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O cofundador e CEO da Nvidia, a nova gigante da inteligência artificial que se tornou a terceira empresa mais valiosa dos Estados Unidos, Jensen Huang afirmou desejar “amplas doses de dor e sofrimento” a alunos da Universidade Stanford, da Califórnia, durante uma palestra na instituição.
Segundo o empresário americano, nascido em Taiwan e que passou parte da infância na Tailândia, uma de suas vantagens em sua trajetória foi ter “expectativas muito baixas”. E, ao contrário disso, a grande maioria dos alunos de Stanford, tradicional universidade próxima de São Francisco e grande formadora de trabalhadores do Vale do Silício, possuem “expectativas muito altas”, por estarem em uma das principais instituições de ensino do mundo e ter dinheiro para pagar pelos estudos.
“Pessoas com expectativas muito altas têm muito pouca resiliência. E, infelizmente, resiliência importa para o sucesso”, afirmou, durante o seminário realizado em 8 de março. “Espero que o sofrimento aconteça com vocês.”
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“Até hoje, eu uso a frase: dor e sofrimento dentro da nossa empresa com grande alegria“, disse. “Porque você quer refinar o caráter da sua empresa. Você quer grandeza deles (seus funcionários). E grandeza não é inteligência. Grandeza vem do caráter”, disse.
O empresário completou, então, o raciocínio dizendo que a grandeza “é formada por pessoas que sofreram”. “Para todos vocês, alunos de Stanford, eu desejo amplas doses de dor e sofrimento”, finalizou.
Nvidia
A fabricante de chips Nvidia tem sido uma das maiores vencedoras do boom da IA, e se tornou, no início de março, uma empresa com mais de US$ 2 trilhões de valor de mercado. Com isso, ultrapassou em valor de mercado a Alphabet, dona do Google, tornando-se a terceira maior empresa em valor de mercado dos Estados Unidos, atrás de Microsoft e Apple. A avaliação da empresa, naquele momento, foi de US$ 1,8 trilhão.
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Huang foi um dos fundadores da Nvidia em 1993 e atua desde então como presidente, diretor-executivo e membro do conselho de administração. Ele possui diploma em engenharia elétrica da Universidade Estadual de Oregon e fez mestrado em engenharia elétrica exatamente na Universidade Stanford.
Para qualquer inteligência artificial funcionar, é necessária uma quantidade enorme de dados. Estes, por sua vez, exigem uma infraestrutura de computadores de ponta para processar informações.
A Nvidia passou a desenvolver em 1999 chips de processamento de vídeo (ou GPUs) para computadores e videogames. Os GPUs, criados para acelerar o processamento gráfico de forma paralela às CPUs (unidades de processamento central, que executam tarefas sequencialmente e com mais consumo de energia), evoluíram para abastecer as máquinas por onde rodam as redes neurais que turbinam a IA.
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Atualmente, a Nvidia vende a GPU H100, que além de prometer uma experiência visual excepcional para jogadores, foi otimizada para lidar com volumes massivos de dados, o que a transformou em uma opção mais eficiente para treinar modelos de IA.
Cada uma delas custa a partir de US$ 20 mil e empresas precisam de milhares de unidades. No começo deste ano, Mark Zuckerberg anunciou a compra de 350 mil GPUs H100 para desenvolver os modelos de IA da Meta.
A H100 é quatro vezes mais rápida que sua antecessora, A100, no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e na resposta a comandos de usuários.
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Huang foi o responsável por mudar o foco de chips para games para chips voltados para a IA. Por conta desse pioneirismo, o hardware fornecido pela companhia tornou-se o padrão do mercado, e diversos pesquisadores, startups e gigantes da tecnologia criam inovações com os semicondutores de IA da firma.
Como resultado, a Nvidia tornou-se a líder incontestável no setor de semicondutores para inteligência artificial. Segundo dados da consultoria especializada Omdia, a marca é responsável por 70% da participação de mercado de chips para IA.
