Nvidia acaba de quebrar equação que previa o futuro da tecnologia, de acordo com seu CEO; IA precisa de sua própria Lei de Moore

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A inércia brutal da Nvidia vai além do seu volume de negócios e do poder dos seus chips: aplica-se também ao seu crescimento exponencial. O desempenho dos seus processadores multiplicou-se por mil numa década, quebrando assim a previsão que norteava o desenvolvimento tecnológico desde 1965. Mas por que isso é tão importante?

Nvidia acaba de quebrar equação que previa o futuro da tecnologia, de acordo com seu CEO; IA precisa de sua própria Lei de Moore
Jensen Huang, CEO da Nvidia (Imagem: Nvidia/Reprodução)

Os dados:

  • O superchip GB200 NVL72 é de trinta a quarenta vezes mais rápido que seu antecessor, o H100.
  • A Nvidia reduziu o custo da computação um milhão de vezes em vinte anos.
  • Uma placa de vídeo básica hoje é 2.359 vezes mais poderosa do que sua equivalente de 2005.
  • Um modelo avançado como o O3 da OpenAI custa US$ 20 por tarefa para a OpenAI.

O domínio absoluto da Nvidia em chips de IA explica o otimismo de Huang. A questão é se conseguirá manter este ritmo de inovação e democratizar a inteligência artificial. Além disso, o CEO da empresa propõe três novas leis de escala para substituir a Lei de Moore:

  • Pré-treinamento: fase inicial onde os modelos aprendem padrões.
  • Pós-treinamento: ajuste fino usando feedback humano.
  • Computação em tempo de teste: chave para o raciocínio dos modelos, embora aumente os custos.

O próximo desafio da Nvidia será tornar a computação em tempo de teste acessível, o que seria vital para modelos como o O3 da OpenAI. Na verdade, uma assinatura mensal do ChatGPT Plus custa o mesmo que uma única tarefa O3.


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