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EUNão é sempre que os analistas de Wall Street ficam boquiabertos, mas no final do mês passado aconteceu: a Nvidia, uma empresa que fabrica chips de computador, divulgou números de vendas que surpreenderam o público. Arrecadou 13,5 mil milhões de dólares em receitas no último trimestre, o que foi pelo menos 2 mil milhões de dólares mais do que os génios financeiros acima mencionados tinham previsto. De repente, o aumento no preço das ações da empresa em maio, que a transformou numa empresa de um trilhão de dólares, fez sentido.
Bem, até certo ponto, pelo menos. Mas como é que uma empresa que desde 1998 – quando lançou o revolucionário chip acelerador gráfico e de vídeo Riva TNT – tem sido a pedra angular dos jogadores, passou a valer um bilião de dólares, quase da noite para o dia? A resposta, curiosamente, pode ser encontrada na sabedoria popular que surgiu na corrida do ouro na Califórnia em meados do século XIX, quando ficou claro que, embora poucos garimpeiros fizessem fortunas garimpando ouro, os fornecedores que lhes vendiam picaretas e pás prosperavam. agradável.
Estamos agora em outra corrida do ouro – desta vez centrada na inteligência artificial (IA) – e as unidades de processamento gráfico (GPUs) A100 e H100 da Nvidia são as picaretas e as pás. Imediatamente, todos os querem – não apenas as empresas tecnológicas, mas também os estados petrolíferos, como a Arábia Saudita e os Emirados Árabes Unidos. Assim, a procura excede enormemente a oferta. E só para tornar o aperto realmente requintado, a Nvidia astutamente pré-agendou a escassa capacidade de produção (4 nanômetros) na Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, a única empresa de fabricação de chips no mundo que pode fabricá-los, quando a demanda estava fraca durante a pandemia de Covid-19. 19 pandemia. Então, pelo menos por enquanto, se você quiser entrar no negócio de IA, você precisa de GPUs Nvidia.
O que há de tão especial nas GPUs? Bem, é aqui que entra a conexão com videogames. Nos jogos, as imagens gráficas são compostas de polígonos (principalmente pequenos triângulos) – assim como as imagens produzidas por uma câmera digital são compostas de pixels retangulares. Quanto mais triângulos você tiver, maior será a resolução da imagem resultante. Para jogos, os polígonos são definidos como as coordenadas dos seus vértices, de modo que cada objeto se torna uma grande matriz de números. Mas a maioria dos objetos em um videogame são dinâmicos, não estáticos: eles se movem e mudam de forma e, para cada mudança, a matriz precisa ser recalculada. A base de um videogame, portanto, é uma quantidade demoníaca de computação contínua.
E para que o jogo seja realista, este cálculo tem que ser feito muito rapidamente. O que basicamente significa que as unidades de processamento central convencionais – que fazem as coisas em série, um passo de cada vez – não estão à altura do trabalho. O que torna as GPUs especiais é a sua capacidade de realizar milhares ou até milhões de operações matemáticas. em paralelo – e é por isso que, quando você está jogando Grand Theft Auto Vos bonzinhos e os vilões se movem com rapidez e suavidade e vagam por uma versão fictícia de Los Angeles renderizada de forma convincente em tempo real.
À medida que o interesse na aprendizagem automática e nas redes neurais aumentou na década de 2000, e especialmente depois de 2017, quando a Google introduziu o modelo de “transformador” no qual se baseia a maior parte da IA generativa, os investigadores de IA perceberam que precisavam das capacidades de processamento paralelo oferecidas pelas GPUs. Nesse ponto, ficou claro que a Nvidia era a empresa que estava na frente de todos os outros. E desde então a empresa capitalizou sabiamente essa vantagem e consolidou a sua liderança ao construir um ecossistema de software em torno do seu hardware que é como uma erva-dos-gatos para os programadores de IA.
Então a Nvidia está preparada para se tornar a próxima Apple, ou pelo menos a próxima Intel? Nos próximos anos, o seu domínio parece bastante seguro, em parte porque as suas receitas virão mais de empresas de computação em nuvem ansiosas por equipar os seus centros de dados não apenas com servidores convencionais, mas cada vez mais com kits de processamento paralelo que irão responder às necessidades previstas do Corrida do ouro da IA. Eles são bons clientes que pagam em dia e levarão no mínimo alguns anos para reconfigurar suas infraestruturas de nuvem.
Mas nada dura para sempre. Afinal, não faz muito tempo que o domínio da Intel na indústria de semicondutores parecia total. E agora é uma sombra do que era antes. Curiosamente, porém, quando a Nvidia ultrapassou a marca de um trilhão de dólares, o pensamento que passou pela cabeça de todos não foi a Intel, mas a Cisco, um famoso fabricante de equipamentos de rede e telecomunicações que, certa vez, estava no lugar certo, na hora certa, quando o primeiro boom da Internet começou em meados da década de 1990. As suas receitas triplicaram entre 1997 e 2000, à medida que a procura por routers e outros equipamentos de rede disparou. Depois veio a crise e, em 2001, o preço das ações da Cisco (e a consequente avaliação de mercado) caiu 70%.
Algo assim poderia acontecer com a Nvidia? A questão-chave, diz Ben Thompson, o mais astuto guru da tecnologia, é: qual será o eventual mercado para a IA quando o frenesi diminuir? Ninguém sabe a resposta para isso. Aconteça o que acontecer, porém, as picaretas e pás da Nvidia terão rendido muito dinheiro a algumas pessoas.
O que tenho lido
Artigo definido
A consciência é um grande mistério. Sua definição não é é uma postagem interessante de Erik Hoel em seu blog Intrinsic Perspective.
Teste de inteligência
Em seu ensaio tipicamente lacônico e ponderado IA generativa e propriedade intelectual em seu site, Benedict Evans aborda um problema ainda não resolvido.
Consequências previstas
Como a leitura errada de Adam Smith ajudou a gerar mortes por desespero é uma palestra maravilhosa no Revisão de Boston pelo ganhador do Prêmio Nobel de Economia, Angus Deaton.
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