Perda total!"Controle sobre exportação é um fracasso", diz CEO da NVIDIAAfirmação foi feita por Jensen Huang, CEO da NVIDIA, durante uma entrevista após a apresentação principal da NVIDIA na Computex
- Por : Jose Valmir Honorio
- 26 de mai.
- 9 min de leitura
Jensen Huang afirmou que o controle sobre a exportação que foi introduzido durante o administração Biden foi um fracasso. Segundo o CEO da NVIDIA, as limitações reduziram a participação de mercado da Nvidia na China de 95% para 50% durante o período presidencial e não atingiram os objetivos pretendidos.
Não obstante, as medidas não impediram a China de desenvolver suas próprias tecnologias concorrentes.
A afirmação foi feita durante uma entrevista após a apresentação principal da NVIDIA na Computex 2025. Durante a entrevista, Jensen Huang, conversou com jornalistas sobre os últimos anúncios da companhia, incluindo detalhes sobre o GB200 e oportunidades no mercado internacional.
A entrevista foi realizada em formato de mesa redonda com outros jornalistas de diferentes veículos. Não há uma transcrição completa disponível até o momento, mas o site Tom’s Hardware transcreveu parte da entrevista. Infelizmente, algumas falas tiveram problemas de áudio.
Prejuízo bilionário
O destaque da entrevista foi a menção aos prejuízos bilionários sofridos pela NVIDIA devido às proibições sobre o chip H20. Porém, a pergunta do jornalista foi sobre o NVLink Fusion e qual a estratégia da empresa para ele.
O NVLink é uma infraestrutura semipersonalizada que permite que CPUs e aceleradores de IA de terceiros se comuniquem diretamente com GPUs NVIDIA por meio de uma interconexão de altíssimo desempenho.
Em sua resposta, Huang citou a questão de custo e eficiência. Em sua analogia sobre os os ganhos, se uma fábrica custa US$ 10 bilhões e a eficiência é de 30%, tem-se que “30% de US$ 10 bilhões são US$ 3 bilhões”. E ele destacou que a “nossa eficiência é de 90%”.
O benefício para a NVIDIA é a que a rede da empresa é realmente o “sistema operacional do data center”. O que significa que a empresa pode estender o sistema nervoso da NVIDIA para “todos os data centers, seja com a tecnologia da Nvidia ou vendendo tecnologia personalizada”.
Falando sobre se estão abertos ou não a trabalhar com a Broadcom, Huang entrou na questão do controle das exportações dos H20. E destacou que a NVIDIA já trabalha com a Broadcom em alguns projetos.
Foi mencionando a questão das exportações que ele fez a comparação de que a maioria das empresas de chips tem sua receita trimestral de apenas alguns bilhões de dólares e a NVIDIA já deu baixa contábil de “vários bilhões de dólares em estoque”.
“O prejuízo do H20 é tão grande quanto o de muitas empresas de semicondutores.” Jensen Huang, CEO da NVIDIA.
Ele ressaltou que o mercado chinês é muito importante, e o primeiro motivo é que na China “estão 50% dos pesquisadores de IA do mundo”.
O segundo motivo é porque o mercado chinês é grande, sendo o segundo maior mercado de computadores. Na opinião do CEO, o mercado chinês valerá US$ 50 bilhões no próximo ano.
Assim, ele relatou que “quatro anos atrás, no início do governo Biden, participação de mercado de IA da NVIDIA na China era de quase 95%. Hoje, é de apenas 50%”. Isso sem mencionar que, com as especificações mais baixas, o preço médio de venda também é menor.
Deixamos uma grande receita, e nada mudou. Jensen Huang, CEO da NVIDIA.
Parcerias da NVIDIA em Taiwan
Elaine Huang, da Commonwealth Magazine, questionou sobre as oportunidades potenciais que Taiwan tem para colaborar com a NVIDIA em recursos futuros. No contexto da pergunta, a jornalista se referia aos computadores corporativos com IA.
Jensen Huang respondeu mencionando os lançamentos da Microsoft, especificamente, o Windows Machine Learning, uma nova API que executa IA dentro do Windows e que roda na NVIDIA. O CEO explicou que a razão para isso é que a RTX da Nvidia tem núcleos CUDA e Tensor exatamente iguais.
Pensando nos usuários que querem ter o próprio supercomputador de IA “para não precisar ficar acessando a nuvem”, Jensen Huang falou do pequeno supercomputador de IA que a NVIDIA quer oferecer. Presumivelmente, trata-se do DGX Spark. Um sistema de computação pessoal voltado para inteligência artificial.
Conforme destacou o CEO, não importa se o usuário usa um sistema Mac, Chrombeook, Linux ou Windows. Nas suas palavras, a NVIDIA tem “um pequeno dispositivo perfeito para você”.
Huang também destacou que o DGX Spark possui integração direta com serviços em nuvem, o que permite que modelos treinados localmente sejam movidos para o DGX Cloud sem grandes ajustes de código.
Para os que desejam algo maior, ele destacou o DGX Sation, uma estação de trabalho de IA que cabe em um “desktop normal”. Porém, ele não foi claro sobre o que quis dizer com “desktop normal”.
Produtos não lançados
O site Tom’s Hardware não conseguiu identificar quem realizou a pergunta, mas ouviu o jornalista questionar sobre “os produtos que nunca viram a luz do dia”.Brevemente, o CEO da NVIDIA respondeu que “é muito raro encerrarmos completamente um projeto”. Porém, ele elaborou a resposta acrescentando que “é muito provável que o moldemos, o moldemos e o remodelemos. E a razão para isso é porque a direção precisa estar correta”.
Ele citou o Omniverse como exemplo, onde a empresa teve que reconstruir o produto algumas vezes, pois a “nossa visão estava correta”, mas “a forma como arquitetamos o software era estranha”.
Assim, enquanto a empresa queria criar um mundo virtual de sistemas digitais, sistemas robóticos e sistemas de IA, ele era baseado nos velhos tempos de aplicativos corporativos e de estação de trabalho. Dessa forma, o modelo não era escalável e, por isso, precisou ser reajustado.
Aprofundando a explicação, Jensen Huang relatou que no início, a NVIDIA construiu “o Omniverse como um software de instância única com múltiplas GPUs”. O que foi uma forma errada. “O Omniverse deveria ter sido criado como um sistema desagregado”, rodando em múltiplos sistemas operacionais e múltiplos computadores com múltiplas GPUs cada.
Ele encerrou comentando que a empresa começou a trabalhar no Omniverse sete anos atrás e, “finalmente chegamos à conexão de tudo”. Com todas as mudanças que foram feitas, o produto não foi totalmente cancelado, mas mudanças foram feitas ao longo do caminho e a NVIDIA simplesmente continuou investindo.
Taiwan e a Cadeia Global
Victória Jen, da CNA, questionou sobre as tensões comerciais e também a discussão sobre a desglobalização, perguntando como a NVIDIA está pensando sua estratégia global de cadeia de suprimentos e onde Taiwan se encaixa.
Para Huang, “Taiwan continuará a crescer”. A razão que dá para isso é que “estamos no início de uma nova geração de indústrias. Essa nova indústria constrói fábricas de IA”. Para ele, “o mundo terá infraestrutura de IA por toda parte”, “assim como a infraestrutura da internet cobriu o planeta”.
Assim, ele destacou que a NVIDIA está investindo “centenas de bilhões de dólares em uma construção de infraestrutura de IA de dezenas de trilhões de dólares”. Um projeto que “levará cinco décadas”.
O CEO também destacou que parte da produção será feita nos Estados Unidos. E relatou que a empresa está fazendo o máximo possível para “a segurança nacional, mantendo a resiliência e a redundância em todo o mundo”.
Depreciação das fábricas de IA
Um dos locutores que não foi possível de identificar questionou sobre a “vida útil dos equipamentos em fábricas de IA de data center”. Especificamente, “com que frequência seus sistemas precisarão ser atualizados”?Huang começou sua resposta comentando porque a NVIDIA faz atualizações todos os anos: “porque em uma fábrica, desempenho é igual a custo e desempenho é igual a receita”. Assim, se a “fábrica é limitada por energia e nosso desempenho por watt é quatro vezes melhor, a receita desse data center aumenta quatro vezes”.
O que significa que introduzir uma nova tecnologia ou atualização pode aumentar ou reduzir a receita do cliente.Inclusive, ele destacou que diz para os clientes: “não comprem tudo todos os anos. Comprem algo novo todos os anos”. Dessa forma, as fábricas não constroem e investem demais em tecnologia antiga. Porém, com a arquitetura da NVIDIA compatível em todas as fábricas, a empresa pode atualizar o software por um longo período.Ele citou como exemplo o Llama-70B que, no início, tinha 1/4 do desempenho do mesmo Hopper quatro anos depois. Assim, a NVIDIA continuou aprimorando o desempenho usando o software CUDA, pois otimizar o software e melhora o desempenho do modelo e isso ajuda cada fábrica ao melhorar o desempenho de cada computador.
Contexto dos anúncios técnicos
Max Cherney, da Reuters, questionou sobre a “turnê mundial” que Jensen Huang fez. E pediu para o CEO contextualizar os anúncios técnicos que fez, como o NVLink Fusion, com o objetivo de sustentar o crescimento da NVIDIA nos próximos anos.
Jensen Huang citou as falas de Sam Altman, de que as GPUs estão derretendo porque “estão trabalhando demais” e que, portanto, “eles precisam de mais GPUs”. Ele também mencionou os lançamentos da Microsoft, que foi a primeira a colocar o GB200 online, que a OpenAI já está usando o GB200 e que planeja construir este ano centenas de milhares de sistemas GB200.
Assim, o CEO destacou que “a infraestrutura de IA está sendo construída”. E “essa é uma das razões pelas quais estou viajando pelo mundo”. Nas palavras do CEO, cada região percebe que precisa construir a própria infraestrutura de IA que fará parte da sociedade e da indústria.
E, para ele, cada região, e cada governo, precisa não só fornecer o apoio para a construção, como pensar como será essa infraestrutura de IA.
Investimentos da NVIDIA na China
Voltando à questão política, Jensen Huang mencionou que o presidente Trump anunciou que faria a reversão da regra anterior de difusão da IA. Agora, o objetivo é a difusão da IA e não limitar a difusão. Porém, como respondeu à jornalista Lisa, do Wall Street Journal, ele não sabe os detalhes da nova lei de difusão.
“Se os Estados Unidos quiserem permanecer na liderança e quiserem que o resto do mundo se baseie na tecnologia americana, precisamos maximizar a difusão da IA, maximizar a velocidade. E é onde estamos hoje.” Jensen Huang, CEO da NVIDIA.
À jornalista Dianne, do New York Times, que questionou sobre os investimentos da NVIDIA na China, Huange respondeu que a NVIDIA está tentando alugar um novo prédio para os funcionários em Xangai.
Além disso, a ideia do CEO é que os funcionários, especificamente as funcionárias, possam trabalhar e serem donas de casa ao mesmo tempo. Uma política empresarial que se aproxima dos esforços do governo chinês em incentivar o aumento dos filhos por casais.
Futuro de Hardware, Software e da NVIDIA
Um dos locutores questionou sobre o futuro das indústrias de Hardware e Software no contexto de fábricas de IA. Huang respondeu citando que, há duas décadas, a NVIDIA criout o CUDA. E que ele é “tão bem-sucedido porque existem muitos domínios de aplicação”.
Assim, a questão envolve o uso. E o uso exige flexibilidade por parte da tecnologia. “E a tecnologia da NVIDIA é muito rápida e também é flexível”.
Outro locutor não identificado questionou “quais elementos levarão a Nvidia para o futuro?” Sua pergunta focou se seriam o CUDA ou “um monte de IA”.
Huang respondeu que a NVIDIA começa com o algoritmo. “Caso contrário, se você não entender o algoritmo, não poderá acelerá-lo”. E “CPUs não precisam entender algoritmos”. Afinal, o algoritmo fica em cima de um compilador e o usuário só vê um compilador. Porém, no caso da computação acelerada não é assim.
Assim, a NVIDIA começa com software e algoritmos. A NVIDIA começou com software, aceleração de algoritmos e, depois, torno-se uma empresa de sistemas e, depois, uma empresa de dados. Agora, a NVIDIA está se tornando uma empresa de infraestrutura de IA.
E “o software que roda na infraestrutura é muito diferente do software que roda em um PC”. Porque a “a organização, arquitetura e otimização do sistema são muito diferentes do que dentro de um PC”.
Assim, pensar no futuro da computação e das fábricas, é pensar na infraestrutura completamente: energia, refrigeração, rede, escalabilidade da rede, até a malha, segurança, armazenamento. E tudo precisa ser considerado ao mesmo tempo, ou o software não está otimizado
Visão da NVIDIA para o NVLink Fusion
Ian Cutress, do More than Moore, questionou qual a visão da NVIDIA para o NVLink Fusion. Na sua pergunta, ele comentou a própria visão, onde o usuário teria uma espinha dorsal do NVLink e um parceiro com CPU personalizada.Huang respondeu que essa é “uma visão”. Porém, na sua percepção, a “a visão mais provável é que eles comprem um chiplet NVLink, o switch NVLink, a espinha dorsal do NVLink, o switch Spectrum-X e todo o software necessário para acompanhá-lo”.Ele trouxe o exemplo da Fujitsu, uma empresa de computadores que têm uma grande base instalada de sistemas Fujitsu em todo o mundo e é baseada na CPU da Fujitsu. “Hoje, a Fujitsu tem uma CPU, e eles gostariam que todo o seu conjunto de softwares rodasse na CPU Fujitsu, e a IA da NVIDIA rodasse no sistema da NVIDIA”.Para combinar os dois é que existe o NVLink Fusion. Ian Cutress questionou se a empresa poderia utilizar o próprio acelerador, e Huang respondeu que sim, “mas eles realmente querem o nosso ecossistema. É por isso que fizeram isso”.
Nas palavras do CEO da NVIDIA, “se eles não querem o nosso ecossistema, não há nada para fundir. As pessoas querem o nosso ecossistema e todo o software que trazemos junto”.
Robótica e IA
Um dos oradores perguntou se a NVIDIA planeja algum hardware de IA especializado e como a empresa irá trabalhar áreas como robótica e IA industrial.
Huang começou sua resposta relatando que o DGX-1 foi o primeiro computador nativo de IA do mundo. E “quando o anunciei pela primeira vez, não havia clientes, exceto um, e eles não tinham dinheiro, então eu o dei a eles. Uma empresa chamada OpenAI, isso foi em 2016”.
Nas palavras do CEO, “agora que existem desenvolvedores em todo o mundo, e todos adorariam ter seu próprio DGX-1, mas o DGX-1 é muito grande, então decidi fazer pequenos”. Ele se referia aos DGX Spark e DGX Station.
Em relação à robótica, para o CEO, “ela será a próxima revolução industrial”. E ele imagina que os robôs humanóides terão ampla utilização porque “é o único robô que podemos imaginar usando em muitos lugares, porque estamos em muitos lugares”.
Assim, o desafio é tornar essa tecnologia útil e funcional.
Fonte: Tom’s Hardware.
Por Jose valmir honorio
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