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Na quarta-feira, 04 de junho de 2025, a Nvidia Corporation (NASDAQ:NVDA) participou da Conferência Global de Tecnologia 2025 do Bank of America. A discussão forneceu insights sobre o foco estratégico da NVIDIA em IA, abordando tanto oportunidades quanto desafios. Enquanto a abordagem de plataforma da NVIDIA e os avanços em infraestrutura de IA foram destacados positivamente, restrições como consumo de energia e velocidade de adoção foram observadas como potenciais obstáculos.
Principais conclusões
- NVIDIA enfatiza a construção de plataformas para fomentar inovação no mercado de inferência de IA.
- IA soberana é identificada como uma demanda crescente, com investimentos globais em fábricas de IA.
- A empresa planeja monetizar software através dos modelos NeMoTron e suporte empresarial.
- Desafios incluem limitações de energia e a velocidade de adoção de IA pelas empresas.
- O foco da NVIDIA permanece em fábricas de IA escaláveis e clusters de treinamento.
Resultados financeiros
- Economia de tokens:
- O modelo DeepSeek gera 13 vezes mais tokens que LLMs tradicionais como Llama 70B.
- Os modelos de raciocínio apresentam uma oportunidade de mercado 20 vezes maior para inferência.
- Melhoria de desempenho:
- A precisão do benchmark matemático do DeepSeek melhorou de 70% para 89% ao dobrar a geração de tokens.
Atualizações operacionais
- DeepSeek:
- O modelo de raciocínio open-source tem preço de US$ 1 por milhão de tokens.
- Tamanho do modelo:
- Modelos de 100 bilhões de parâmetros são agora padrão, com modelos de até um trilhão de parâmetros em uso.
- Blackwell e HGX:
- GPUs Blackwell oferecem 20 petaflops de desempenho FP4.
- A plataforma B200 HGX aumenta o desempenho de inferência em 3 vezes comparado aos modelos anteriores.
- IA Soberana:
- 100 fábricas de IA estão em construção globalmente, incluindo um investimento significativo em Taiwan.
Perspectivas futuras
- Tamanhos de modelo:
- Espera-se que modelos de trilhões de parâmetros se tornem comuns.
- Estratégia da NVIDIA:
- Foco em fábricas de IA para inferência e clusters de treinamento em escala.
- Monetização de software:
- Planos de monetização incluem modelos NeMoTron e software de data center como Lepton.
- Restrições de crescimento:
- Acesso a energia e velocidade de adoção de IA empresarial são potenciais restrições de crescimento.
Destaques da sessão de perguntas e respostas
- Competitividade do mercado de inferência:
- NVIDIA concentra-se em resolver problemas complexos e construir plataformas para inovação.
- ASICs vs. GPUs:
- A plataforma da NVIDIA é valorizada por sua adaptabilidade e amplo suporte ao ecossistema.
- IA Soberana:
- Nações estão investindo cada vez mais em IA para aplicar em suas indústrias e dados exclusivos.
Os leitores são incentivados a consultar a transcrição completa para um entendimento detalhado.
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