NVDA é o rei da inteligência artificial. Sua participação no mercado global de chips de IA é estimada entre 70% e 90%. Seus processadores gráficos de alta potência, ideais para treinar e executar modelos de IA, são tão procurados que obtê-los é uma tarefa em si.
Em junho, com a mania da IA em pleno andamento, o valor de mercado da Nvidia ultrapassou a marca de US$ 1 trilhão. Na sexta-feira, as ações da empresa atingiram o máximo histórico de US$ 549,91.
Não é apenas o hardware da Nvidia que a ajuda a ficar à frente dos concorrentes. o O software Cuda da empresaque os desenvolvedores usam para criar plataformas de IA, é igualmente importante para a sobrevivência da Nvidia.
“O software continua sendo o fosso estratégico para a Nvidia”, explicou Chirag Dekati, analista vice-presidente do Gartner. “Essas… experiências prontas permitem que a Nvidia esteja na vanguarda do compartilhamento de ideias, bem como da adoção.”
O progresso da Nvidia não aconteceu da noite para o dia. Ela vem trabalhando em produtos de IA há anos, mesmo quando os investidores questionaram a mudança.
“Para seu crédito, a Nvidia começou há cerca de 15 anos a trabalhar com universidades para encontrar coisas novas que você possa fazer com GPUs, além de jogos e visualização”, explicou Patrick Moorhead, CEO da Moor Insights & Strategy.
“O que a Nvidia faz é ajudar a criar mercados e isso coloca os concorrentes em uma posição muito difícil, porque no momento em que eles alcançam, a Nvidia está a caminho da próxima novidade”, acrescentou.
Mas as ameaças ao reinado da Nvidia estão aumentando. Os rivais Intel (INTC) e AMD (AMD) estão reunindo suas forças para conquistar sua própria fatia do bolo da IA. Em dezembro, a AMD lançou seu acelerador MI300, que foi projetado para competir com os aceleradores de data center da própria Nvidia. Enquanto isso, a Intel está construindo um acelerador Gaudi3 AI, que também irá competir com as ofertas da Nvidia.
No entanto, não são apenas AMD e Intel. Hyperscalers, que incluem os provedores de nuvem Microsoft (MSFT), Google (GOOG, GOOGL) e Amazon (AMZN), bem como Meta (META), estão cada vez mais recorrendo a seus próprios chips na forma dos conhecidos como ASICs, ou circuitos integrados específicos de aplicação.
Pense nos aceleradores gráficos de IA da Nvidia, AMD e Intel como pau para toda obra. Eles podem ser usados para uma variedade de tarefas relacionadas à IA, garantindo que os chips possam lidar com qualquer coisa que uma empresa precise.
Os ASICs, por outro lado, são mestres em um único negócio. Eles são projetados especificamente para atender às necessidades de IA de uma empresa e geralmente são mais eficientes do que GPUs da Nvidia, AMD e Intel.
Este é um problema para a Nvidia, já que os hiperescaladores gastam muito quando se trata de GPUs alimentadas por IA. Mas à medida que os escalonadores se concentram mais em seu hardware ASIC, eles podem ter menos necessidade de chips Nvidia.
No entanto, no geral, a tecnologia da Nvidia supera seus concorrentes.
“Eles têm… um pipeline de pesquisa de longo prazo para continuar impulsionando o futuro da liderança em GPU”, explicou DeCati.
Outra coisa a considerar quando se trata de chips de IA é como eles são usados. O primeiro método são os modelos de treinamento, que são chamados de coaching. A segunda é colocar esses modelos em prática para que as pessoas possam usá-los para fazer coisas como criar resultados específicos que você deseja, seja na forma de texto, imagens ou algo totalmente diferente. Isso é chamado de inferência.
OpenAI tem conclusões para ChatGPT, enquanto a Microsoft tem conclusões para Copilot. Cada vez que você envia uma solicitação para qualquer um dos programas, ele aproveita os aceleradores de IA para gerar o texto ou imagem desejada.
Com o tempo, a inferência provavelmente se tornará o principal caso de uso dos chips de IA, à medida que mais empresas buscam aproveitar diferentes modelos de IA.
No entanto, a explosão da IA ainda está engatinhando. A grande maioria das empresas que irão beneficiar da IA ainda não está no jogo. Portanto, mesmo que a participação de mercado da Nvidia seja afetada, sua receita continuará a aumentar à medida que o campo da IA crescer.
Daniel Holley Ele é editor de tecnologia do Yahoo Finance. Ele cobre a indústria de tecnologia desde 2011. Você pode segui-lo no Twitter @Daniel Holly.
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