Em uma recente palestra em Los Angeles, nos EUA, Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia, discutiu a aposta da empresa em 2018 de adotar o processamento de imagens impulsionado por inteligência artificial (IA).

Para ele, o grande insight foi investir no ray-tracing, método que simula o reflexo da luz com extrema realidade, e do upscaling inteligente, que aumenta a qualidade de uma imagem com IA.

Huang destacou que, em 2018, percebeu-se que a rasterização, um método tradicional de renderização de ambiente 3D, estava atingindo seus limites.

Essa percepção levou a Nvidia a um momento decisivo, exigindo uma reinvenção do hardware, software e algoritmos da empresa.

Além disso, durante esse período de inovação, a Nvidia também reformulou o GPU para melhor atender às demandas da IA.

Embora o ray-tracing e o upscaling ainda estejam sendo integrados ao mundo dos GPUs de consumo e dos jogos, a arquitetura que a Nvidia desenvolveu para suportá-los mostrou-se ideal para a crescente comunidade de desenvolvimento para softwares inteligentes.

O H100, chip gráfico para IA que custa US$30 mil da Nvidia, por exemplo, foi projetado especificamente para lidar com as operações necessárias em grande escala, sendo essencial para o desenvolvimento da IA.

Olhando para o futuro, Huang prevê que os robôs não só precisarão ser treinados, mas também deverão ser executados em tempo real por uma vasta quantidade de usuários.

Com isso, ele projeta uma adoção em larga escala de interfaces de linguagem natural em diversos setores, desde efeitos visuais até manufatura e indústria pesada.

O CEO da Nvidia também apresentou um vídeo que demonstra a montagem de unidades de computação Grace Hopper, culminando na criação do que ele descreveu como "o maior GPU único do mundo".

“O futuro é um LLM à frente de quase tudo: “Human” é a nova linguagem de programação”, disse ele. Tudo, desde efeitos visuais a um mercado de manufatura em rápida digitalização, design de fábrica e indústria pesada, adotará em algum grau uma interface de linguagem natural, arriscou Huang.

“Fábricas inteiras serão definidas por software e robóticas, e os carros que elas construirão serão robóticos. Portanto, são robôs projetados roboticamente construindo robôs”, disse ele.

Alguns podem não compartilhar sua visão, que embora plausível também é extremamente favoráveis aos interesses da Nvidia.

Mas, embora o grau de dependência dos LLMs possa ser desconhecido, poucos diriam que não serão adotados, e até mesmo uma estimativa conservadora de quem os usará e para quê exigirá um investimento sério em novos recursos de computação e na Nvidia.