O que a Nvidia vende? Conheça a empresa que supera "big techs" e virou queridinha dos mercados
Empresa já é a terceira mais valiosa entre as americanas, atrás da Microsoft e da Apple. No mundo, fica em quarto no ranking, atrás da Aramco, da Arábia Saudita
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A Nvidia anunciou números recordes no quarto trimestre de 2023, com a receita dando um salto de 265% na comparação anual, enquanto o lucro foi 769% maior no mesmo intervalo. O resultado consolidou a empresa como a principal beneficiária do boom da computação de Inteligência artificial.
Diante de um aumento na demanda por chatbots e outras ferramentas, as operadoras de data center estão estocando os processadores da empresa, que são capazes de lidar com as pesadas cargas de trabalho exigidas pela IA.
A divisão da Nvidia que fornece chips para centros de dados - antes um negócio secundário - tornou-se sua maior fonte de dinheiro.
À frente da Nvidia estão Microsoft e Apple, nos Estados Unidos, e a Saudi Aramco, listada na Bolsa da Arábia Saudita. Esta vale um pouco mais de US$ 2 trilhões. Assim, entre as empresas americanas, a Nvidia assume a terceira posição da lista das mais valiosas e fica em quarto lugar no ranking mundial.
A chegada da Nvidia ao top five das empresas mais valiosas do mundo é um sinal de forte demanda por semicondutores que executam inteligência artificial de ponta e do apetite dos investidores pelas empresas que fabricam os chips.
Como muitos de seus pares, a Nvidia não opera sua própria produção de chips e depende da fabricação terceirizada fornecida pela Taiwan Semiconductor Manufacturing e pela Samsung Electronics. Esse arranjo a livra dos enormes gastos e riscos de investir na fabricação. Mas também lhe dá menos capacidade de ajustar o fornecimento rapidamente.
Revolução na computação gráfica e no mercado de games
A história da Nvidia começou em fevereiro de 1993, em Santa Clara, na Califórnia. Três engenheiros da Silicon Grapichs (Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem) se juntaram e criaram uma empresa para acelerar os gráficos para PCs. Uma aposta no mercado de jogos que começava a florescer.
Atualmente, Jensen Huang dirige a empresa. Ele transformou com sucesso seu negócio em domínio do mercado dos chamados aceleradores - chips que ajudam a treinar o software de IA bombardeando-o com dados.
A empresa foi pioneira no desenvolvimento de unidades de processamento gráfico (GPU) e, com o passar dos anos, revolucionou a indústria de games eletrônicos.
A Nvidia se tornou uma das maiores fabricantes de placas de vídeo do mundo, e com o tempo seu investimento tornou possível agregar núcleos Cuda e inteligência artificial para fazer a renderização da computação gráfica em tempo real.
Em outras palavras, essas ferramentas são responsáveis por rodar jogos de alto desempenho de computador e agora respondem de forma muito mais rápida.
A companhia passou então a investir no desenvolvimento de tecnologias, incluindo as de inteligência artificial, para diferentes indústrias.
A empresa fabrica GPUs para os mercados de jogos eletrônicos e profissionais, chips para o mercado de computação automotivo, além de soluções de data center e desenvolvimento de softwares para aplicação nas áreas da saúde e telecomunicações, por exemplo.
GPU, a galinha dos ovos de ouro
Depois de tentar e falhar com vários empreendimentos de expansão ao longo dos anos - como a fabricação de chips para dispositivos móveis - a Nvidia encontrou sua galinha dos ovos de ouro com a aceleração de IA. Algo que Huang faz a companhia apostar há anos.
Afinal, o conhecimento profundo sobre chips e placas gráficas posicionaram a Nvidia de forma estratégica no campo da computação. Isso porque toda e qualquer ferramenta, como o ChatGPT, tem necessidade de processadores de alto desempenho.
E a GPU passa a agir como o cérebro de computadores, robôs e carros autônomos, com capacidade de percepção e compreensão sobre os dados ali colocados.
Em menos de uma década, os negócios de data center da Nvidia dispararam. A fabricante de chips ganhou pedidos para equipar fábricas de computação gigantes ao argumentar com sucesso que os chips gráficos podem lidar com cargas de trabalho de IA melhor do que os processadores padrão.