A Nvidia est\u00e1 a preparar-se para uma nova fase na IA, centrada na infer\u00eancia. Jensen Huang afirmou, numa confer\u00eancia da empresa, que o ponto de inflex\u00e3o chegou e que o foco passa a diminuir o custo de entrega dos servi\u00e7os de IA, mantendo a produ\u00e7\u00e3o em larga escala.<\/p>\n
A empresa, perto de completar uma d\u00e9cada de lideran\u00e7a em valor bolsista, est\u00e1 a ajustar a sua estrat\u00e9gia com novos produtos que aliam chips pr\u00f3prios a tecnologia de Groq. A meta \u00e9 tornar mais vi\u00e1veis aplica\u00e7\u00f5es de IA em setores como transporte aut\u00f3nomo e grandes centros de dados.<\/p>\n
Nesta fase, a Nvidia enfrenta maior concorr\u00eancia no desenvolvimento de chips espec\u00edficos para infer\u00eancia. Al\u00e9m de rivais como Google, a empresa avan\u00e7ou com uma parceria que envolve a Groq, adquirindo capacidades para reduzir custos de execu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Huang referiu que a infer\u00eancia, o passo onde o modelo aplica o que aprendeu a dados novos, ganha peso face ao treino de modelos. O objetivo \u00e9 acelerar respostas e reduzir o custo por opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
A empresa anunciou um novo produto que combina chips Nvidia com chips Groq, para otimizar a execu\u00e7\u00e3o de tarefas de IA. Em Dezembro, a Nvidia investiu cerca de 20 mil milh\u00f5es de d\u00f3lares para aceder \u00e0 tecnologia Groq e absorver talento.<\/p>\n
Or\u00e7amentos globais apontam para a corrida pela infer\u00eancia como parte central dos investimentos em IA. Analistas estimam que o gasto com infer\u00eancia deve ultrapassar o investimento no treino em 2025 e manter a tend\u00eancia nos anos seguintes.<\/p>\n
A Nvidia projeta que a procura por chips voltados para IA possa alcan\u00e7ar um volume de at\u00e9 um bili\u00e3o de d\u00f3lares at\u00e9 2027, num sinal da aposta da empresa em escalar aplica\u00e7\u00f5es comerciais da tecnologia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"