Os entusiastas da Nvidia tiveram muito o que comemorar na CES desta semana, com a notícia de que o mais recente GPU da empresa, Vera Rubin, está agora totalmente em produção. Esses poderosos chips de IA — as ferramentas essenciais do boom da IA — foram, afinal, o que ajudou a transformar a Nvidia na empresa mais valiosa do mundo.
No entanto, em sua apresentação principal, o CEO Jensen Huang deixou claro mais uma vez que a Nvidia não se vê apenas como uma fabricante de chips. Ela também é uma empresa de software, com sua influência se estendendo por quase todas as camadas do espectro de IA — e com uma aposta significativa na IA física: sistemas de IA que operam no mundo real, incluindo robótica e carros autônomos.
Em um comunicado de imprensa destacando os anúncios da CES da Nvidia, uma citação atribuída a Huang afirmava que “o momento do ChatGPT para a robótica chegou.” Avanços na IA física — modelos que compreendem o mundo real, raciocinam e planejam ações — “estão desbloqueando aplicações inteiramente novas,” disse ele.
Na própria keynote, no entanto, Huang foi mais cauteloso, afirmando que o momento do ChatGPT para a IA física está “quase aqui.” Pode parecer uma questão de semântica, mas a distinção é importante — especialmente dado o que Huang disse na CES do ano passado, quando apresentou a plataforma Cosmos da Nvidia e descreveu o “momento do ChatGPT” da robótica como estando apenas “ao virar da esquina.”
Então, esse momento realmente chegou ou ainda está teimosamente distante?
Huang parecia reconhecer essa lacuna. “O desafio é claro,” disse ele na apresentação de ontem. “O mundo físico é diverso e imprevisível.”
A Nvidia também não é uma novidade quando se trata de IA física. Ao longo da última década, a empresa preparou o terreno desenvolvendo um ecossistema de software, hardware e sistemas de simulação de IA para robôs e veículos autônomos. Mas nunca se tratou de construir seus próprios robôs ou veículos autônomos. Como Rev Lebaredian, vice-presidente de tecnologia de simulação da Nvidia, disse à Fortune no ano passado, a estratégia ainda é sobre fornecer as ferramentas.
Não há dúvida de que a Nvidia progrediu nesse aspecto no último ano. No campo dos veículos autônomos, hoje ela revelou a família Alpamayo de modelos abertos de IA, ferramentas de simulação e conjuntos de dados destinadas a ajudar os veículos autônomos a operar com segurança em uma variedade de cenários de condução raros e complexos, considerados alguns dos maiores desafios para os sistemas autônomos.
A Nvidia também lançou novos modelos e dados abertos Cosmos e GR00T para aprendizado e raciocínio robótico, e destacou empresas como Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots, Humanoid, LG Electronics e NEURA Robotics, que estão apresentando novos robôs e máquinas autônomas baseadas nas tecnologias da Nvidia.
Mesmo com modelos cada vez mais capazes, ferramentas de simulação e plataformas de computação, a Nvidia não está construindo os carros autônomos ou os robôs em si. As montadoras ainda precisam transformar essas ferramentas em sistemas que possam operar com segurança nas estradas públicas — navegando pela supervisão regulatória, condições reais de condução e aceitação pública. As empresas de robótica, por sua vez, devem traduzir a IA em máquinas que possam manipular o mundo físico de maneira confiável, em escala e a um custo que faça sentido comercial.
Esse trabalho — integrar hardware, software, sensores, sistemas de segurança e restrições do mundo real — continua a ser extremamente difícil, lento e intensivo em capital. E ainda não está claro se um progresso mais rápido na IA é suficiente para superar esses obstáculos. Afinal, o momento do ChatGPT não se tratou apenas do modelo por trás. Esses modelos já existiam há vários anos. Tratava-se da experiência do usuário e de uma empresa que conseguiu capturar uma oportunidade única.
A Nvidia já capturou uma oportunidade única antes — as GPUs se mostraram o motor improvável, mas perfeito, para a IA moderna. Se esse tipo de sorte pode ser repetido na IA física, um domínio muito mais bagunçado e menos padronizado, ainda é uma questão em aberto.
