Na recente conferência anual de desenvolvedores da Nvidia, executivos e palestrantes mencionaram com frequência o conceito de “AI factory” (Fábrica de IA, em tradução livre). Foi um dos termos mais comentados depois que Jensen Huang, CEO da companhia, o destacou em seu discurso principal.
A Nvidia enxerga a AI factory como um novo paradigma para a criação de sistemas de IA em larga escala. Esse conceito estabelece uma analogia com o processo industrial, onde dados brutos são inseridos, refinados por meio de computação e transformados em produtos valiosos por meio de insights e modelos inteligentes.
AI factory – Onde os dados se transformam em inteligência
Em essência, uma fábrica de IA é uma infraestrutura computacional especializada projetada para criar valor a partir de dados, gerenciando todo o ciclo de vida da IA – desde a ingestão e o treinamento dos dados até o refinamento e a inferência em larga escala.
Assim como fábricas tradicionais transformam matérias-primas em produtos, uma AI factory converte dados brutos em inteligência de negócio. Isso significa que sua entrega final são insights ou decisões.
Diferentemente de um data center genérico, que executa diversas cargas de trabalho, uma AI factory é projetada especificamente para IA. Ela integra todo o pipeline de desenvolvimento da tecnologia em um único ambiente, o que permite um tempo de criação muito mais rápido.
Jensen Huang enfatizou que a Nvidia “evoluiu de uma empresa que vende chips para uma que constrói fábricas de IA em larga escala”, posicionando-se como uma empresa de infraestrutura de IA dedicada à construção dessas fábricas modernas.
O objetivo das empresas que investem em AI factories é transformar a IA de um projeto de pesquisa de longo prazo em um motor imediato de vantagem competitiva – assim como uma fábrica industrial contribui diretamente para a receita.
Três leis-chave de escala que impulsionam a demanda por IA
A IA generativa evoluiu rapidamente. De simples geração de tokens a raciocínio avançado, os modelos de linguagem se desenvolveram significativamente em apenas três anos. Essa nova geração de modelos exige uma infraestrutura com escala e capacidades sem precedentes, impulsionada por três principais leis:
- Pré-treinamento: conjuntos de dados maiores e mais parâmetros de modelo resultam em ganhos previsíveis de inteligência, mas exigem recursos computacionais massivos. Nos últimos cinco anos, os requisitos de computação para pré-treinamento aumentaram 50 milhões de vezes.
- Pós-treinamento: Ajustar modelos de IA para aplicações específicas do mundo real exige 30 vezes mais computação na inferência do que no pré-treinamento. À medida que as organizações adaptam modelos existentes para suas necessidades, a demanda cumulativa por infraestrutura de IA dispara.
- Tempo de teste (long thinking): Aplicações avançadas de IA, como IA autônoma ou IA física, exigem raciocínio interativo, explorando múltiplas respostas possíveis antes de selecionar a melhor. Isso consome até 100 vezes mais computação do que a inferência tradicional.
Os data centers convencionais não conseguem lidar de forma eficiente com essa demanda exponencial. As AI factories são projetadas especificamente para otimizar e sustentar essa necessidade massiva de computação, fornecendo a infraestrutura ideal para a implementação da IA.
A fundação – GPUs, DPUs e redes
Construir uma fábrica de IA requer uma base de hardware robusta. A Nvidia fornece o “maquinário da fábrica” por meio de chips avançados e sistemas integrados. No coração de toda AI factory está o alto desempenho computacional – especificamente os GPUs da Nvidia, que se destacam no processamento paralelo essencial para a IA.
Desde que os GPUs começaram a ser utilizados em data centers nos anos 2010, eles revolucionaram a capacidade de processamento, oferecendo uma performance muito superior por watt e por dólar em comparação com servidores baseados apenas em CPUs.
Além do poder de computação bruto, a infraestrutura de rede de uma fábrica de IA é crucial. As cargas de trabalho de IA envolvem a movimentação rápida de enormes volumes de dados entre processadores distribuídos. A Nvidia resolve essa questão com tecnologias como NVLink e NVSwitch – interconexões de alta velocidade que permitem que os GPUs dentro de um servidor compartilhem dados com uma largura de banda extrema. Para a comunicação entre servidores, a Nvidia oferece redes ultra rápidas com switches InfiniBand e Spectrum-X Ethernet, frequentemente combinados com unidades de processamento de dados (DPUs) BlueField, que descarregam tarefas de rede e armazenamento. Essa abordagem de conectividade de ponta a ponta e alta velocidade elimina gargalos, permitindo que milhares de GPUs trabalhem juntas como um único supercomputador.
Essencialmente, a Nvidia trata o data center inteiro como uma unidade de computação, interligando chips, servidores e racks.
Outra inovação de hardware no portfólio da Nvidia é o Grace Hopper Superchip, que combina uma CPU Nvidia Grace com uma GPU Nvidia Hopper em um único pacote. Esse design oferece 900 GB/s de largura de banda entre chips via NVLink, criando um pool unificado de memória para aplicações de IA. Ao conectar CPU e GPU de forma estreita, o Grace Hopper elimina o gargalo tradicional do PCIe entre processadores, permitindo um fluxo de dados mais rápido e modelos maiores em memória. Por exemplo, sistemas baseados no Grace Hopper oferecem um throughput sete vezes maior entre CPU e GPU em comparação com arquiteturas convencionais.
Esse nível de integração é essencial para fábricas de IA, garantindo que as GPUs, que exigem grandes volumes de dados, nunca fiquem sem alimentação de informações. No geral, desde GPUs e CPUs até DPUs e redes, o portfólio de hardware da Nvidia, muitas vezes montado em sistemas DGX ou disponibilizado em nuvem, constitui a infraestrutura física da fábrica de IA.
A pilha de software – CUDA e Nvidia AI Enterprise
Hardware por si só não é suficiente – a visão da Nvidia para a fábrica de IA inclui uma pilha completa de software para aproveitar essa infraestrutura. Na base dessa pilha está o CUDA, a plataforma de computação paralela da Nvidia e seu modelo de programação, que permite aos desenvolvedores explorar a aceleração por GPU. O CUDA e suas bibliotecas CUDA-X (para aprendizado profundo, análise de dados, etc.) tornaram-se o padrão para computação em GPU, facilitando a construção de algoritmos de IA otimizados para o hardware da Nvidia. Milhares de aplicações de IA e computação de alto desempenho são desenvolvidas na plataforma, tornando-a a principal escolha para pesquisa e desenvolvimento em aprendizado profundo.
Acima dessa fundação, a Nvidia oferece o Nvidia AI Enterprise, um conjunto de softwares nativos da nuvem para agilizar o desenvolvimento e a implantação de IA em empresas. O AI Enterprise integra mais de 100 frameworks, modelos pré-treinados e ferramentas – todos otimizados para GPUs da Nvidia – em uma plataforma coesa com suporte de nível empresarial. Ele acelera cada etapa do pipeline de IA, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a inferência, garantindo segurança e confiabilidade para uso em produção. Na prática, o AI Enterprise funciona como o sistema operacional e a camada intermediária da fábrica de IA.
A Fábrica de IA é o futuro
Jensen Huang posicionou a IA como uma infraestrutura industrial, semelhante à eletricidade ou à computação em nuvem – não apenas um produto, mas um motor econômico central que impulsionará desde a TI corporativa até fábricas autônomas. Isso representa nada menos que uma nova revolução industrial impulsionada pela IA generativa.
