Nvidia, o gigante indiscutível da indústria de semicondutores, volta-se para um novo desafio: a robótica. A empresa, que lançou as bases para o atual boom da inteligência artificial (IA), planeja inaugurar a próxima revolução industrial com uma tecnologia inovadora. Tudo isso está sob o signo da "IA física" – a fusão de IA generativa e robôs humanoides.
No primeiro semestre de 2025, a Nvidia lançará seu mais recente módulo compacto, o "Jetson Thor", no mercado. Essa tecnologia foi projetada para equipar robôs humanoides com inteligência e habilidades nunca vistas antes. Deepu Talla, vice-presidente de robótica da Nvidia, descreve o desenvolvimento como um ponto de inflexão: "O 'momento ChatGPT' para IA física e robótica está prestes a acontecer.
Do gigante dos chips de IA ao visionário da robótica
Enquanto a Nvidia continua a ser a líder no mercado de chips de IA, a concorrência está se tornando cada vez mais intensa. Concorrentes como AMD e gigantes da nuvem como Amazon, Microsoft e Google estão pressionando mais no mercado. A estratégia? Tornar a Nvidia menos dependente de seu negócio principal e explorar novas indústrias.
A empresa aposta em uma "solução full-stack", que fornece tanto softwares para o treinamento de robôs suportados por IA quanto o hardware que os movimenta. Esta abordagem abrangente visa não apenas facilitar a entrada na robótica, mas também estabelecer a Nvidia como um parceiro indispensável para o desenvolvimento de futuras tecnologias robóticas.
Em fevereiro de 2024, a Nvidia investiu juntamente com a Microsoft e a OpenAI na start-up Figure AI, que desenvolve robôs humanoides. O valor estimado da empresa de 2,6 bilhões de dólares reflete a importância atribuída ao setor.
Desafios e Avanços na Robótica
Die Robotikbranche bleibt trotz enormer Fortschritte eine Herausforderung. Viele Start-ups kämpfen mit Skalierungsproblemen, hohen Kosten und der Notwendigkeit, die Genauigkeit ihrer Produkte zu verbessern. Aktuell macht Robotik nur einen kleinen Teil von Nvidias Einnahmen aus, die im dritten Quartal 2024 bei 35,1 Milliarden US-Dollar lagen. Der Großteil dieser Umsätze stammt weiterhin aus dem Verkauf von KI-Chips.
Laut Talla hat die Robotikbranche zwei entscheidende technologische Durchbrüche erlebt: die Explosion generativer KI-Modelle und die Möglichkeit, Roboter in simulierten Umgebungen zu trainieren. Diese Simulationen - bekannt als "Omniverse" - überwinden die sogenannte "Sim-to-Real-Gap" und ermöglichen es, dass Roboter in der realen Welt effizient arbeiten.
Nos últimos 12 meses, esta tecnologia atingiu um nível de maturidade que há dois anos era inimaginável", diz Talla. A Nvidia oferece soluções aqui em todas as três fases de desenvolvimento: software de treinamento (sistema DGX), plataforma de simulação (Omniverse) e hardware (Jetson).
De carros autônomos à revolução da robótica
As origens da tecnologia Jetson da Nvidia residem no desenvolvimento do chip Tegra, que inicialmente era destinado a smartphones. No entanto, a Nvidia rapidamente pivotou e transferiu cerca de 3.000 engenheiros para o desenvolvimento de IA e treinamento autônomo. Disso surgiu, em 2014, a linha Jetson, que hoje é considerada o cérebro para robôs modernos.
Toyota, Boston Dynamics e até Amazon estão apostando nas plataformas da Nvidia. A Amazon, por exemplo, já integrou a tecnologia de simulação robótica em três de seus armazéns nos EUA.
Olhando para o Futuro
A empresa de pesquisa de mercado BCC avalia o mercado global de robótica atualmente em 78 bilhões de dólares. Até 2029, este deverá crescer para 165 bilhões de dólares. Apesar das projeções ambiciosas, um aspecto central permanece crítico: a segurança. David Rosen, da Northeastern University, destaca que ainda não existem ferramentas eficazes para garantir a segurança e a confiabilidade dos sistemas de aprendizado de máquina na robótica. "Este é um dos grandes desafios científicos do nosso tempo.
No entanto, a Nvidia parece decidida a enfrentar esses desafios. Com o Jetson Thor e uma visão clara para o futuro da "IA física", a empresa estabelece novos padrões – e pode provar novamente que não apenas reconhece tendências, mas também as molda.
