Tudo sobre Inteligência artificial
O Nvidiaprincipal fornecedor de chips para treinar e administrar modelos de inteligência artificial (AI), viu seus Ações serão filmadas nos últimos dois anos. A empresa tinha registros de lucros recordes, mas este respiração não deve ser repetida com a mesma intensidade daqui para frente, De acordo com Wall Street Journal (WSJ).
Até 2023, a Nvidia chocou o mercado ao prever US $ 11 bilhões em receita em apenas um quarto – um salto de mais de 50% sobre o que os analistas esperavam. No equilíbrio mais recente, a empresa ainda excedeu as projeções, mas com o margem mais apertada desde o início do boom da IA.
Após os resultados, as ações da Nvidia caíram 6%. Este é um sinal de que Os investidores não vêem mais crescimento ilimitado no horizonte.
Por que o crescimento da Nvidia é mais lento?
A primeira explicação é matemática: Quanto mais a empresa cresce, mais difícil é crescer no mesmo ritmo rápido. Mas existem fatores mais concretos.
O principal é o cadeia de mantimentos. Os chips da NVIDIA são quase todos fabricados pela Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) e depois montados em sistemas complexos que acabarão no mundo centra -se em todo o mundo.
Cada supercomputador de AI da empresa pode até ter 600 mil peças. E modelos futuros devem alcançar 2,5 milhões de componentesDe acordo com o CEO da Nvidia, Jensen Huang. Esse processo gigantesco é difícil de acelerar.
Atualmente, é preciso Cerca de um ano entre o início da produção de um chip e a entrega de um supercomputador de IA para o cliente. Mesmo com os avanços, a empresa ainda depende de peças e técnicas de produção limitadas, como métodos TSMC para “costurar” chips.
Energia: o novo gargalo da AI
Mesmo que a NVIDIA possa resolver atrasos na produção, há outro problema estrutural a caminho: a eletricidade.
Os data centers que executam sistemas de IA consomem quantidades colossais de eletricidade. E a demanda cresce mais rápido que as redes elétricas podem expandir sua capacidade.
Nos Estados Unidos, por exemplo, as empresas de energia são cautelosas em investir bilhões de dólares em projetos de IA. Isso ocorre porque eles temem que a AI Boom não dure o suficiente para compensar os custos.
Na prática, isso cria um risco de “colisão”, diz o artigo do WSJ. A evolução da IA pode esbarrar nos limites da grade de energia.
Por um lado, o CEO enfatiza que os mais recentes chips da empresa são mais eficiente no consumo de energiao que ajudaria a reduzir a pressão sobre a infraestrutura elétrica. Por outro lado, há a seguinte tendência: maior eficiência geralmente leva ao aumento do uso.
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O que vem em frente
Huang permanece otimista. O CEO prevê que a construção de data centers de IA pode se mover entre US $ 3 trilhões e US $ 4 trilhões até o final da década.
Para isso, aposta que a próxima geração de chips nvidia chamada Rubin, programada para chegar ao mercado em 2026, será acompanhada por uma cadeia de suprimentos mais madura e escalável.
Ainda assim, a realidade atual mostra que o crescimento da Nvidia não é mais tão explosivo. A receita da empresa no último trimestre cresceu 56% em comparação com o ano anteriorA taxa mais baixa em mais de dois anos. E analistas projetam uma desaceleração ainda maior no trimestre atual.
A Nvidia continua sendo a queridinha da Revolução IAL, com chips indispensáveis para modelos de treinamento como ChatGPT e Gêmeos. Mas a fase de surpresas positivas e lucros recordes pode dar lugar a um crescimento mais moderado, marcado por dois limites claros: A complexidade da produção e A capacidade energética do planeta.