No ano passado, fiz um post apresentando um pouco da NVIDIA e suas principais áreas de atuação. Neste post faço um comentário sobre os principais destaques da empresa para o ano corrente.
A empresa manteve um ritmo acelerado de desenvolvimento de novos produtos. Inovação está no DNA da empresa e não somente na criação de produtos, mas também na capacidade de se reinventar e buscar novos mercados. A empresa tem um plano agressivo de expansão para computação na nuvem, porém com uma abordagem estratégica: não competir diretamente com os grandes Cloud Service Providers (CSPs), como AWS, Azure e GCP, mas sim trabalhar em forma de parceria ofertando na própria plataforma dos CSPs seu principal produto, nomeado DGX Cloud.
Antes de tudo, vale relembrar como a NVIDIA de fato opera no mercado e vende seus produtos. Ela projeta chips de processadores (GPUs, CPUs e dispositivos de rede), fabrica através da TSMC e os vende para players que de fato realizam a integração em sistemas como notebooks, workstations ou servidores em datacenter. Existem dois modelos de negócio, um onde os OEMs como Dell e HPE vendem diretamente ao cliente final os servidores com as GPUs já embarcadas e outro onde os CSPs realizam uma espécie de 'locação' de servidores (instâncias) e serviços baseados em computação acelerada por GPU para empresas, universidades, startups e desenvolvedores.
Comentando o desenvolvimento do mercado de datacenter dentro da empresa.
Pela primeira vez e de forma consistente o mercado de datacenter se sobressaiu em comparação ao de jogos. Baseado no tamanho de mercado disponível para cada segmento, esse movimento já era esperado. O que surpreendeu foi a velocidade que isso aconteceu e existe sim um driver principal: ChatGPT.
Modelos do tipo Generative Pre-trained Transformer (GPT) são modelos de redes neurais utilizados na criação de aplicações de Inteligência Artificial (IA), como o ChatGPT. A OpenAI com o ChatGPT validou a hipótese de que é possível um chat-bot conversacional com capacidades extraordinárias de responder perguntas e manter um contexto de diálogo que de fato se aproxima do nível de interação humano. Para o treinamento do modelo GPT 3.5, a OpenAI utilizou cerca de 10.000 GPUs da NVIDIA em uma infraestrutura da Microsoft, que durou cerca de 3 meses de processamento intensivo. Portanto, a criação de modelos como esse, parte do princípio de que a empresa que desenvolve os modelos fundamentais precisa ter acesso a um datacenter com milhares de aceleradores de processamento, como as GPUs vendidas pela NVIDIA.
Adoção do ChatGPT em uma única imagem:
O ChatGPT validou a hipótese e agora centenas de startups e empresas surgiram para criar sua própria versão da solução, ou soluções correlatas de
IA Generativa. Estão surgindo dezenas de CSPs especializados em ofertar infraestrutura computacional para treinamento e deploy destas aplicações. Lembrando que são os CSPs (e OEMs) que de fato oferecem acesso às GPUs às empresas, então, o crescimento dos CSPs (e OEMs) tende a ter correlação com a demanda futura de GPUs e consequentemente, ao faturamento da NVIDIA.
Por fim, vale ressaltar que o mercado de IA não é o único que a empresa atua, tendo presença forte nas áreas de computação gráfica profissional, jogos de computadores, computação de alto desempenho e dispositivos de edge. Entretanto, pode-se afirmar que a IA é a área que tem a maior capacidade de ser o motor de crescimento da NVIDIA para o futuro. O crescimento e adoção de IA implicará em um maior faturamento da NVIDIA, ao menos no curto prazo, tendo em vista que a competição ainda não se posicionou de forma consistente para brigar por fatias substanciais do mercado.
