Altas doses de dor e sofrimento: o desejo do CEO da Nvidia para estudantes universitários

"Amplas doses de dor e sofrimento." Este é o desejo sincero de Jensen Huang, cofundador e CEO da Nvidia, a alunos da Universidade Stanford, na Califórnia.

Os comentários de Huang foram feitos durante uma palestra na instituição.

Segundo o empresário americano, nascido em Taiwan e que passou parte da infância na Tailândia, uma das vantagens de sua trajetória foi ter "expectativas muito baixas".

Ao contrário dele, a maioria dos alunos de Stanford, tradicional universidade próxima de São Francisco e grande formadora de trabalhadores do Vale do Silício, possui "expectativas muito altas", por estar em uma das principais instituições de ensino do mundo e ter dinheiro para pagar pelos estudos.

"Pessoas com expectativas muito altas têm muito pouca resiliência. E, infelizmente, resiliência importa para o sucesso", afirmou, durante o seminário realizado em 8 de março. "Espero que o sofrimento aconteça com vocês."

"Até hoje, eu uso a frase: dor e sofrimento dentro da nossa empresa com grande alegria", disse.

"Porque você quer refinar o caráter da sua empresa. Você quer grandeza deles (seus funcionários). E grandeza não é inteligência. Grandeza vem do caráter", disse.

O empresário completou, então, o raciocínio dizendo que a grandeza "é formada por pessoas que sofreram".

"Para todos vocês, alunos de Stanford, eu desejo amplas doses de dor e sofrimento", finalizou.

A trajetória da Nvidia

A fabricante de chips Nvidia tem sido uma das maiores vencedoras do boom da IA.

Ela se tornou, no início de março, uma empresa com mais de US$ 2 trilhões de valor de mercado.

Com isso, a Nvidia ultrapassou a Alphabet, dona do Google, tornando-se a terceira maior empresa em valor de mercado dos Estados Unidos, atrás apenas de Microsoft e Apple.

A avaliação da empresa, naquele momento, foi de US$ 1,8 trilhão.

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Huang fundou a Nvidia em 1993

Huang foi um dos fundadores da Nvidia em 1993 e atua desde então como presidente, diretor executivo e membro do conselho de administração.

Ele possui diploma em engenharia elétrica da Universidade Estadual de Oregon e fez mestrado em engenharia elétrica exatamente na Universidade Stanford.

Para qualquer inteligência artificial funcionar, é necessária uma quantidade enorme de dados. Estes, por sua vez, exigem uma infraestrutura de computadores de ponta para processar informações.

A Nvidia passou a desenvolver em 1999 chips de processamento de vídeo (ou GPUs) para computadores e videogames.

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Para que servem os GPUs

Os GPUs, criados para acelerar o processamento gráfico de forma paralela às CPUs (unidades de processamento central, que executam tarefas sequencialmente e com mais consumo de energia), evoluíram para abastecer as máquinas por onde rodam as redes neurais que turbinam a IA.

Atualmente, a Nvidia vende a GPU H100, que além de prometer uma experiência visual excepcional para jogadores, foi otimizada para lidar com volumes massivos de dados, o que a transformou em uma opção mais eficiente para treinar modelos de IA.

Cada uma delas custa a partir de US$ 20 mil e empresas precisam de milhares de unidades.

No começo deste ano, Mark Zuckerberg anunciou a compra de 350 mil GPUs H100 para desenvolver os modelos de IA da Meta.

A H100 é quatro vezes mais rápida que sua antecessora, A100, no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e na resposta a comandos de usuários.

Huang foi o responsável por mudar o foco de chips para games para chips voltados para a IA.

Por conta desse pioneirismo, o hardware fornecido pela companhia tornou-se o padrão do mercado, e diversos pesquisadores, startups e gigantes da tecnologia criam inovações com os semicondutores de IA da firma.

Como resultado, a Nvidia tornou-se a líder incontestável no setor de semicondutores para inteligência artificial.

Segundo dados da consultoria especializada Omdia, a marca é responsável por 70% da participação de mercado de chips para IA.