NVIDIA Afirma que ‘todo dispositivo de borda se tornará autônomo’ — Mapa de Computação Da Nuvem aos Robôs

Nos últimos dias, Jensen Huang, CEO da Nvidia, se destacou na Computex, apresentando suas visões sobre um novo padrão de computação que está emergindo, projetado para agentes de inteligência artificial. Esse padrão abrange diversas plataformas, como nuvem, PC, automóveis e robôs.

“Há um novo padrão de computação,” explicou Huang, em uma coletiva de imprensa após sua apresentação no GTC Taipei, revelando uma arquitetura de agente que orquestra raciocínio, memória e uso de ferramentas, funcionando de maneira similar, seja em um data center ou em um laptop.

Ele alinhou essa afirmação a todos os produtos destacados pela Nvidia no evento, desde o processador Vera, voltado para data centers, que agora está em produção, até o RTX Spark, sua primeira plataforma para PCs Windows, que será lançada em laptops neste outono.

Um padrão para todas as máquinas

Huang reforçou que utiliza uma estrutura de apresentação repetitiva de propósito. “Cada vez que apresento algo, é como Top Gun 17, com a mesma arquitetura,” comentou. O padrão começa com treinamento e inferência na nuvem, estendendo-se a todos os dispositivos: “Cada dispositivo de borda se tornará autônomo.”

Ele exemplificou essa visão em carros autônomos, robôs humanoides e estações base da Nokia, tratando todos como representações do mesmo perfil de agente em diferentes hardwares. O carro autônomo foi um exemplo de destaque, com Huang descrevendo a pilha de direção Alpamayo da Nvidia como um sistema que raciocina em linguagem, ao invés de apenas reagir a imagens, podendo aprender a operar máquinas desconhecidas como um humano faria. “É assim que os veículos autônomos vão operar no futuro,” afirmou Huang.

Uma CPU que gera tokens, não núcleos

O processador Vera, de 88 núcleos e baseado em Arm, foi apresentado como sendo projetado para agentes, não para usuários humanos. Huang destacou: “Criamos o Vera para ser usado por agentes.” Isso demonstrou uma mudança no foco, priorizando a velocidade de thread única e largura de banda de memória em vez do número de núcleos, ressaltando que o Vera oferece a maior melhoria em desempenho de thread única observada em 25 anos. “Os agentes trabalham em escala de nanossegundos, enquanto os humanos são mais pacientes,” explicou Huang.

De acordo com a Nvidia, o Vera promete completar tarefas 1,8 vezes mais rápido do que chips x86, além de um ganho de 1,5 vezes em instruções por ciclo em relação ao seu antecessor, o Grace. O chip já possui clientes como Anthropic, OpenAI, xAI, ByteDance, CoreWeave e Oracle.

Reinventando o PC após 40 anos

O RTX Spark, segundo Huang, representa uma reestruturação significativa do PC após quatro décadas. “Temos a oportunidade, depois de 40 anos, de reinventá-lo para a era da IA,” afirmou, prevendo que o computador deixará de ser apenas uma ferramenta. “Seu laptop será seu R2-D2,” disse Huang.

O modelo top do RTX Spark combina um processador Arm de 20 núcleos com uma GPU Blackwell de 6.144 núcleos CUDA e até 128 GB de memória unificada, tudo em um nó de 3nm da TSMC. Huang justificou essas especificações, alegando que um agente não pode esperar, portanto o software precisa ser rápido, desde Adobe até Blender.

Este lançamento ocorre em um mercado onde a Qualcomm dominava, especialmente após o fim da exclusividade da Microsoft com Windows on Arm. Já estão confirmados laptops de empresas como Microsoft, Dell, HP, ASUS, Lenovo e MSI para o outono de 2026.

Huang não se comprometeu a divulgar se os núcleos Olympus da Nvidia chegariam aos PCs com Windows, focando na utilização de núcleos prontos que a Arm já produz. O primeiro chip para PC com núcleos próprios da Nvidia é esperado somente para 2028.

E quanto à memória?

Os preços dos contratos de DRAM aumentaram significativamente, e apesar de a Nvidia garantir capacidade suficiente, ainda há uma limitação de fornecimento. Huang mencionou que uma das melhores maneiras de otimizar o uso de memória é utilizando formatos de precisão extremamente baixa, como o NVFP4, que permite acomodar modelos maiores.

Com as inovações apresentadas, a Nvidia está se posicionando para um futuro promissor, onde a computação será cada vez mais adaptada às necessidades de inteligência artificial. As expectativas para o próximo avanço são altas, e a evolução da tecnologia de computação traz desafios e oportunidades empolgantes para o mundo gamer e além.