A Nvidia acredita que estamos vivendo o início de uma mudança irreversível: tudo o que se move será, em algum momento, automatizado. Não se trata apenas de robôs industriais, mas de toda a cadeia de setores que dependem de mobilidade, da manufatura à saúde, passando por serviços e logística. “Entramos na era da IA física, na qual máquinas em operação se tornam usuárias pesadas de inteligência artificial, aumentando a competitividade das empresas”, destacou Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da Nvidia para América Latina, em entrevista ao IT Forum.
A empresa já vê aplicações práticas em diferentes regiões, incluindo a América Latina. No Brasil, um exemplo são os robôs usados pelo iFood em condomínios, apoiados por arquitetura e software Nvidia, que também impulsionam carrinhos autônomos para movimentação de pallets em centros de distribuição. Essa base tecnológica é fruto de anos de investimento em plataformas como o Nvidia Isaac, para robótica, e o Nvidia Metropolis, voltada a cidades e segurança.
Segundo a Nvidia, um dos maiores obstáculos para acelerar a automação não é o custo nem a disponibilidade de hardware, mas a escassez de mão de obra qualificada. “Desde a nossa fundação, mantemos o foco em criar um ecossistema preparado. Não somos uma instituição de ensino, mas oferecemos cursos, kits universitários e programas como o Nvidia Developer e o Ambassador para capacitar desenvolvedores e engenheiros”, afirma a empresa.
Nos últimos anos, universidades federais brasileiras passaram a incluir cursos de graduação em IA, ampliando o acesso ao conhecimento. A Nvidia vê nesse cenário um passo crucial para democratizar a robótica, a simulação em tempo real e outras aplicações avançadas. Ainda assim, estima que, devido à falta de profissionais especializados, as empresas hoje aproveitam apenas 20% a 25% do potencial que as soluções de IA poderiam oferecer.
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Do CUDA à explosão da IA generativa
A revolução tecnológica da Nvidia tem raízes em 2006, quando a empresa lançou a linguagem CUDA, que permitiu que qualquer programador utilizasse GPUs para além dos gráficos. O salto veio em 2012, quando pesquisadores da Universidade de Toronto usaram CUDA para treinar redes neurais, um marco que abriu caminho para a computação acelerada por GPU na IA.
A explosão da IA generativa, a partir de 2022, ampliou esse alcance. Hoje, a Nvidia fornece tanto o hardware quanto o software para empresas criarem soluções personalizadas, capazes de prever demandas, otimizar processos e até eliminar a necessidade de testes em humanos e animais na área médica. “Estamos no momento certo, com o produto certo, e o potencial de aplicação é escalável e praticamente infinito”, reforça o executivo.
No Brasil, 80% dos negócios da empresa passam por parceiros hyperscalers, com investimentos crescentes em data centers. A expectativa é de que mudanças tributárias no setor impulsionem ainda mais a adoção de IA, aproveitando a boa conectividade e a mão de obra já disponível. “O desafio não é tecnológico, mas de criar condições para que essas tecnologias floresçam”, conclui Aguiar.
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