa é de US$ 60 bilhões, diz o analista. “É um sucesso de muitos anos já”.
Quem liderou essas inovações foi o executivo Jensen Huang, fundador e presidente executivo da Nvidia desde o início da firma. Foi ele o responsável por mudar o foco de chips para games para chips para a IA, um mercado ainda em incipiente à época, se comparado à corrida de hoje.
Por conta desse pioneirismo, o hardware fornecido pela companhia tornou-se o padrão do mercado, e diversos pesquisadores, startups e gigantes da tecnologia criam inovações com os semicondutores de IA da firma, e não com os de concorrentes.
O CEO Jensen Huang é um visionário
Matheus Popst, sócio da Arbor Capital
“O CEO Jensen Huang é um visionário, porque ele soube capitalizar bastante em cima das inovações dos últimos anos”, diz Matheus Popst, sócio da gestora Arbor Capital. “Quando chegou o momento do ChatGPT, só tinha a Nvidia vendendo GPU no mercado”.
Como resultado, a Nvidia tornou-se a líder incontestável no setor de semicondutores para inteligência artificial. Segundo dados da consultoria especializada Omdia, a firma de Huang é responsável por 70% da participação de mercado de chips para IA. A área conta com outros nomes gigantes do setor, como AMD e Intel, que investem pesado para desbancar a rival.
A procura cresceu tanto nos últimos anos, em especial em 2023, que startups e outras empresas de tecnologia que querem entrar na corrida da inteligência artificial esperam 18 meses para receber os sistemas da Nvidia, sem optar pela infraestrutura de computação de outras empresas, segundo empresários consultados pelo jornal New York Times. Isso é algo raro em um setor que tem tanta pressa em inovar.
“Para um empresário de tecnologia, é esperar e melhor pagar o sistema de chips para IA da Nvidia do que ficar 6 meses atrasado porque não usou um GPU tão potente”, explica Popst. “Não tem empresa capaz de rivalizar com a Nvidia no momento.”
Nvidia pode sofrer concorrência
O maior caso de sucesso é a OpenAI, desenvolvedora do ChatGPT. A empresa de IA utiliza a estrutura tecnológica da Nvidia desde 2016, quando a startup de IA foi fundada. Para treinar o chatbot de inteligência artificial (lançado em novembro de 2022), a firma utilizou pelo menos 20 mil chips gráficos criados pela Nvidia. Nada disso é barato: cada item pode ter preço superior a US$ 15 mil a US$ 45 mil, a depender do modelo.
Outros clientes da unidade de inteligência artificial da Nvidia incluem a Microsoft, Google, Amazon e Meta. Recentemente, essas firmas anunciaram esforços individuais para fabricar chips próprios, reduzindo a dependência da Nvidia e para acelerar os investimentos em IA. Esse tipo de tecnologia leva anos para ser desenvolvida, além de dezenas de bilhões de dólares em pesquisa.
Existe uma vantagem competitiva da Nvidia. Não só os chips são superiores, mas existe todo um ecossistema de software otimizado para funcionar com o hardware da empresa
Paulo Gitz, analista da XP
Para analistas, esses esforços podem prejudicar o desempenho da empresa de Jensen Huang no futuro — mas não agora. “Existe uma vantagem competitiva da Nvidia. Não só os chips são superiores, mas existe todo um ecossistema de software otimizado para funcionar com o hardware da empresa”, diz Gitz, da XP.
Popst, da Arbor, afirma que a preocupação no momento não é a concorrência natural que deve surgir, mas sim até onde devem continuar os investimentos em inteligência artificial realizados pelas grandes companhias de tecnologia.
“A dúvida é se essas empresas vão continuar comprando chips para sempre. Até o momento, não há produtos de IA generativa que façam centenas de bilhões de dólares em receita para justificar investimentos de outras centenas de bilhões de dólares. É muito dinheiro envolvido”, afirma. “Isso é sustentável no longo prazo?”, questiona.
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