O Departamento de Defesa dos Estados Unidos formalizou acordos com sete empresas de tecnologia para integrar ferramentas de inteligência artificial em seus sistemas. A iniciativa marca um novo passo na estratégia do Pentágono para ampliar o uso de IA em operações militares e acelerar a adoção no dia a dia das Forças Armadas.
As sete companhias são: OpenAI, Google, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), NVIDIA, SpaceX e a startup Reflection AI. Com os contratos, o governo americano passa a utilizar modelos e plataformas dessas empresas em ambientes confidenciais, incluindo redes de alto nível de segurança conhecidas como Níveis de Impacto 6 e 7.
Segundo o Departamento de Defesa, a medida busca ampliar o acesso de militares a ferramentas de ponta. A principal plataforma interna do órgão, a GenAI.mil, já foi utilizada por mais de 1,3 milhão de funcionários em apenas cinco meses de operação.
A expansão ocorre em meio a uma corrida global por aplicações militares de IA. Empresas do Vale do Silício têm demonstrado maior disposição em colaborar com o governo americano, aceitando condições para o uso de suas tecnologias em contextos de defesa. Para autoridades, o objetivo é garantir vantagem estratégica frente às rivais.
Anthropic foi classificada como risco à cadeia de suprimentos e está impedida de fechar contratos governamentais – Imagem: Photo For Everything/Shutterstock
Anthropic ficou de fora
Apesar da ampliação da lista de parceiros, uma ausência chama atenção: a Anthropic. A empresa, que já teve seus modelos amplamente utilizados em ambientes militares, foi recentemente classificada pelo Pentágono como um risco à cadeia de suprimentos, após divergências sobre as regras de uso de suas ferramentas. O Olhar Digital explicou a briga aqui.
A disputa entre a startup e o governo se arrasta há meses. Durante esse período, o governo dos EUA passou a priorizar alternativas para reduzir a dependência de um único fornecedor.
Em declarações recentes, Emil Michael , subsecretário de defesa para pesquisa e engenharia e ex-executivo de tecnologia, afirmou que a Anthropic ainda representa um risco, mas que o modelo Mythos é um “momento de segurança nacional à parte”.
O cenário, no entanto, pode mudar. O presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, sinalizou recentemente que a desenvolvedora está “melhorando” aos olhos da administração, o que pode abrir caminho para uma eventual reversão da restrição e um novo acordo com o Pentágono.
Pentágono não quer depender de uma única empresa – Imagem: Keith J Finks/Shutterstock
Pentágono na corrida pela IA militar
Os novos acordos também refletem diferentes abordagens tecnológicas. Enquanto empresas como OpenAI e Google operam majoritariamente com modelos fechados, a inclusão da Nvidia e da Reflection indica o interesse crescente do Pentágono em soluções de código aberto. Esses modelos permitem maior personalização e transparência, características vistas como estratégicas em aplicações militares.
“A segurança é francamente aprimorada com o código aberto”, disse Jensen Huang, CEO da NVIDIA, ao defender esse tipo de abordagem em contextos de segurança nacional.
Ao mesmo tempo, empresas envolvidas nos contratos afirmam ter estabelecido limites para o uso de suas tecnologias, incluindo restrições relacionadas a vigilância em massa e armamentos autônomos. O Departamento de Defesa, por sua vez, declarou que seguirá as leis e diretrizes aplicáveis no uso dessas ferramentas.
Durante décadas, a Nvidia foi sinônimo de inovação para o público gamer. No entanto, com a ascensão da inteligência artificial (IA), parte dessa base fiel começa a sentir que a empresa deixou suas origens em segundo plano.
Por cerca de 30 anos, a Nvidia não era um nome popular fora do universo dos jogos eletrônicos. Isso mudou recentemente, à medida que a companhia se tornou a empresa mais valiosa do mundo, impulsionada pela demanda crescente por chips voltados à IA.
Segundo Stacy Rasgon, da Bernstein Research, o segmento de jogos já não ocupa o papel central na estratégia da empresa. “O segmento de jogos não é mais a força motriz da empresa. Houve um momento em que claramente era”, afirmou, à CNBC.
Nvidia sempre foi sinônimo de jogatina digital
A trajetória da Nvidia está diretamente ligada aos gamers;
Em 1999, a empresa lançou a GeForce 256, considerada a primeira GPU moderna, tecnologia essencial para gráficos avançados e altas taxas de quadros em jogos;
Na época, a companhia chegou a demitir a maior parte de seus funcionários e quase foi à falência para viabilizar o projeto. O sucesso entre os jogadores, no entanto, ajudou a empresa a se recuperar;
Hoje, a realidade é outra. Com a explosão da IA, a maior parte da receita da Nvidia vem de produtos voltados a data centers e computação avançada. A empresa passou a priorizar GPUs mais lucrativas, como as das arquiteturas Hopper e Blackwell;
Os números refletem essa mudança: a margem operacional do segmento de computação e redes foi, em média, de 69% nos últimos três anos, enquanto o segmento de gráficos para consumidores registrou cerca de 40%.
Para Greg Miller, cofundador do podcast “Kinda Funny Games Daily”, essa mudança é compreensível, mas dolorosa. “Eu entendo que eles vão perseguir isso. E isso parte meu coração”, disse. “Dance com quem te trouxe. Os gamers te trouxeram até aqui”, completou.
Há ainda a possibilidade de 2026 marcar um ponto simbólico: pode ser o primeiro ano em três décadassem o lançamento de uma nova geração da linha GeForce voltada ao consumidor, segundo previsões de analistas.
Apesar disso, a Nvidia afirma que os gamers continuam sendo “extremamente importantes” e que a empresa segue inovando em tecnologias voltadas a esse público. A atual série RTX 50 foi apresentada em janeiro de 2025, durante a CES.
Alguns jogadores, no entanto, veem um lado positivo na possível pausa. Tim Gettys, também do “Kinda Funny Games”, afirmou que a ausência de lançamentos frequentes pode aliviar os custos para consumidores. “É difícil acompanhar. Você não consegue atualizar todo ano”, disse.
Domínio da IA transforma estratégia
A base da atual liderança da Nvidia em IA remonta a 2006, com o lançamento do CUDA, ferramenta que permitiu o uso de GPUs para computação geral. Em 2012, a tecnologia ganhou destaque com o AlexNet, sistema de aprendizado profundo que superou concorrentes em um importante concurso de reconhecimento de imagens.
A mudança estratégica ficou ainda mais evidente em 2020, com a aquisição da Mellanox Technologies por US$ 7 bilhões (R$ 34,8 bilhões), reforçando a atuação em computação de alto desempenho.
Desde então, a empresa tem investido em GPUs de alto nível e sistemas completos para IA, como a plataforma Vera Rubin. Segundo analistas, uma única GPU Blackwell pode custar até US$ 40 mil (R$ 199,2 mil), enquanto sistemas completos podem chegar a US$ 4 milhões (R$ 19,9 milhões). Em contraste, as GPUs gamer da série RTX 50 são vendidas entre US$ 299 e US$ 1.999 (R$ 1,4 mil e R$ 9,9 mil).
Mesmo no mercado gamer, os preços seguem elevados. Durante os picos das criptomoedas em 2018 e 2021, GPUs chegaram a custar até três vezes o preço original. Atualmente, modelos, como a RTX 5090, ainda podem ser encontrados por até o dobro do valor sugerido.
Escassez de memória afeta mercado gamer — incluindo a Nvidia
Além da estratégia voltada à IA, outro fator influencia a menor atenção ao público gamer: a escassez de memória. Relatórios indicam que a Nvidia pode reduzir a produção de GPUs gamer em até 40% devido à falta de DRAM, memória essencial para o funcionamento desses componentes.
A escassez impacta diretamente o custo de produção e, consequentemente, o preço final para o consumidor. A consultoria Gartner projeta aumento de 17% nos preços de PCs em 2026, com queda de 10,4% nas vendas. “Com tudo ficando tão caro, é preocupante ver os preços subindo no lado gamer sem sinais de queda”, disse Gettys.
A tendência pode afetar ainda mais o mercado de entrada. Caso esse segmento desapareça até 2028, como prevê a Gartner, a demanda por GPUs mais baratas deve cair. Segundo Rasgon, a prioridade da indústria está clara: “Cada pedaço de memória disponível está sendo direcionado para computação de IA”.
GPUs avançadas utilizam memória HBM, que exige mais recursos para produção, agravando a escassez para produtos de consumo.
Empresa de Jensen Huang tentou tranquilizar fãs, mas não deve fazer atualização na linha de GPUs – Imagem: Ruslan Lytvyn/Shutterstock
A tensão entre Nvidia e gamers também se manifesta nas novas tecnologias. Durante a conferência da empresa GTC, o CEO Jensen Huang anunciou o DLSS 5, nova versão da tecnologia que utiliza IA para melhorar desempenho gráfico. A novidade gerou críticas. Parte da comunidade teme que o uso de IA generativa altere a estética original dos jogos. “Eu jogo videogame porque é uma forma de arte”, disse Miller. “Quero ver a marca do criador.”
Gettys, que elogiava versões anteriores da tecnologia, foi mais direto: “Mas ao adicionar IA generativa, parece um tapa na cara.” Ele também demonstrou preocupação com o futuro da indústria, temendo que jogos totalmente gerados por IA se tornem realidade.
A Nvidia defende que suas tecnologias são ferramentas para desenvolvedores e não substitutos. Em nota, a empresa afirmou que os jogos são uma forma de arte e que suas soluções visam ajudar criadores a alcançar sua visão.
Huang também rebateu críticas de que a tecnologia tornaria os jogos homogêneos. “Eles estão completamente errados”, disse.
Streaming e concorrência
Apesar das críticas, a Nvidia mantém forte presença no mercado gamer por meio do serviço GeForce NOW, que permite jogar via streaming utilizando GPUs em data centers. Segundo Miller, a empresa conseguiu acertar no modelo. Gettys afirmou que a plataforma é a melhor do mercado “com folga”.
A principal concorrente da Nvidia nesse segmento é a AMD, com sua linha Radeon. Ainda assim, especialistas apontam que ambas enfrentam o mesmo desafio de acesso à memória. “Se a Nvidia não consegue memória, a AMD também não vai conseguir”, afirmou Rasgon.
Mesmo com a concorrência, a preferência entre jogadores de PC parece definida. “Existe um favorito claro”, disse Gettys. “Se você joga no PC, vai querer uma placa da Nvidia.”
Esse é um trecho da newsletter Primeiro Olhar, disponível para assinantes do Clube Olhar Digital Uma das obsessões da tecnologia, hoje, é atingir a tal inteligência artificial geral. Para uns, ficção. Para outros, questão de tempo.
Inteligência artificial geral, ou IAG, é uma IA capaz de aprender, raciocinar e resolver problemas em muitas áreas diferentes, como um ser humano.
Ela não ficaria limitada a uma tarefa específica, como traduzir texto ou reconhecer imagens. A IAG poderia adaptar conhecimento de um contexto para outro com autonomia e flexibilidade.
Em outras palavras, é um conceito ainda vagamente definido que descreve sistemas capazes de realizar qualquer tarefa intelectual humana
Hoje, os sistemas de IA existentes ainda são limitados, pois funcionam bem em tarefas específicas. E nem sempre funcionam bem, diga-se de passagem.
Além de um desafio tecnológico, a IAG seria um desafio ético e de segurança.
Eu disse que a IAG pode ser uma questão de tempo. Mas, para um dos principais nomes da tecnologia, nem isso.
Jensen Huang é o CEO da empresa mais valiosa do mundo. (Imagem: FotoField/Shutterstock)
Para Fridman, o benchmark da IAG é específico: um sistema que consiga iniciar, crescer e gerir uma empresa de tecnologia de US$ 1 bilhão. Ao ser questionado se isso levaria 5 ou 20 anos, Huang respondeu: “Acho que é agora”.
Para fundamentar sua visão, Huang apontou para o sucesso viral do OpenClaw, uma plataforma de código aberto para agentes de IA. Ele destacou como as pessoas estão usando esses agentes para criar influenciadores digitais, gerir aplicações sociais e até cuidar de “Tamagotchis” modernos, transformando ideias em sucessos instantâneos.
No entanto, o executivo ponderou sobre a efemeridade de algumas dessas aplicações, notando que muitos usuários abandonam as ferramentas após alguns meses de uso.
Apesar da declaração bombástica, Huang deu um leve passo atrás ao final da conversa. Ao ser confrontado com a possibilidade de a IA substituir completamente a liderança humana em larga escala, ele foi realista: “As chances de 100 mil desses agentes construírem a Nvidia são de zero por cento”.
A fala ocorre em um momento em que outros líderes do setor tentam se distanciar do termo “AGI” por considerá-lo saturado de hype, preferindo termos mais técnicos e limitados.
E você? Acredita que já estamos na era da AGI? Eu acho que não…
E, honestamente, nem vejo essa tecnologia com bons olhos. Não por querer colocar freios na inovação. Mas por entender que isso criaria problemas para muito além da nossa capacidade de resolução.
Co-fundador da Super Micro, Wally Liaw, de 71 anos, está no foco de uma investigação que pode abalar o mercado global de inteligência artificial. Promotores dos Estados Unidos acusam o executivo de ter ajudado clientes chineses a violar as leis de controle de exportação da Casa Branca.
O caso coloca a empresa, líder global em tecnologia de servidores de alto desempenho, no centro da guerra tecnológica entre EUA e China. As duas potências correm para desenvolver as ferramentas de IA mais avançadas do mundo, e os chips da Nvidia são considerados peças fundamentais nessa disputa.
A celebração que virou pesadelo
Na conferência anual de tecnologia da Nvidia, realizada nesta semana, Liaw estava ao lado do CEO da Super Micro quando cumprimentou Jensen Huang, chefe-executivo da gigante dos chips. A empresa chegou a postar no X (antigo Twitter) uma foto do aperto de mãos, destacando a parceria.
Dois dias depois, Liaw foi preso. As acusações envolvem exatamente o produto que estava sendo celebrado na conferência — servidores da Super Micro equipados com processadores de IA de alta performance da Nvidia.
A Super Micro é uma das principais fabricantes de servidores do mundo, especialmente aqueles otimizados para rodar aplicações de inteligência artificial. Seus produtos combinam hardware de diferentes fornecedores, incluindo os cobiçados chips H100 e H200 da Nvidia, considerados essenciais para treinar modelos de linguagem como o ChatGPT.
EUA e China disputam a hegemonia tecnológica global (Imagem: Knight00730/Shutterstock)
Um histórico de problemas
Esta não é a primeira vez que Liaw enfrenta questões legais relacionadas à sua empresa. Ele retornou à Super Micro após um escândalo contábil que abalou a companhia anos atrás. Na época, a empresa enfrentou investigações por práticas contábeis questionáveis.
Agora, aos 71 anos, o executivo é acusado de um crime muito mais grave: supostamente ajudar a China a contornar as restrições norte-americanas sobre tecnologia sensível. As acusações federais sugerem que ele orquestrou um esquema para exportar ilegalmente servidores contendo os chips mais avançados da Nvidia.
A Super Micro viu suas ações despencarem mais de 33% após a notícia, refletindo a preocupação dos investidores sobre o impacto do caso no futuro da empresa.
Caso coloca em dúvida o futuro da Super Micro (Imagem: CryptoFX/Shutterstock)
A batalha pelos chips de IA
Os processadores da Nvidia estão no centro de uma corrida global por supremacia em inteligência artificial.
Os chips H100 e H200, especificamente, são considerados os mais poderosos disponíveis para treinar modelos de IA em larga escala.
Empresas de tecnologia ao redor do mundo competem ferozmente para conseguir esses componentes.
O governo dos EUA implementou restrições rigorosas sobre a exportação desses chips para a China, tentando impedir que o país rival acelere seu desenvolvimento em IA militar e de vigilância.
As regras proíbem a venda direta dos processadores mais avançados para empresas chinesas, forçando a empresa a criar versões menos potentes especificamente para o mercado do país asiático.
Segundo a acusação federal, Liaw teria facilitado a venda de US$ 2,5 bilhões em servidores equipados com chips da Nvidia para clientes da China.
A Super Micro, como integradora de sistemas, tem acesso privilegiado aos chips da gigante.
A empresa compra os processadores diretamente do fabricante e os instala em servidores customizados para diferentes aplicações.
Essa posição na cadeia de suprimentos poderia facilitar esquemas de desvio, caso confirmadas as acusações.
A proposta pode soar como ficção científica, mas já está sendo discutida nos corredores do Vale do Silício. Jensen Huang, CEO da Nvidia, sugeriu um novo modelo de remuneração que daria aos engenheiros “tokens de IA” além do salário base — uma forma de pagar funcionários para usar agentes de inteligência artificial (IA) como multiplicadores de produtividade.
Durante a GPU Technology Conference, conferência anual da Nvidia realizada na segunda-feira, Huang detalhou como funcionaria esse sistema. Os tokens — unidades de dados usadas por sistemas de IA para executar ferramentas e automatizar tarefas — estão se tornando uma das “ferramentas de recrutamento no Vale do Silício”, segundo ele.
O executivo apresentou números concretos para ilustrar sua visão. “Os engenheiros vão ganhar algumas centenas de milhares de dólares por ano como salário base. Vou dar a eles provavelmente metade disso além do salário base em forma de tokens”, explicou Huang. A justificativa é direta: “todo engenheiro que tem acesso a tokens será mais produtivo”.
CEO da Nvidia quer dar “tokens de IA” como bônus para engenheiros (Imagem: CL STOCK / Shutterstock.com)
Centenas de milhares de funcionários digitais
A proposta de tokens faz parte de uma visão mais ampla que Huang tem construído publicamente sobre o futuro do trabalho. No mês passado, ele disse à CNBC que os funcionários da Nvidia um dia trabalhariam ao lado de centenas de milhares de agentes de IA.
“Tenho 42 mil funcionários biológicos e vou ter centenas de milhares de funcionários digitais”, declarou o CEO. Essa transformação envolveria engenheiros supervisionando uma frota de agentes de IA capazes de completar tarefas complexas e de múltiplas etapas de forma autônoma, com mínima intervenção humana.
O receio do “apocalipse dos empregos”
As declarações de Huang surgem em um momento de crescente preocupação sobre o impacto dos agentes de IA no mercado de trabalho. Howard Marks, fundador da Oaktree Capital Management, alertou investidores, em um memorando, sobre “um salto incrível nas capacidades da IA” que agora permite que ela “aja de forma autônoma”.
Segundo Marks, essa diferença é fundamental: “É o que separa um mercado de US$ 50 bilhões de um de múltiplos trilhões de dólares”. A capacidade de substituir trabalho humano define o potencial transformador dessa tecnologia.
O Goldman Sachs estima que a IA poderia automatizar tarefas que representam 25% de todas as horas de trabalho nos Estados Unidos. O banco projeta um aumento de produtividade de 15% com a IA, o que poderia levar ao deslocamento de 6% a 7% dos empregos durante o período de adoção.
“Os riscos estão inclinados para um deslocamento maior se a IA se mostrar mais disruptiva para o trabalho do que tecnologias anteriores”, disse ao CNBC Joseph Briggs, economista sênior global do Goldman Sachs. Ele também aponta que 60% dos trabalhadores atuais estão empregados em ocupações que não existiam em 1940 — dado extraído de um estudo do economista David Autor —, sugerindo que novas funções surgirão mesmo com a obsolescência de outras.
Paradoxo entre demissões e escassez de talentos
O mercado de trabalho atual vive um “paradoxo de talentos” peculiar. 98% dos executivos C-suite esperam que a IA leve a reduções de pessoal nos próximos dois anos, enquanto 54% citam a escassez de talentos como seu principal desafio macroeconômico — é o que aponta Lewis Garrad, líder da prática de carreira na consultoria Mercer Asia, em entrevista ao CNBC.
Mercado de trabalho deve mudar de forma radical com o crescimento da IA (Imagem: Moor Studio/iStock)
Cerca de 65% dos executivos esperam que 11% a 30% de sua força de trabalho seja realocada ou requalificada devido à IA até 2026, estima Garrad. Os empregos de nível inicial enfrentam o maior risco, já que a IA elimina as tarefas “trampolim” historicamente usadas para treinar novos trabalhadores — aprofundando o déficit de habilidades num momento em que a demanda por profissionais com conhecimento em IA só cresce.
Ao CNBC, Andreas Welsch, fundador da consultoria Intelligence Briefing e autor de “The Human Agentic AI Edge”, identificou quais funções estão na linha de frente: papéis envolvendo análise de dados, processamento de documentos, comparação de informações e elaboração de relatórios iniciais estão “em primeiro lugar” para deslocamento.
A visão otimista de Huang sobre software
Contrariando as preocupações sobre desemprego, Huang adota uma perspectiva otimista sobre o impacto dos agentes de IA na indústria de software, descrevendo-a como “contraintuitiva”. Em vez de reduzir a demanda por software, os agentes de IA se tornarão seus clientes mais vorazes.
A lógica do CEO é direta: mais agentes de IA significam maior demanda pela infraestrutura de software subjacente — os programas, ferramentas e recursos computacionais que os alimentam. “O número de compiladores C que usamos, o número de programas Python que temos, o número de instâncias, estão crescendo muito, muito rápido — porque o número de agentes que temos que usam essas ferramentas está aumentando”, explicou.
Também ao CNBC, Bruno Guicardi, presidente e fundador da empresa de tecnologia da informação CI&T, descreveu a mudança como uma transformação paradigmática. “Uma nova camada de abstração está sendo criada através de agentes. Agora os engenheiros de software podem ‘dizer’ o que os computadores devem fazer, não em uma linguagem de programação, mas em inglês simples. Trabalho que costumava levar meses para ser feito agora leva alguns dias. E vemos isso apenas se acelerando daqui em diante.”
Apesar do otimismo, a integração de capacidades de IA nos fluxos de trabalho corporativos existentes pode se mostrar mais difícil que a própria tecnologia. Welsch citou ao CNBC uma estatística reveladora: aproximadamente 80% a 85% dos projetos de IA falharam desde 2018 — um dado preocupante para uma indústria repleta de entusiasmo.
“Seria indesejável ter centenas de milhares de agentes que criam mais problemas do que resolvem”, alertou o consultor.
Em entrevista ao CNBC, Briggs reconheceu que a transição não será sem atritos, mesmo no cenário mais otimista, antecipando um pico na taxa bruta de desemprego de cerca de meio ponto percentual durante a transição do mercado de trabalho para uma nova era.
Ainda assim, o economista enfatiza que novos empregos surgirão, lembrando que a mudança tecnológica sempre foi um dos principais motores do crescimento ocupacional a longo prazo. Dezenas de milhões de pessoas trabalham hoje em setores como computação, economia gig, e-commerce, criação de conteúdo e videogames — indústrias que eram ficção científica há uma geração.
A Runway se uniu à Nvidia e apresentou um novo modelo de inteligência artificial capaz de gerar vídeos em tempo real. O que mais chamou atenção foi a velocidade: o sistema consegue produzir o primeiro frame em menos de 100 milissegundos – mais rápido do que um piscar de olhos.
A tecnologia foi demonstrada durante a conferência GTC, da Nvidia, nesta semana. A IA ainda não tem nome oficial, mas já se destaca por iniciar transmissões quase instantaneamente, com imagens realistas e em alta definição.
Na prática, o modelo é um salto em relação às ferramentas atuais, que ainda apresentam atrasos na criação de vídeos. Com a nova abordagem, a promessa é de experiências interativas em tempo real, abrindo caminho para aplicações como ambientes virtuais dinâmicos, personagens digitais responsivos e até mundos gerados sob demanda – algo que a Runway já vem apostando há algum tempo.
A breakthrough in real-time video generation.
As a research preview developed with @NVIDIA and shared at @NVIDIAGTC this week, we trained a new real-time video model running on Vera Rubin. HD videos generate instantly, with time-to-first-frame under 100ms. Unlocking an entirely… pic.twitter.com/juafjvk0wm
Ao mesmo tempo, o avanço levanta preocupações. A popularização recente de conteúdos gerados por IA – como vídeos hiper-realistas e simulações de figuras públicas – já dificulta a distinção entre o que é autêntico e o que foi criado artificialmente. Com a geração em tempo real, esse desafio tende a se intensificar, especialmente se as ferramentas passarem a reagir ao comportamento e às expressões dos usuários de forma imediata.
Apesar do potencial, a tecnologia ainda depende de infraestrutura altamente robusta. A demonstração foi executada no Vera Rubin, supercomputador da Nvidia equipado com dezenas de CPUs e GPUs, e grandes volumes de memória. Por ora, o acesso é limitado a grandes empresas e instituições governamentais.
Ainda assim, o site New Atlasaponta que barreiras de hardware tendem a diminuir com o tempo. Isso indica que sistemas desse tipo podem, eventualmente, chegar a aplicações mais amplas – ampliando tanto as possibilidades criativas quanto os desafios relacionados à autenticidade e segurança digital.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, destacou o avanço do OpenClaw, um novo modelo de inteligência artificial baseado em agentes autônomos. Durante entrevista concedida ao programa Mad Money, na conferência GTC, o executivo defendeu que o projeto representa uma mudança significativa na forma como usuários interagem com sistemas de IA e afirmou que a plataforma “é definitivamente o próximo ChatGPT”.
Segundo Huang, o OpenClaw já se consolidou como um dos projetos de código aberto mais relevantes da “história da humanidade”, com potencial para redefinir o papel da IA no cotidiano.
Diferentemente dos chatbots tradicionais, que se limitam a responder perguntas, a plataforma permite a criação de agentes capazes de executar tarefas, tomar decisões e operar com pouca intervenção humana. O Olhar Digital já deu os detalhes sobre ele neste link.
O OpenClaw amplia o escopo de uso da IA ao permitir que usuários criem seus próprios agentes com comandos simples. De acordo com o CEO, a tecnologia possibilita delegar atividades complexas a esses sistemas, que podem aprender, iterar e aprimorar resultados de forma autônoma.
Segundo o site CNBC, Huang citou como exemplo o desenvolvimento de um projeto de design, como a criação de uma cozinha. Nesse cenário, o agente seria capaz de analisar referências, aprender ferramentas específicas, propor soluções e revisar o próprio trabalho, em um ciclo contínuo de aperfeiçoamento.
Para o executivo, esse tipo de automação tende a democratizar habilidades especializadas. Ele argumenta que profissionais de diferentes áreas poderão ampliar suas capacidades com o apoio desses agentes, assumindo funções mais complexas sem a necessidade de formação tradicional em determinadas áreas.
Huang fez as declarações sobre o OpenClaw durante a conferência GTC da Nvidia, que acontece esta semana na Califórnia (Imagem: FotoField/Shutterstock)
NemoClaw: Nvidia lançou seu próprio OpenClaw
A Nvidia não ficou para trás e anunciou nesta semana o NemoClaw, uma versão voltada ao ambiente corporativo que integra o OpenClaw ao ecossistema de softwares da empresa. A iniciativa busca adaptar os agentes autônomos para uso em larga escala, com foco em segurança, controle e confiabilidade.
A segurança, inclusive, era uma das preocupações em relação ao OpenClaw. O avanço dos agentes de IA levou receios relacionados ao controle, especialmente à medida que essas ferramentas passam a executar ações de forma independente.
No caso do NemoClaw, a companhia pretende incorporar mecanismos de proteção, como ferramentas de supervisão e recursos voltados à privacidade, para mitigar riscos associados à autonomia desses sistemas.
Para a Nvidia, enfrentar esses desafios será essencial para viabilizar a próxima etapa da inteligência artificial – uma fase em que os sistemas não apenas auxiliam usuários, mas atuam diretamente em seu nome em diferentes contextos.
A Nvidia anunciou uma série de novas tecnologias e parcerias voltadas para ampliar o uso da inteligência artificial (IA) em diferentes setores, incluindo data centers, robótica, jogos, veículos autônomos e missões espaciais. Os anúncios foram apresentados durante o evento anual da empresa, o GTC 2026, e reforçam a estratégia de expandir sua infraestrutura de computação acelerada para aplicações cada vez mais complexas.
Entre as novidades estão um novo processador desenvolvido especificamente para IA, plataformas para robótica e veículos autônomos, ferramentas para geração de dados de treinamento e sistemas capazes de levar processamento de IA para o espaço.
O CEO e fundador da Nvidia, Jensen Huang, disse, nesta segunda-feira (16), que a chance de receita para os chips de IA da companhia totaliza pelo menos US$ 1 trilhão (R$ 5,2 trilhões) até 2027.
O número mostra que Huang e sua companhia estão confiantes de que poderão continuar sendo a maior fatia do mercado de microprocessadores de IA ante à crescente concorrência e dúvidas de investidores sobre se a estratégia de investir em IA está valendo a pena.
Huang não forneceu mais detalhes, mas isso representa grande avanço em relação à oportunidade de receita de cerca de US$ 500 bilhões (R$ 2,6 trilhões) para 2026 que a Nvidia indicou em sua divulgação de resultados trimestrais. As ações da Nvidia saltaram brevemente com a notícia, mas diminuíram no final do pregão.
Novo processador para a era da IA “agente”
A empresa revelou o Vera CPU, descrito como o primeiro processador projetado especificamente para a era da chamada “IA agêntica”, em que sistemas de IA são capazes de planejar tarefas, executar ferramentas, interagir com dados e validar resultados de forma autônoma.
Segundo a companhia, o novo chip oferece eficiência duas vezes maior e desempenho até 50% mais rápido em comparação com CPUs tradicionais usadas em grandes infraestruturas de computação.
O novo processador foi desenvolvido a partir da arquitetura da NVIDIA Grace CPU e, de acordo com a empresa, permitirá que organizações criem “fábricas de IA” capazes de executar serviços de IA em grande escala.
“O Vera chega em momento decisivo para a IA. À medida que a inteligência se torna agêntica — capaz de raciocinar e agir —, a importância dos sistemas que orquestram esse trabalho aumenta”, afirmou Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia. “A CPU não está mais simplesmente apoiando o modelo; ela o está impulsionando.”
O chip conta com 88 núcleos personalizados chamados Olympus, capazes de executar duas tarefas simultaneamente por meio da tecnologia de multithreading espacial da empresa. Ele também utiliza memória LPDDR5X, oferecendo até 1,2 terabyte por segundo de largura de banda.
A Nvidia também apresentou um rack que integra 256 CPUs Vera com resfriamento líquido, capaz de sustentar mais de 22,5 mil ambientes de CPU funcionando simultaneamente em desempenho total.
Entre os primeiros parceiros que pretendem implementar o novo processador estão empresas de computação em nuvem e tecnologia, como Alibaba, CoreWeave, Meta e Oracle, além de fabricantes de infraestrutura, como Dell, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Lenovo e Supermicro.
A Nvidia informou que o processador já está em produção e deverá estar disponível por meio de parceiros no segundo semestre deste ano.
Plataforma de IA para robôs e humanoides
Outra frente destacada pela empresa é o avanço da chamada “IA física”, voltada para robôs capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir autonomamente;
Durante o evento, a Nvidia anunciou novas ferramentas de simulação e modelos abertos para o desenvolvimento de robôs inteligentes, incluindo atualizações do framework Nvidia Isaac e novos modelos das plataformas Nvidia Cosmos e Nvidia Isaac GR00T;
Segundo Huang, a robótica tende a se tornar parte essencial da indústria global: “A IA física chegou — toda empresa industrial vai se tornar uma empresa de robótica”, afirmou;
Empresas, como ABB Robotics, Fanuc, Kuka e Yaskawa estão integrando bibliotecas da plataforma Nvidia Omniverse e ferramentas de simulação Isaac para criar “gêmeos digitais” de fábricas e linhas de produção;
A companhia também apresentou o Cosmos 3, modelo de base voltado para geração de ambientes simulados, raciocínio visual e simulação de ações, além do Isaac Lab 3.0, que permite treinar robôs em grande escala utilizando infraestrutura da classe Nvidia DGX;
Entre os projetos de robôs humanoides que utilizam essas tecnologias estão iniciativas de empresas, como Boston Dynamics, Agility Robotics e Figure.
A Nvidia também apresentou o Physical AI Data Factory Blueprint, arquitetura aberta destinada a acelerar a geração de dados de treinamento para sistemas de IA usados em robótica, visão computacional e veículos autônomos.
A proposta automatiza a criação, ampliação e avaliação de conjuntos de dados, permitindo transformar pequenos volumes de dados reais em grandes bases de treinamento com cenários complexos ou raros.
“IA física é a próxima fronteira da revolução da IA, onde o sucesso depende da capacidade de gerar quantidades massivas de dados”, afirmou Rev Lebaredian, vice-presidente de tecnologias de simulação e Omniverse da Nvidia.
A arquitetura inclui ferramentas, como o Cosmos Curator, que processa e organiza dados; o Cosmos Transfer, que amplia e diversifica datasets; e o Cosmos Evaluator, responsável por validar automaticamente os dados gerados.
O sistema também utiliza o framework de orquestração de código aberto OSMO, capaz de gerenciar fluxos de trabalho de IA em larga escala e integrar agentes de programação, como Claude Code, OpenAI Codex e Cursor. A infraestrutura está sendo integrada a serviços de nuvem de empresas, como Microsoft e Nebius.
Huang apresentou diversas novidades e números animadores em pouco mais de duas horas de evento (Imagem: FotoField/Shutterstock)
Parceria para carros autônomos
No setor automotivo, a Nvidia anunciou a ampliação de sua parceria com a Hyundai e a Kia para desenvolver tecnologias de direção autônoma. A colaboração utilizará a plataforma Nvidia Drive Hyperion para criar sistemas escaláveis de direção automatizada em veículos das marcas do grupo.
A tecnologia deverá suportar funcionalidades que vão desde assistência avançada ao motorista até sistemas de condução autônoma mais avançados, com níveis entre 2 e 4 de automação.
Segundo Heung‑Soo Kim, executivo do grupo Hyundai, a parceria representa um passo importante na estratégia da empresa. “A parceria ampliada com a Nvidia marca um marco importante na realização da visão do Hyundai Motor Group de desenvolver tecnologias de direção autônoma seguras e confiáveis”, afirmou. As empresas também pretendem expandir a cooperação com a startup de robotáxis Motional.
IA generativa aplicada a gráficos de videogames
No setor de jogos, a Nvidia apresentou o DLSS 5, nova versão de sua tecnologia de gráficos baseada em IA. O sistema combina dados tradicionais de gráficos 3D com modelos de IA generativa capazes de prever e completar partes de uma imagem, permitindo criar cenários mais realistas sem a necessidade de renderizar todos os elementos.
“Fundimos gráficos 3D controláveis, a verdade fundamental dos mundos virtuais, com IA generativa, computação probabilística”, explicou Huang. Segundo o executivo, a combinação entre dados estruturados e modelos generativos poderá ser aplicada em diversos setores além dos jogos. “Esse conceito de fundir informações estruturadas e IA generativa vai se repetir em um setor após o outro”, disse.
Ele também citou plataformas de dados corporativos, como Snowflake, Databricks e BigQuery, como exemplos de bases estruturadas que poderão ser exploradas por sistemas de IA no futuro.
Computação de IA da Nvidia também chega ao espaço
Outro anúncio envolve a expansão da computação acelerada da Nvidia para aplicações espaciais. A empresa apresentou o Space-1 Vera Rubin Module, um módulo capaz de levar capacidade de processamento de IA para satélites e centros de dados orbitais. Segundo a companhia, o sistema pode oferecer até 25 vezes mais capacidade de inferência de IA no espaço em comparação com a GPU Nvidia H100.
A empresa também destacou o uso das plataformas Nvidia IGX Thor e Nvidia Jetson Orin para permitir processamento de dados em tempo real diretamente em órbita. “Computação espacial, a fronteira final, chegou”, afirmou Huang. “À medida que implantamos constelações de satélites e exploramos o espaço profundo, a inteligência precisa existir onde os dados são gerados.”
Empresas, como Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs e Starcloud, já estão utilizando plataformas da Nvidia para missões espaciais, processamento de dados geoespaciais e operações autônomas em órbita.
Segundo a empresa, a expansão da indústria espacial está aumentando rapidamente a demanda por processamento de dados em tempo real fora da Terra, tornando a IA ferramenta central para satélites e missões científicas.
Cinco meses após ter anunciado uma carta de intenções de US$ 100 bilhões na OpenAI, a Nvidia agora está perto de concretizar um acordo com a startup de Sam Altman, mas por um valor bem menor. A perspectiva é pela conclusão de um investimento de US$ 30 bilhões nos próximos dias. O cheque da empresa […]
