"Inteligência é gerada de maneira nova, uma fábrica de tokens que revolucionam a forma como entendemos o mundo. Das palavras ao conhecimento, das ideias aos vídeos, os tokens da IA transformam possibilidades sem fim em realidade."

Neste artigo:

Em uma apresentação monumental na CES 2025, Jensen Huang, CEO da Nvidia, iluminou o palco com um discurso transformador sobre o papel dos tokens na construção de uma nova era da inteligência artificial. Os tokens, explicou Huang, tornaram-se os blocos de construção fundamentais na criação de IA avançada, permitindo que computadores percebam, interpretem e criem com uma precisão sem precedentes. Este post explora como a Nvidia tem liderado essa revolução e seu impacto em várias indústrias.

GeForce: A Fundação da IA Moderna

Huang relembra a história da Nvidia, começando em 1993 com o MV1, que transformou PCs em consoles de jogos. A introdução do GPU programável em 1999 revolucionou os gráficos modernos e pavimentou o caminho para avanços significativos na IA. Com o desenvolvimento do RTX Blackwell, a Nvidia continua a definir os padrões de desempenho e eficiência energética em computação gráfica, integrando inteligência artificial para otimizar o processamento de pixels e criar imagens deslumbrantes.

O anúncio da série RTX Blackwell 50 destaca a capacidade das GPUs de executar tarefas complexas de IA, como o neurotexture compression e o neuromaterial shading, que produzem imagens de alta qualidade com menor custo computacional. Essa inovação está redefinindo a indústria, tornando possível criar gráficos em tempo real com uma precisão que antes era considerada impossível.

Huang destacou a importância das leis de escalabilidade na evolução da IA, explicando como elas são fundamentais para o desenvolvimento de modelos mais sofisticados e eficazes. A primeira lei de escalabilidade estabelece uma ligação direta entre o tamanho do modelo, a quantidade de dados de treinamento e a capacidade computacional disponível. Isso significa que, quanto maior o modelo e mais extensivos forem os dados de treinamento, maior será a necessidade de capacidade computacional para garantir a eficácia do modelo de IA. Com o aumento exponencial de dados multimodais, que incluem texto, imagens e sons, a habilidade de processar e interpretar essas informações de forma eficiente torna-se cada vez mais essencial para o avanço da tecnologia de IA.

A segunda lei, conhecida como pós-treinamento, destaca o papel crucial de técnicas como o aprendizado por reforço com feedback humano. Este método permite que os modelos de IA aprimorem suas capacidades através de um processo contínuo de prática e ajuste, similar ao aprendizado humano baseado em tentativa e erro. O feedback humano atua como um mentor, guiando o modelo em direção a melhoramentos específicos em suas habilidades, seja em resolução de problemas matemáticos ou na capacidade de raciocínio lógico.

A terceira lei, o tempo de teste, refere-se à inteligência do modelo ao aplicar raciocínio e alocar seus recursos computacionais de maneira eficaz durante a interação em tempo real. Essa capacidade é crítica para que a IA forneça respostas otimizadas e precisas, especialmente em aplicações que exigem decisões rápidas e complexas. Essa lei enfatiza a importância do raciocínio escalável, onde o modelo é capaz de decompor problemas complexos em etapas menores e avaliar diferentes soluções antes de chegar a uma conclusão.

Um dos anúncios mais revolucionários de Huang foi o lançamento do Nvidia Cosmos, um modelo de fundação mundial projetado para entender e simular o mundo físico com uma precisão sem precedentes. Este modelo é treinado em 20 milhões de horas de vídeo de alta definição, que capturam dinâmicas físicas complexas, como gravidade, inércia, fricção e relações espaciais. O Cosmos é uma plataforma que integra modelos autogerativos e difusivos, capazes de criar estados virtuais do mundo em vídeo, o que é essencial para aplicações na robótica e na indústria.

O Cosmos permite a convergência entre simulação física e inteligência artificial de uma maneira que possibilita a geração de dados sintéticos incrivelmente realistas. Esse recurso é fundamental para treinar robôs com dados que simulam condições do mundo real, reduzindo a dependência de dados capturados fisicamente, que são caros e demorados para coletar. Além disso, o Cosmos pode simular uma vasta gama de cenários e condições ambientais, como variações de clima e iluminação, fornecendo uma plataforma robusta para testes e validações no desenvolvimento de políticas de IA.

Este avanço promete revolucionar o modo como robôs e sistemas automatizados são integrados em ambientes industriais e cotidianos, permitindo que eles operem de maneira mais eficiente e segura. Com o Cosmos, desenvolvedores podem gerar ambientes virtuais que refletem com precisão a dinâmica do mundo real, proporcionando uma base sólida para a criação de robôs que não apenas operam em seus locais de trabalho, mas que também são capazes de prever e reagir a variáveis e mudanças em tempo real. Isso representa um passo significativo em direção a uma nova era de robótica e automação industrial, onde a simulação e a IA se unem para criar máquinas mais inteligentes e adaptáveis.

UniTree G1: Robôs Humanoides na Vida Real

Durante o evento, tivemos a oportunidade de explorar o UniTree G1, um robô humanoide acessível que está ganhando popularidade entre desenvolvedores. Com um preço inicial de $28,000 nos EUA, o UniTree G1 vem equipado com um microfone embutido e está sendo integrado com chat GPT para permitir interações mais naturais com os usuários.

O G1 pode ser controlado remotamente e possui câmeras de profundidade e LIDAR integrados para percepção ambiental. Essas características permitem que o G1 navegue com eficiência em diversos ambientes, evitando obstáculos e executando movimentos pré-programados, como dançar ou apertar as mãos. Para desenvolvedores, o G1 é uma plataforma versátil para explorar novas aplicações em robótica.

Além disso, a flexibilidade do UniTree G1 permite personalizações significativas. Com a capacidade de adicionar diferentes acessórios e componentes, os desenvolvedores podem adaptar o robô para atender a necessidades específicas. A unidade possui um modo de caminhada controlado por IA, bem como modos de prevenção de colisões e até mesmo manobras como a "posição de mão". Essas funcionalidades tornam o UniTree G1 não apenas uma ferramenta inovadora, mas também uma vitrine das capacidades atuais da robótica.

Veículos Autônomos e o Futuro da Mobilidade

A Nvidia está na vanguarda da revolução dos veículos autônomos, colaborando com gigantes automotivos para desenvolver tecnologias que tornarão a direção autônoma uma realidade. Com o processador Thor, a Nvidia oferece uma capacidade de processamento 20 vezes superior à geração anterior, permitindo a integração de sensores de alta resolução e a execução de cálculos complexos necessários para a navegação autônoma.

Além disso, a plataforma de dados da Nvidia, que combina dados reais e sintéticos, está estabelecendo novos padrões de segurança e eficiência para os veículos autônomos, acelerando o desenvolvimento e a implantação dessas tecnologias no mercado.

Robótica Geral: A Próxima Fronteira

Huang prevê um futuro onde a robótica geral se tornará uma parte cotidiana da vida humana, atuando como assistentes multifuncionais em diversos aspectos do cotidiano e da indústria. A Nvidia, com seu projeto Isaac Groot, está na vanguarda desse movimento, desenvolvendo uma infraestrutura tecnológica que viabiliza a criação de robôs humanoides sofisticados. Estes robôs estão sendo projetados para realizar uma ampla gama de tarefas complexas com alta precisão e segurança, desde atividades industriais até assistências pessoais em residências.

O projeto Isaac Groot oferece um conjunto de ferramentas essenciais para desenvolvedores, incluindo modelos de fundação para robôs, pipelines de dados, frameworks de simulação e o poderoso computador de robótica Thor. Um dos elementos mais inovadores é a capacidade de simular movimentos humanos através de aprendizado por imitação, onde um número reduzido de demonstrações humanas pode ser expandido em um vasto conjunto de dados sintéticos usando teleoperação e simulações de domínio aleatório. Isso permite que os robôs aprendam e adaptem rapidamente suas habilidades em ambientes virtuais antes de serem implantados no mundo real.

O impacto desse avanço transcende o simples aprimoramento das operações industriais. Ele promete transformar a interação entre humanos e máquinas, promovendo uma colaboração mais intuitiva e eficiente. Em um cenário onde robôs humanoides são integrados às operações diárias, novas oportunidades surgem, não apenas em termos de eficiência operacional, mas também na forma como os humanos interagem com a tecnologia. Essa integração contínua e colaborativa pavimenta o caminho para uma nova era de inovação, onde a tecnologia robótica atua como uma extensão das capacidades humanas, melhorando a qualidade de vida e revolucionando indústrias.