Galeria de fotos:
A história da Nvidia Brasil começou em 2004. “Nos primeiros dois anos, entre 2004 e 2006, atuei sozinho como representante da Nvidia no Brasil, desenvolvendo a fabricação local das GPUs (placas de processamento), trabalhando com a indústria de Manaus e com as grandes redes de distribuição para trazer nossas GPUs nas mãos de gamers principalmente. Já em 2007 começamos a montar um time de especialistas em soluções corporativas para atender a indústria, a academia e institutos de pesquisa”, lembra o executivo.
- Com plataforma de IA, Nvidia se propõe a massificar o uso de avatares
- Nvidia e Volvo aceleram corrida por processamento de dados na indústria automotiva
- Startups chinesas de veículos elétricos buscam Nvidia na corrida para alcançar Tesla
“Há 15 anos, nosso CEO, Jensen Huang, enxergou que o modelo computacional chegaria ao fim e que somente a computação acelerada e a IA poderiam levar a novos saltos de inovação e produtividade. Então, ele alinhou toda a empresa com o foco em inteligência artificial e nós fomos, durante esse tempo todo, campo de prova de nós mesmos, testando e implementando algoritmos e IA nos desenvolvimentos dos nossos próprios produtos”, diz Richard.
Em entrevista exclusiva, ele destaca o contexto da IA no Brasil, os desafios e oportunidades e os reflexos da avaliação da companhia que tem como estimativa uma receita de US$ 11 bilhões no segundo trimestre de 2023.
Forbes Brasil – O que representa liderar, no Brasil, uma empresa agora avaliada em US$ 1 tri?
Richard Cameron – Apesar do reconhecimento mundial vivido pela Nvidia, estamos presenciando um ponto de inflexão onde a inteligência artificial deixa de ser uma teoria e algo restrito a aplicativos online, como é o caso do ChatGPT, e realmente se torna uma revolução que vai impulsionar a indústria com esse modelo computacional baseado em computação acelerada por GPU. O reconhecimento e prestígio de liderar uma empresa como a Nvidia no Brasil é fruto de um trabalho de muito comprometimento. Não é um ‘voo de galinha’ que nos últimos dois anos decidimos investir tudo em IA e agora temos algo que ainda precisa acertar as arestas. Estamos colhendo os frutos de 15 anos de trabalho onde todos na empresa se alinharam para um único objetivo e hoje estamos vendo esse reconhecimento público e dos acionistas.
FB – Qual o contexto da Nvidia no Brasil, como ela opera e o que representa nosso mercado na estratégia global?
Veja também:
FB – O quanto a IA generativa já vinha sendo estudada, desenvolvida e observada pela empresa e por que ela é tão importante neste momento?
Richard – A IA generativa possui essa importância porque é ela que nos permite dar o próximo grande avanço não somente nos games, mas em termos de produtividade em diversas áreas e indústrias. A computação acelerada por GPU permite fazermos muito mais, com um investimento muito menor e com consumo de energia muito menor. Falando até na questão de carbono, o consumo energético é muito menor porque a IA é extremamente eficaz e eficiente do ponto de vista energético. O investimento é limitado, energia é limitada, ou seja, computação acelerada é a forma de você otimizar a produtividade utilizando um novo modelo computacional, que não o mesmo paradigma de 60 anos atrás. A demanda de IA é uma demanda essencialmente por ganho de produtividade e, por isso, podemos dizer que a revolução das IA generativas é a maior revolução desde o IBM 360.
FB – Pode nos dar uma ideia do impacto que essa tecnologia ainda vai causar em diferentes indústrias?
Richard – O impacto comum para todas as indústrias será um salto significativo de produtividade. A IA generativa e a computação acelerada, como falado anteriormente, permitem fazermos muito mais, com um investimento muito menor, com consumo energético menor e maior eficiência. O resultado dessa implementação será um salto de produtividade científica, produtividade no agro, nas fábricas, no atendimento ao cliente, na medicina, em todas as áreas de todas as indústrias. Um exemplo prático é o atendimento de call center. Quando foi a última vez que você interagiu com um call center que você saiu da ligação plenamente satisfeito com o atendimento e serviço prestado pelo sistema de menu automático robótico? Dificilmente isso já aconteceu. Então, isso é um exemplo prático de onde a IA generativa pode ser utilizada criando um atendimento mais inteligente e completo para o propósito que ela for direcionada.