A Nvidia agora espera gerar US$ 1 trilhão em receita até 2027 com suas plataformas Blackwell e Vera Rubin, disse o CEO Jensen Huang na Conferência Anual de Tecnologia de GPU na Califórnia. A expectativa de receita é de um aumento de 200% em relação aos US$ 500 bilhões em receita até 2026 que a empresa projetou anteriormente no GTC do ano passado.
“Um trilhão de dólares é uma enorme quantidade de infraestrutura; você precisa ter total confiança de que o trilhão de dólares que você está investindo será utilizado, terá desempenho, será incrivelmente econômico e terá vida útil pelo tempo que você puder ver”, disse Huang.
Essa “confiança total” provém da crença de que a procura por IA aumentará exponencialmente, graças aos rápidos desenvolvimentos na IA agente, argumentou Huang. Essa crença é baseada em uma nova economia de IA baseada em tokens, que ele detalhou anteriormente no último relatório de lucros da empresa. Esse novo modelo de receitas baseia-se na importância crescente da inferência com a proliferação de modelos de IA de agentes.
À medida que o hype da IA de agência toma conta do Vale do Silício e os modelos amadurecem, a quantidade de dados gerenciados por um sistema de IA se expande e a importância da inferência supera a do treinamento. O ponto de inflexão para esta nova ordem veio com o agente Claude Code AI da Anthropic, argumentou Huang.
“Claude Code revolucionou a engenharia de software”, disse Huang. “Não há um engenheiro de software [at Nvidia] hoje quem não é assistido por um ou mais agentes de IA que os ajudam a codificar.”
Em vários pontos de seu discurso de mais de duas horas e meia de duração, Huang comparou a IA de agente a outros avanços tecnológicos fundamentais, a certa altura chamando-a de “o novo computador”.
“Cada empresa SaaS se tornará uma empresa AgaaS, uma empresa agente como serviço”, previu Huang.
Não é a primeira vez que Huang elogia a IA agente e como ela está remodelando a indústria de tecnologia, e provavelmente não será a última. Em janeiro, a IA agente e a importância da inferência foram o centro das atenções no lançamento da plataforma Rubin da Nvidia. Apenas algumas semanas antes disso, a empresa fez sua maior compra ao adquirir a Groq (não a Grok), uma fabricante de chips especializada em inferência.
Os frutos da missão renovada da Nvidia foram três anúncios: um grande impulso em CPUs, os primeiros chips Groq da Nvidia que a empresa lançará no segundo semestre do ano e uma colaboração com OpenClaw, o software de agente de IA de código aberto que fez sucesso com seu sucesso viral no início deste ano, após ser lançado apenas alguns meses antes com um nome diferente.
“O OpenClaw abriu o código-fonte, essencialmente, do sistema operacional dos computadores agentes”, disse Huang. “Não é diferente de como o Windows tornou possível criar computadores pessoais.”
Ele então falou sobre como, na ascensão da Internet, todas as empresas precisavam ter uma “estratégia HTML” e agora, na era dos agentes de IA, todas as empresas precisariam ter “uma estratégia OpenClaw”.
Mas o OpenClaw é um curinga. O agente requer acesso total ao seu computador e aos seus arquivos, criando um campo minado de segurança cibernética. Principais empresas de tecnologia e até mesmo o governo chinês supostamente aconselharam os funcionários a não confiarem no OpenClaw e em plataformas de IA de agentes semelhantes por medo de segurança. Dar a uma IA controle ilimitado sobre seu computador também pode trazer alguns grandes riscos, como a chance remota de que o agente de IA do OpenClaw exclua toda a sua caixa de entrada, o que realmente aconteceu com um executivo da Meta no mês passado.
Na tentativa de abordar pelo menos algumas dessas preocupações, Huang revelou Nemo Garraa tentativa da Nvidia de tornar o OpenClaw supostamente mais seguro e privado para uso das empresas.
A entrada da Nvidia no mundo OpenClaw também simboliza o desejo da empresa de ser mais competitiva no espaço de código aberto, vendo seu papel como um fornecedor emergente de modelos de código aberto como uma ferramenta para impulsionar ainda mais a dependência global do hardware da empresa.
Além dos anúncios focados em inferências, Huang também anunciou que a empresa está trabalhando em um novo computador Vera Rubin para ser usado em data centers de IA baseados no espaço e fará parceria com Hyundai, Nissan e as principais montadoras chinesas BYD e Geely para construir 18 milhões de robotáxis a cada ano.
O mundo financeiro cansou-se dos investimentos multibilionários em IA e dos compromissos de gastos que outrora adorou, e da rápida trajetória de crescimento da demanda pela IA, na qual antes acreditava firmemente. Você pode ver o quanto esse ceticismo cresceu nos últimos meses, observando como os investidores se tornaram significativamente mais difíceis de agradar a cada anúncio.
Os investidores estão preocupados com a possibilidade de o crescimento da receita da Nvidia estar atingindo o pico, por Bloomberg, com as ações caindo 5,5% no dia seguinte ao relatório de lucros estelar no mês passado. As proclamações de Huang na segunda-feira e sua confiança na IA de agência podem não ter mudado essa perspectiva, com as ações da empresa caindo um pouco menos de 1% após o fechamento do mercado, apesar do discurso de abertura geralmente de alta de ações.
