Ferreira Manuel 
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As plataformas de inteligência artificial generativa (IAG) aprendem a executar tarefas como traduzir texto, resumir relatórios e gerar imagens através do consumo de grandes quantidades de conteúdos já existentes. Neste processo, quanto maior a quantidade de conteúdos a que são expostos, melhor será a sua capacidade em assimilar e executar as tarefas. Contudo, para garantir o alto desempenho que estas plataformas exigem dos computadores são necessários processadores específicos e é aqui onde o H100 da Nvidia surge como uma raridade no mercado.
Baptizado em homenagem à pioneira da ciência da computação, Grace Hopper, o processador gráfico H100 da Nvidia permitiu o surgimento de uma nova geração de ferramentas de IA capazes de transformar sectores inteiros e, igualmente, movimentar os mercados, com a prova disso ocorrendo na última semana, quando a Nvidia ultrapassou a Apple, tornando-se a segunda empresa mais valiosa do mundo com uma valorização de mercado de 3,012 triliões de dólares contra os 3,003 triliões da Apple.
O potencial do H100 é estratégico para a Nvidia e também para os EUA que já o têm incluído na lista de processadores que não devem ser vendidos à China. E não é para menos. O chip possui 80 biliões de transístores organizados em núcleos destinados a processar dados em alta velocidade, tornando-o essencial para a tarefas que exigem alto desempenho, como é o treinamento das redes neurais que sustentam a IA generativa.
Segundo a Nvidia, o H100 é quatro vezes mais rápido do que o seu antecessor, o A100, no treinamento de grandes modelos de linguagem e é 30 vezes mais rápido em responder às solicitações do utilizador. Em todo o mercado, apenas a Nvidia dispõe de processadores com potencial similar ou superior ao H100 nesta altura, facto que torna a procura deste chip tão grande que alguns clientes têm que esperar até seis meses para recebê-lo.
“Actualmente não há nada melhor do que o hardware NVIDIA para a IA”, refere o fundador da startup xAI, Elon Musk.
A ideia de um chip servir como catalisador do crescimento de uma empresa, no sector tecnológico, não é muito comum. Como observa a Bloomberg, geralmente o que impulsiona o mercado tecnológico é um produto de consumo como telemóvel ou consola de jogos, não um elemento escondido e que a maioria dos consumidores nunca viu. O que faz do H100 um caso especial.
Para reforçar o seu posicionamento, a Nvidia anunciou, em Março último, a sua nova geração de processadores a que denominou “Blackwell”, cujos chips, o B200 e o GB200, com potencial maior que o H100, serão introduzidos no mercado ao longo deste ano. No caso do GB200, possui 208 biliões de transístores, muito além dos 80 biliões do H100, o que deverá ajudar a responder às crescentes necessidades em IA tanto em processamento quanto na redução do consumo de energia.
“Durante três décadas buscamos a computação acelerada, com o objetivo de possibilitar avanços transformadores como aprendizado profundo e IA. A IA generativa é a tecnologia que define o nosso tempo. A Blackwell é o motor que impulsiona esta nova revolução industrial. Trabalhando com as empresas mais dinâmicas do mundo, concretizaremos a promessa da IA para todos os sectores”, disse o CEO da Nvidia, Jensen Huang, durante a apresentação dos novos chips.
Os provedores de computação em nuvem, como Amazon Web Service, Google Cloud e Azure têm procurado desenvolver os seus próprios processadores de alto desempenho para IA, de modo a reduzir o quase monopólio da Nvidia. No mesmo sentido, os concorrentes mais directos da Nvidia, nomeadamente a Advanced Micro Devices (AMD) e a Intel também têm procurado reverter este domínio. Entretanto, até agora, o progresso neste esforço foi limitado considerando o crescimento contínuo da empresa liderada por Jensen Huang desde o início deste ano.
Segundo a empresa de pesquisa de mercado IDC, a Nvidia controla agora cerca de 92% do mercado de chips de processamento gráfico (GPUs) para data centers e os principais clientes da empresa são os grandes provedores de serviços de IA: Microsoft, OpenAI, Google, Amazon, DeepMind, Meta, Dell Technologies, Oracle e xAI.
