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Para Nvidia e Dell, IA, dados e infraestrutura exigem nova base tecnológica para empresas e países
A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma tecnologia restrita a laboratórios e passou a ocupar espaço nas estratégias de empresas, governos e usuários finais. Durante o ESX 2026, Alaor Neto, gerente de negócios da Nvidia, e Willians Martins, especialista em soluções de inteligência artificial da Dell, debateram como IA, dados e infraestrutura estão moldando a próxima fase da inovação tecnológica.
Ao apresentar a trajetória da Nvidia, Alaor relembrou que a empresa iniciou suas atividades voltada ao mercado de computação gráfica e jogos, mas mudou seu direcionamento ao investir, em 2006, na plataforma CUDA, criada para computação acelerada. “O futuro é inteligência artificial, eu preciso investir nisso”, afirmou Alaor ao relembrar a visão de Jensen Huang, fundador da Nvidia, sobre o potencial da tecnologia.
Segundo ele, a aposta levou anos para apresentar resultados, mas posicionou a empresa no centro da expansão da IA. Hoje, a Nvidia mantém centenas de bibliotecas, kits de desenvolvimento e modelos disponíveis para o ecossistema de desenvolvedores. Alaor também destacou que a inteligência artificial deve ser encarada como uma ferramenta de transformação dos negócios e não apenas de automação. “A gente não está falando de automação, a gente está falando de transformação. É repensar todo o seu fluxo de trabalho”, disse.
IA generativa ampliou o acesso à tecnologia
Willians Martins afirmou que o diferencial da IA generativa foi tornar a interação com sistemas de inteligência artificial acessível ao público por meio de interfaces conversacionais. “Quando veio a IA que você consegue conversar como você conversa com a sua mãe, como você conversa com o seu filho, aí fez total diferença. Aí ficou fácil de usar”, afirmou.
Para ele, a tecnologia se junta a outras transformações que impactaram a sociedade em larga escala, como a eletricidade, o computador e a internet. “Eu acredito que é algo que veio para ficar mesmo. A questão é como ela evolui, e ela vai continuar evoluindo”, disse.
Durante o painel, Alaor apresentou uma estrutura composta por cinco camadas que sustentam a inteligência artificial: energia, chips, infraestrutura, modelos de linguagem e aplicações. Segundo ele, a disponibilidade de energia se tornou um dos principais desafios para a expansão dos chamados centros de processamento de IA. “Sem energia, não tem como você trabalhar as outras quatro camadas”, afirmou.
O executivo explicou que os data centers voltados à IA operam com demandas energéticas superiores às estruturas tradicionais e exigem sistemas avançados de refrigeração. “Hoje você pega um rack tradicional que consome 20 quilowatts. Agora estou falando de um rack nas mesmas dimensões consumindo 120 quilowatts”, disse.
Alaor acrescentou que a Nvidia vê a inteligência artificial como uma cadeia que envolve desde a geração de energia até o desenvolvimento de aplicações. “A Nvidia hoje se considera uma empresa de software reconhecida pelo hardware. Oitenta por cento do time respira software”, afirmou.
IA local ganha espaço em notebooks e computadores pessoais
Willians destacou que parte do processamento de inteligência artificial está migrando para os dispositivos dos usuários por meio das NPUs (Neural Processing Units), unidades dedicadas à execução de tarefas de IA em notebooks e computadores. Segundo ele, essas tecnologias permitem executar modelos menores localmente, reduzindo latência e consumo de energia. “A ideia é aumentar a produtividade do usuário. Para cargas maiores, nós temos servidores e workstations com placas da Nvidia”, explicou.
O executivo também apresentou iniciativas da Microsoft voltadas ao desenvolvimento de aplicações de IA, como o AI Foundry, que disponibiliza ferramentas e códigos para desenvolvedores criarem soluções próprias. “Estamos investindo para criar uma base funcional para que as empresas criem suas próprias aplicações”, afirmou.
Brasil enfrenta desafios de infraestrutura e formação
Os participantes também discutiram a posição do Brasil na corrida global pela inteligência artificial. Entre os desafios apontados estão a disponibilidade de infraestrutura computacional, o acesso a equipamentos e a formação de profissionais. Alaor observou que apenas um grupo restrito de organizações possui capacidade para realizar o pré-treinamento de grandes modelos de linguagem. “Para fazer o pré-treinamento de um modelo desse, são pouquíssimas empresas que têm capacidade computacional de fazer isso. No Brasil não tem”, disse.
Apesar disso, ele avalia que a etapa de inferência, quando modelos já treinados são utilizados por empresas e usuários, está se tornando mais acessível. “Cada vez mais você vai ver a democratização da inteligência artificial”, afirmou. Para Willians, a expansão da IA também depende da formação de profissionais capazes de aplicar a tecnologia em diferentes setores. “A ideia é aumentar o número de profissionais voltados à inteligência artificial porque o mercado está pedindo isso”, disse.
Ao final do painel, os executivos concordaram que a inteligência artificial continuará avançando em diferentes áreas da economia e que a combinação entre infraestrutura, hardware, software e capacitação profissional será determinante para ampliar seu uso nos próximos anos.
O post Para Nvidia e Dell, IA, dados e infraestrutura exigem nova base tecnológica para empresas e países aparece primeiro em Startupi e foi escrito por Marystela Barbosa
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