NVIDIA é uma empresa americana de semicondutores e computação com sede em Santa Clara, Califórnia, fundada em 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem. Originalmente construída em torno de unidades de processamento gráfico (GPUs) para videogames e computação visual, a NVIDIA tornou-se a fornecedora dominante de hardware para treinar e executar modelos de aprendizado profundo, uma posição que a tornou central para a economia do boom de IA generativa dos anos 2020 e, em certos momentos durante 2024 e 2025, a empresa de capital aberto mais valiosa do mundo.
História
A NVIDIA passou seus primeiros quinze anos principalmente como uma empresa de chips gráficos competindo pelos mercados de computadores pessoais e jogos de console. Uma decisão estratégica crucial veio com a introdução do CUDA em 2006, uma plataforma de software que permitia aos desenvolvedores usar GPUs da NVIDIA para computação paralela de propósito geral, em vez de apenas renderizar gráficos. A adoção foi gradual ao longo dos anos 2000, mas o resultado do AlexNet em 2012, que treinou um modelo vencedor do ImageNet em duas GPUs da NVIDIA, demonstrou que a mesma arquitetura massivamente paralela adequada para renderizar pixels também era adequada para as multiplicações de matrizes subjacentes ao aprendizado profundo. Na década seguinte, à medida que as redes neurais cresceram de milhões para centenas de bilhões de parâmetros, a demanda pelas GPUs de data center da NVIDIA cresceu correspondentemente, e a empresa progressivamente redesenhou seus chips de ponta, das linhas Tesla e Volta até Ampere, Hopper e Blackwell, em torno das demandas específicas de treinamento e inferência de IA, em vez de apenas gráficos.
Da gráfica à IA
No início dos anos 2020, o segmento de data center da NVIDIA, que vendia GPUs a provedores de nuvem e laboratórios de IA que treinavam grandes modelos, havia superado seu negócio histórico de jogos como principal fonte de receita da empresa. Seus chips H100 e sucessores tornaram-se o hardware preferido para treinar modelos de fronteira em organizações como OpenAI, Anthropic e Meta, e os lucros e o preço das ações da NVIDIA tornaram-se um indicador amplamente observado da saúde do investimento na indústria de IA em geral. A capitalização de mercado da empresa cresceu de dezenas de bilhões de dólares no início dos anos 2010 para mais de três trilhões de dólares até 2024, uma ascensão intimamente ligada ao boom de gastos de capital em data centers de IA.
O fosso do CUDA
Uma razão central para a vantagem duradoura da NVIDIA sobre fabricantes de chips rivais tem sido o ecossistema de software do CUDA: porque a maioria dos frameworks de aprendizado profundo, incluindo PyTorch e TensorFlow, e a maior parte das ferramentas dos pesquisadores foram construídos e otimizados contra o CUDA ao longo de mais de uma década, mudar para hardware alternativo, como o TPU do Google ou os chips concorrentes da AMD, tem acarretado custos significativos de compatibilidade de software, uma dinâmica amplamente descrita como o "fosso" de software da NVIDIA sobre sua liderança em hardware.
Posição de mercado e riscos
O domínio da NVIDIA atraiu escrutínio regulatório em múltiplas jurisdições sobre potenciais efeitos anticompetitivos, e sua dependência da Taiwan Semiconductor Manufacturing Company para a fabricação de chips foi apontada como uma vulnerabilidade geopolítica, dadas as tensões em torno de Taiwan. O choque do DeepSeek em janeiro de 2025, no qual um modelo chinês de custo comparativamente baixo parecia igualar os sistemas de fronteira ocidentais, brevemente eliminou um valor recorde de mercado da NVIDIA em um único dia, devido a temores de que o treinamento de IA pudesse exigir muito menos computação do que se supunha, ilustrando o quão estritamente a avaliação da empresa havia se tornado ligada à crença contínua na demanda impulsionada por leis de escala por cada vez mais computação de GPU, uma dependência que alguns analistas compararam às dinâmicas de boom e busto de ciclos tecnológicos anteriores, previstas, se imperfeitamente, por observações como a lei de Moore.