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Eric Schmidt, ex-CEO do Google, falou para estudantes de Universidade de Stanford sobre o mercado de ações e como as grandes empresas de tecnologia estão gastando muito em chips de inteligência artificial da Nvidia, o que aumenta a distância da fabricante de chips para os concorrentes.

Embora Schmidt não dê conselhos de investimento, ele mencionou que grandes investimentos estão sendo feitos em data centers de IA, que podem custar até US$ 300 bilhões.

Schmidt afirmou que muitas dessas grandes empresas estão planejando gastar enormes quantias, como US$ 20 bilhões, US$ 50 bilhões ou até US$ 100 bilhões, e que grande parte desse dinheiro será direcionada para a Nvidia.

A Nvidia fabrica os chips de IA mais importantes para esses data centers e viu um crescimento de receita de mais de 200% em três trimestres seguidos. Embora o Google tenha desenvolvido seus próprios chips, chamados Tensor Processing Units (TPUs), eles continuam em desenvolvimento inicial.

As quantias que as big techs deverão investir nos chips da Nvidia deve aumentar nos próximos anos (Imagem: JRdes / Shutterstock.com)

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Schmidt indicou que, se a maioria dos US$ 300 bilhões for para a Nvidia, pode ser uma boa ideia investir na empresa, mas ele deixou claro que isso não é um conselho de investimento e não revelou se possui ações da Nvidia.

Schmidt, que foi CEO do Google de 2001 a 2011, destacou o papel central da Nvidia no crescimento da IA, que começou no final de 2022. Enquanto a demanda por chips da Nvidia cresce entre empresas de nuvem e criadores de modelos de IA, há preocupações de que alguns clientes possam estar gastando demais em infraestrutura.

Investir na Nvidia pode ser crucial para superar a concorrência

Schmidt acredita que a Nvidia terá uma vantagem significativa no mercado, e que as empresas que investirem mais em seus chips e data centers terão uma vantagem tecnológica sobre concorrentes menores.
Ele mencionou que a diferença entre os melhores modelos de IA e os demais está aumentando, sendo difícil para os concorrentes alcançarem a Nvidia.
A distância se dá especialmente porque muitas ferramentas importantes para IA usam a linguagem de programação original da Nvidia, um código que outras empresas ainda não sabem traduzir ou replicar.