Uma grande parte do crescimento da Nvidia neste trimestre foi impulsionada pela receita do data center, totalizando US$ 30,8 bilhões no trimestre, um aumento de 112% em relação ao ano passado. A margem de lucro bruto da empresa foi de 74,5%, praticamente estável em relação ao ano anterior. Mas os analistas esperam que as margens da Nvidia possam diminuir à medida que a empresa passa a produzir mais chips Blackwell, que custam mais para fabricar do que seus antecessores menos avançados.
Os relatórios de lucros da Nvidia são vistos como um importante indicador para a indústria de IA. As GPUs avançadas do arquiteto do chip, que alimentam o processamento complexo de redes neurais, foram o que tornou possível o atual boom de IA generativa. À medida que os gigantes do Vale do Silício corriam para construir novos chatbots e ferramentas de geração de imagens nos últimos anos, a receita da Nvidia explodiu, permitindo-lhe ultrapassar a Apple como a empresa pública mais valiosa do mundo. Desde o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, o preço das ações da Nvidia aumentou quase dez vezes.
Quase todas as grandes empresas de tecnologia que trabalham com IA, mesmo aquelas que constroem suas próprias unidades de processamento, dependem fortemente das GPUs Nvidia para treinar seus modelos de IA. A Meta, por exemplo, disse que está construindo sua mais recente tecnologia de IA em um cluster de mais de 100.000 Nvidia H100s. Enquanto isso, pequenas startups de IA ficaram sem poder de computação de IA suficiente, enquanto a Nvidia lutava para acompanhar a demanda.
Blackwell, a mais nova GPU da Nvidia, é composta de duas peças de silício, cada uma equivalente ao tamanho de seu chip anterior, Hopper, que são combinadas em um único componente. Esse projeto resultou em um chip que é supostamente quatro vezes mais rápido e com mais que o dobro do número de transistores de seu antecessor.
Mas o lançamento da Blackwell não foi um mar de rosas. Originalmente programado para ser lançado no segundo trimestre, o novo chip atingiu um obstáculo de produção, atrasando o lançamento em alguns meses. Huang assumiu a responsabilidade pelo problema, chamando-o de “falha de projeto” que “fez com que o rendimento fosse baixo”. Huang disse à Reuters em agosto que a parceira de longa data da Nvidia na fabricação de chips, a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited, ajudou a Nvidia a corrigir o problema.
Moorhead disse à WIRED que continua otimista em relação à Nvidia e está confiante de que o mercado de IA generativa continuará a crescer pelo menos nos próximos 12 a 18 meses, apesar de alguns relatórios recentes sugerirem que o progresso da IA está começando a estagnar.
“Acho que a única maneira de os acionistas se amotinarem seria se estivessem preocupados com as despesas de capital ou com a lucratividade dos hiperescaladores”, disse Moorhead, referindo-se a grandes empresas de tecnologia como Amazon, Google, Microsoft e Meta, que investem pesadamente em Serviços em nuvem de IA. “Mas acho que eles continuarão comprando a Nvidia até que esse dia realmente chegue.” A IA empresarial ainda é uma área de crescimento para a Nvidia, acrescentou.
Na teleconferência de resultados de hoje, a diretora financeira da Nvidia, Colette Kress, disse que as ferramentas empresariais de IA da Nvidia estão “a todo vapor”, incluindo uma plataforma operacional que permite que outras empresas construam seus próprios copilotos e agentes de IA. Os clientes incluem Salesforce, SAP e ServiceNow, disse ela.
Huang repetiu a mesma coisa mais tarde na teleconferência: “Estamos começando a ver a adoção empresarial da IA de agência”, disse ele. “É realmente a última moda.”
