A NVIDIA é uma empresa de tecnologia conhecida por criar GPUs, os processadores que se tornaram a base do treinamento e da execução de modelos de IA. Quase todo laboratório de IA usa hardware ou software dela.

Como funciona

A GPU nasceu para gráficos de jogos, mas tem milhares de núcleos que fazem contas em paralelo. Treinar uma rede neural exige multiplicar matrizes enormes, e esse é exatamente o tipo de cálculo em que a GPU vai bem.

O negócio da NVIDIA em IA tem três camadas:

  • Hardware: placas e aceleradores para data centers, como as linhas H100 e B200, além de placas para computadores pessoais.
  • Software: o CUDA, plataforma que permite programar GPUs, e bibliotecas otimizadas para IA.
  • Serviços: o NVIDIA NIM oferece modelos empacotados para rodar de forma pronta.

O CUDA é um grande diferencial, porque muitas ferramentas de IA foram escritas para ele. Isso cria um ecossistema difícil de trocar.

Exemplo prático

Você quer rodar um modelo aberto no seu computador. Se ele tem uma placa NVIDIA, ferramentas como Ollama ou llama.cpp costumam aproveitar a GPU para gerar texto bem mais rápido do que só com o processador.

Para ver se o sistema reconhece a placa:

Terminal
nvidia-smi

O comando mostra o modelo da placa, o uso e a memória de vídeo disponível. Essa memória, a VRAM, define o tamanho de modelo que cabe na placa.

Para que serve

Para quem programa, a NVIDIA importa porque define o que dá para rodar localmente e quanto custa treinar ou servir modelos na nuvem. O preço e a disponibilidade de GPUs influenciam diretamente o preço das APIs de IA.

Para quem acompanha negócios, a empresa é um dos nomes centrais do mercado de infraestrutura de IA, junto de provedores de nuvem e de laboratórios de modelos.

Para quem monta clusters, ela é a referência em aceleradores, redes de alta velocidade e software de orquestração de GPUs.

Cuidados

A NVIDIA não é a única opção. Existem aceleradores de outras empresas e chips de nuvem, como as TPUs do Google. Para uso local, algumas ferramentas funcionam também com outras placas, em graus variados de suporte.

Por fim, dados de mercado e desempenho mudam rápido. Consulte fontes oficiais da empresa antes de usar números em decisões de compra ou investimento.