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CEO da Nvidia propõe pagar funcionários com tokens de IA

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.

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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.”

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Desafios de implementação na prática

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.

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Nova IA gera vídeos realistas em menos de um segundo

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.

Preocupações com IA de geração de vídeos

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 Atlas aponta 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.

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CEO da Nvidia elogia OpenClaw: “é definitivamente o próximo ChatGPT”

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.

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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.

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Nvidia apresenta IA para data centers, robótica, jogos, carros autônomos e até aplicações espaciais

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 chegoutoda 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.

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“Fábrica de dados” Nvidia para treinar IA

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.

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Nvidia reduz o apetite pela dona do ChatGPT, mas valuation aumenta

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 […]

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