Tudo sobre a Nvidia: por dentro da empresa

O balanço da Nvidia (NVDA; NVDC34) é o mais aguardado e o mais importante dessa temporada. Isso porque a gigante dos semicondutores, que lidera a corrida pela inteligência artificial, já subiu mais de 150% só este ano. O que deixa os investidores na dúvida se há espaço para as ações crescerem ainda mais. Mas você sabe o que faz a Nvidia? Acompanhe no texto e saiba tudo sobre a empresa. O que é a Nvidia? A Nvidia Corporation é uma empresa americana sediada em Santa Clara, Califórnia. Inicialmente, a empresa teve como foco o desenvolvimento de unidades de processamento gráfico (as GPUs) – também conhecidas como placas de vídeo -, para jogos de computador.Mas, ao longo dos anos, expandiu suas operações para incluir outros campos, como inteligência artificial, mineração de criptomoedas, computação em nuvem, carros autônomos e dispositivos móveis. Vale dizer que, para qualquer inteligência artificial funcionar, é necessária uma quantidade enorme de dados. Estes, por sua vez, exigem uma infraestrutura de computadores de ponta para processar as informações. E é aí que entram as GPUs da Nvidia, que são a espinha dorsal de muitos dos avanços em aprendizado profundo e machine learning da IA. Fundação e primeiros anos A Nvidia Corporation foi fundada em 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem em Santa Clara, Califórnia. Os fundadores tinham a visão de que o futuro da computação estava na computação gráfica acelerada por hardware, especialmente para videogames e multimídia. Inicialmente, a empresa focou no desenvolvimento de processadores gráficos para PCs, com a ideia de transformar o entretenimento interativo por meio da computação visual. Em 1995, a Nvidia lançou seu primeiro produto, a NV1, uma GPU que não teve sucesso comercial significativo, mas ajudou a empresa a refinar sua tecnologia. O grande avanço veio em 1999, com o lançamento da GeForce 256, a primeira GPU do mundo a integrar um motor de transformação e iluminação diretamente no hardware, o que revolucionou o processamento gráfico em tempo real. Com a GeForce 256, a Nvidia ganhou rapidamente reconhecimento e se tornou uma força dominante no mercado de GPUs, especialmente para jogos. A empresa começou a licenciar sua tecnologia para fabricantes de PCs e placas-mãe, estabelecendo parcerias com grandes nomes da indústria. Outros fatos relevantes da história da empresa: 2000: A Nvidia adquiriu a 3dfx, uma concorrente importante, fortalecendo sua posição no mercado de jogos. 2002: A Nvidia foi escolhida pela Microsoft para fornecer a GPU para o console Xbox, o que aumentou sua visibilidade no mercado de entretenimento. 2006: A Nvidia lançou a arquitetura CUDA, que transformou suas GPUs em plataformas de computação paralela não apenas para gráficos, mas também para tarefas computacionais complexas, como inteligência artificial (IA), ciência de dados e simulações científicas. 2007: A empresa começou a se expandir além dos jogos e gráficos, vendo a potencial aplicação de suas GPUs para machine learning e computação de alto desempenho (HPC). DESCUBRA COMO INVESTIR NO FUTURO COM ETFs DE IA Expansão para inteligência artificial e computação em nuvem Nos anos 2010, a Nvidia começou a se firmar como uma empresa de tecnologia de ponta além dos gráficos, com suas GPUs sendo cada vez mais usadas para tarefas de inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo. Isso coincidiu com a explosão de big data e a necessidade de processar enormes volumes de dados rapidamente. 2012: A Nvidia viu um grande crescimento com o lançamento da arquitetura Kepler, que aumentou o desempenho gráfico e trouxe inovações para a eficiência energética das GPUs. 2016: A empresa lançou a linha Nvidia Pascal, que foi um marco importante para aprendizado profundo e IA. A arquitetura Pascal acelerou dramaticamente o desempenho de redes neurais profundas e fez da NVIDIA uma peça central na revolução da IA. 2017: A Nvidia se tornou uma das principais fornecedoras de GPUs para data centers, sendo usada em plataformas de IA e computação em nuvem em empresas como Google, Amazon e Microsoft. 2018: A Nvidia apresentou a arquitetura Turing, introduzindo uma inovação significativa com ray tracing em tempo real, que trouxe um salto no realismo gráfico para jogos e simulações. Liderança em IA e computação de alto desempenho Nos anos mais recentes, a Nvidia solidificou sua posição como líder global em inteligência artificial e computação de alto desempenho (HPC), expandindo sua atuação em várias indústrias, desde automóveis autônomos até a saúde. Em 2020, a Nvidia anunciou a compra da Arm Holdings, uma das maiores empresas de design de chips do mundo, por US$ 40 bilhões. Embora a aquisição não tenha sido concluída devido a reguladores, o movimento destacou a ambição da Nvidia em ampliar sua influência em arquiteturas de processadores móveis e IoT. A empresa também lançou a plataforma A100, projetada especificamente para data centers de IA e aprendizado profundo, e foi amplamente adotada por empresas que trabalham com grandes modelos de IA e machine learning. Em 2022, a Nvidia continuou a expandir suas ofertas com o Nvidia Omniverse, uma plataforma para criar e simular mundos virtuais em tempo real, usada em design industrial, entretenimento e simulação científica. Tudo o que a Nvidia faz Abaixo, resumimos seus principais produtos: Placas de vídeo para games: a Nvidia é famosa por suas GPUs da linha GeForce, que são utilizadas em jogos e garantem gráficos de alta qualidade, desempenho e realismo nos jogos. Computação gráfica profissional: as GPUs da série Quadro são projetadas para designers, arquitetos e profissionais de efeitos visuais que trabalham com software de design 3D, modelagem e animação. Data centers e computação de alto desempenho (HPC): A linha Nvidia Tesla (agora chamada de Nvidia A100 e H100) é usada para acelerar o processamento em data centers, pesquisa científica e cálculos complexos, como simulações físicas e biológicas. Inteligência artificial e machine learning: a Nvidia é uma das líderes na criação de hardware e software para IA. Suas GPUs são essenciais para treinar modelos de aprendizado profundo (deep learning), o que é usado em várias áreas, desde reconhecimento facial até veículos autônomos. A plataforma Nvidia CUDA permite que desenvolvedores criem soluções aceleradas por GPU em áreas como visão computacional e IA. Veículos autônomos: a Nvidia também está investindo em tecnologia para carros autônomos por meio da plataforma Nvidia DRIVE, que oferece o hardware e software necessários para veículos autônomos, ajudando a processar informações em tempo real. Realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR): A Nvidia está envolvida no desenvolvimento de tecnologias que suportam VR e AR, criando soluções para ambientes imersivos. Streaming de jogos (Cloud Gaming): a Nvidia também é uma pioneira no mercado de jogos em nuvem com o Nvidia GeForce NOW, um serviço que permite jogar games exigentes em qualquer dispositivo conectado à internet, sem precisar de um hardware poderoso localmente. Por que a Nvidia é a “queridinha” da inteligência artificial? A Nvidia é considerada uma peça-chave no avanço da inteligência artificial (IA) por diversos motivos. A empresa se destacou como líder em hardware especializado, fornecendo tecnologias que permitiram avanços significativos no treinamento e na execução de modelos de IA. A empresa é considerada essencial para a IA porque suas GPUs e ferramentas de software são a espinha dorsal de muitos dos avanços modernos em aprendizado profundo e machine learning. A empresa oferece soluções que tornam o treinamento e a execução de modelos de IA muito mais rápidos e acessíveis, permitindo avanços em diversas áreas como pesquisa, automação, saúde e entretenimento. A relevância da empresa para IA está em: 1. GPUs otimizadas para IA As unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia são muito mais eficientes que as CPUs (processadores tradicionais) para realizar os cálculos massivos exigidos pelo machine learning e deep learning. Modelos de IA, especialmente redes neurais profundas, precisam de uma grande capacidade de processamento paralelo para analisar grandes volumes de dados e realizar bilhões de operações matemáticas simultaneamente. As GPUs da Nvidia, com milhares de núcleos de processamento, aceleram esse processo. 2. CUDA – plataforma de programação Paralela A Nvidia desenvolveu a plataforma de computação paralela CUDA (Compute Unified Device Architecture), que permite que desenvolvedores programem suas GPUs para realizar cálculos massivos necessários para tarefas de IA, como aprendizado profundo e análise de dados. CUDA tornou mais fácil para cientistas de dados e engenheiros de IA utilizarem o poder das GPUs sem a necessidade de aprender programação de baixo nível. 3. Bibliotecas e ferramentas de IA A Nvidia fornece uma série de bibliotecas e ferramentas de software otimizadas para IA, como: cuDNN: biblioteca de aprendizado profundo que acelera operações de redes neurais, como convoluções. TensorRT: plataforma de inferência para acelerar a execução de modelos de IA treinados, reduzindo a latência e o consumo de energia em tempo de execução. Nvidia Deep Learning AI (DLA): oferece hardware especializado em deep learning. 4. Data centers e infraestrutura de IA As GPUs da Nvidia são amplamente usadas em data centers que suportam serviços em nuvem, computação de alto desempenho (HPC) e IA. Empresas como Google, Amazon e Microsoft utilizam GPUs da NVIDIA em suas plataformas de nuvem para oferecer treinamento e execução de IA em larga escala. Os produtos como Nvidia A100 e H100 são otimizados para processar grandes volumes de dados e treinar modelos com milhões de parâmetros. 5. Avanços em modelos de IA de grande escala A Nvidia desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de modelos de IA de grande escala, como os usados em processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional, e outros. Isso inclui a aceleração de modelos como GPT, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs). Esses modelos se beneficiam do poder de processamento das GPUs da Nvidia para serem treinados com volumes massivos de dados em um tempo viável. 6. Parcerias e colaborações A Nvidia colabora com uma série de empresas e organizações de pesquisa que trabalham na fronteira da IA. Por exemplo, suas parcerias com universidades e grandes laboratórios de pesquisa ajudam a melhorar algoritmos e métodos para otimizar ainda mais o desempenho em IA. Além disso, a Nvidia trabalha com empresas de setores variados, como saúde, automotivo e finanças, para aplicar IA em contextos práticos. 7. Autossuficiência no desenvolvimento de hardware e software Ao contrário de outras empresas que se concentram exclusivamente no desenvolvimento de hardware ou software, a Nvidia desenvolve ambos. Isso dá à empresa uma vantagem significativa, pois ela pode otimizar a interação entre o hardware e o software, resultando em melhor desempenho para tarefas de IA. 8. IA em veículos autônomos e robótica A Nvidia também tem liderado o uso da IA em veículos autônomos com sua plataforma Nvidia DRIVE, que combina hardware e software para processar dados de sensores e tomar decisões em tempo real. Sua tecnologia de IA é fundamental para o avanço de veículos autônomos, robótica e sistemas de navegação complexos. 9. Futuro da IA generativa A Nvidia está profundamente envolvida em tecnologias de IA generativa, como modelos que criam texto, imagens e até mesmo vídeos a partir de dados brutos. A demanda por esse tipo de IA tem explodido, especialmente com o uso de modelos como o ChatGPT e outros sistemas de geração de conteúdo, que dependem do poder computacional das GPUs para treinamento e inferência. Futuro e perspectivas A Nvidia está posicionada para continuar liderando em computação gráfica e inteligência artificial. Com a crescente demanda por computação em nuvem, IA generativa, veículos autônomos, e realidade virtual/aumentada, a empresa tem inúmeras oportunidades para expandir sua influência. Como dito, a Nvidia começou como uma empresa focada em jogos, mas se transformou em uma potência tecnológica fundamental em IA, data centers, e automação, desempenhando um papel essencial na evolução da computação moderna. Há risco de investir na Nvidia? Um questionamento comum do mercado sobre a Nvidia é se o fenômeno teria ainda mais espaço para crescimento.Outro é a existência de uma bolha de IA. Isso porque a disparada de empresas ligadas à inteligência artificial na bolsa faz soar um alerta. Parte dos analistas acredita que o mercado está diante de uma bolha formada pelas empresas de tecnologia. Uma “bolha” acontece quando um mercado ou setor produtivo cresce a um ponto que se descola da realidade e dos fundamentos econômicos daquele cenário. Nesse caso, haveria uma bolha se analistas estiverem projetando lucros e avanços ao setor de inteligência artificial a patamares maiores do que eles podem realmente alcançar. Como investir em IA, então? Uma boa opção para os investidores que desejam surfar a onda da inteligência artificial, mas têm receio de se expor a uma ação específica, justamente pelo receio de bolha ou de escolher o ativo errado, Luís Moran, head da EQI Research, recomenda o investimento em ETFs expostos à inteligência artificial. “O mercado de ações no Brasil não tem nenhuma empresa envolvida diretamente no desenvolvimento de IA. Na verdade, boa parte dessas empresas é negociada nos EUA. E se investir no exterior é algo bastante simples e fácil hoje em dia, existe um trabalho adicional de escolher o que comprar. Afinal, ao invés de investir no Google em 2004, você poderia ter escolhido o Yahoo. E seus resultados não seriam nem de perto tão bons”, diz. “Mas existe uma solução também para isso. Ao invés de escolher e comprar as ações individuais de IA, você pode comprar uma carteira de ações já pronta e montada, que vai incluir as principais empresas do setor e garantir que você não esteja deixando passar pelos vão dos dedos nenhuma daquelas empresas que serão vencedoras do setor. Esta alternativa chama-se Exchange Traded Fund ou simplesmente ETF”, ele ensina. O que são ETFs? Um ETF nada mais é do que um fundo de investimentos que é negociado diretamente na bolsa. Às vezes eles seguem uma carteira estabelecida de ações, as vezes o gestor do fundo vai escolher no que vai investir. E o investidor passa a contar com essa expertise. Normalmente, os ETFs têm objetivos claros. Um ETF especializado em IA vai investir em empresas de tecnologia ligadas ao setor, normalmente reproduzindo um dos índices de ações do segmento. Assim, eles oferecem diversificação instantânea, mitigando riscos do investimento em um único ativo. E permitem que o investidor brasileiro consiga se expor às principais empresas de IA. Moran aponta ainda quais são os 5 ETFs mais interessantes para investir em IA neste momento: ETF iShares US Technology iShares Expanded Tech Sector ETF Global X Inteligência Artificial & Technology Global X Robotics & Artificial Intelligence First Trust Dow Jones Internet Index Fund Quer saber em detalhes por que esses cinco ETFs são os recomendados? Clique aqui e baixe, gratuitamente, o relatório completo da EQI Research. Você leu tudo sobre a Nvidia. Para investir melhor, consulte os e-books, ferramentas e simuladores gratuitos do EuQueroInvestir! Aproveite e siga nosso canal no Whatsapp!

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Cláudia Zucare

Cláudia Zucare

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