CEO Jensen Huang da inteligência artificial lançou plataforma de aceleradores de data center com arquitetura Hopper e capacidade maior. Veja se vale a pena investir nas ações.
A popularidade da Nvidia no campo da inteligência artificial (IA) continua crescendo, com o CEO Jensen Huang tendo revelado em uma conferência recente a mais recente inovação em unidades de processamento gráfico (GPU) da empresa.
Com sede em Santa Clara, a Nvidia Corporation é conhecida por suas avançadas tecnologias de GPU e sua participação no mercado de ações sob o símbolo NVDA.
Novidades na Conferência Anual da Nvidia
O evento foi apelidado por um analista do Bank of America de ‘Woodstock da IA’, em referência ao mítico evento que reuniu astros do rock em 69 e também à reunião anual da empresa de investimentos de Warren Buffett, que o megainvestidor chama de ‘Woodstock para Capitalistas’.
Clientes, parceiros e fãs da empresa de chips se reuniram no estádio de um time de hóquei, para o discurso de Huang em uma conferência anual da Nvidia que, este ano, teve capacidade para cerca de 11 mil pessoas, informa a agência Dow Jones.
Participaram de palestras executivos da OpenAI, xAI, de Elon Musk, Meta, Google e Microsoft, além de empresas que usam chips de IA da Nvidia, como L’Oréal, Jaguar Land Rover e Shell. Huang apresentou a sucessora da arquitetura Hopper, lançada há dois anos.
Chamada de Blackwell, ela será mais rápida, terá o dobro do tamanho e estará disponível ainda este ano. Analistas do UBS estimam que possam custar até US$ 50 mil, o dobro do que a geração anterior custava. O CEO da Nvidia disse que pode treinar os últimos modelos de IA com 2 mil GPUs Blackwell usando 4 megawatts de energia durante 90 dias.
Com a geração anterior, esse processo precisaria de 8 mil GPUs e 15 megawatts ao longo do mesmo período de tempo. Contudo, segundo o Nikkei Asia, o mercado não recebeu tão bem as novidades porque a demanda crescente torna difícil para a Nvidia e a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), que fabrica a maioria dos seus chips, acompanhar o ritmo.
Segundo o Nikkei Asia, a Nvidia Corporation e a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), que produz a maior parte dos chips da empresa, enfrentam dificuldades para acompanhar o ritmo do mercado.
Repercussão e Expectativas
É esperado que o novo processador acelere ainda mais a demanda quando a empresa já sofre com gargalos na demanda pelos seus atuais processadores. Há pouco, as ações da Nvidia Corporation caíam 1,81% na Nasdaq, em Nova York.
Para amenizar o gargalo, a TSMC anunciou, no mesmo evento, que começará a aplicar a tecnologia cuLitho, que representa um avanço na litografia de chip, em sua fabricação este ano, desenvolvida em colaboração com a Nvidia e a Synopsis. A litografia é o processo de criação de padrões em uma placa de silício, uma das etapas mais caras e difíceis na fabricação de chips.
Bancos reiteram recomendação de compra: A escassez dos chips não preocupa os analistas do Bank of America (BofA), que mantém sua recomendação de compra das ações da fabricante de chips após o o evento, com preço-alvo de US$ 1,1 mil para a ação. Hoje, ela é cotada a US$ 870.
‘A série de anúncios de produtos e parcerias na conferência GTC continuam a ampliar a vantagem competitiva da Nvidia em uma indústria de serviços de TI e infraestrutura que vale vários trilhões de dólares. No geral, os anúncios ficaram dentro das nossas expectativas’, apontam, em relatório.
Embora não tenham sido anunciadas datas específicas de lançamento ou preços para as GPUs Blackwell, os analistas esperam que as grandes empresas de tecnologia, incluindo Microsoft (Azure), Amazon (AWS), Google (GCP), Oracle (OCI) e outros, adotem a nova plataforma assim que ela for lançada ainda este ano.
‘No geral, a Nvidia continua dominando a cadeia de valor da IA com seu modelo completo (hardware, software, sistemas, serviços, desenvolvedores)’.
Avanços com o Blackwell
Com o Blackwell, os analistas acreditam que a Nvidia Corporation não só deverá consolidar sua liderança no treinamento de IA, mas também avançar significativamente na inferência de IA, processo que um modelo de aprendizado de máquina treinado usa para tirar conclusões a partir de dados novos.
‘O Blackwell é capaz de treinamento até 30x mais rápido em inferência, graças ao seu novo motor de transformador de 2ª geração’.
Fonte: @ Valor Invest Globo
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