“O momento ChatGPT para a IA física está próximo”. CEO da Nvidia revela visão para o futuro da IA e plataformas abertas

Fátima Caçador

6 jan 2026 15:50

Está cada vez mais próximo um futuro em que a Inteligência Artificial entende o contexto e pode raciocinar e funcionar no mundo físico. Jensen Huang diz que o “momento ChatGPT” da IA física está próximo e garante que a Nvidia tem as ferramentas para o tornar realidade, com os parceiros e plataformas abertas.

A IA física é uma das tendências da CES 2026, com a integração de mais sistemas autónomos em carros e robots que têm a capacidade de entenderem o contexto e tomarem decisões no mundo real, mas ainda está limitado por vários constrangimentos de falta de dados, legislação e segurança. Mas não por muito tempo, como defendeu Jensen Huang no seu keynote na feira de Las Vegas, admitindo que “o momento ChatGPT para a IA física está próximo”.

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A apresentação de Jensen Huang no palco da CES 2026, no Fontainbleau, durou duas horas, mas o CEO da Nvidia admitiu que tinha material para dezenas de apresentações e passou pela evolução da Inteligência Artificial, o desenvolvimento de chips, dos modelos e agentes que dominaram o ano e a forma como a IA física está cada vez mais perto, partilhou o palco com mais de uma dezena de robots e mostrou que o Vera Rubin, a próxima geração de hardware para supercomputadores, está já em produção.

A visão prova que a Nvidia já é muito mais do que uma empresa que desenvolve chips e que está preparada para continuar a dar cartas depois de ter atingido uma capitalização bolsista acima dos 4 mil milhões de dólares.

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“O nosso trabalho é criar o stack completo para que vocês todos possam desenvolver as aplicações incríveis para o resto do mundo”, afirmou Jensen Huang garantindo que a empresa pode optimizar agora todas as camadas da tecnologia que permitirão os grandes desenvolvimentos da IA no futuro.

IA física cada vez mais próxima

Jensen Huang lembrou que a cada 10 a 15 anos há uma mudança tecnológica na plataforma do PC, e que neste momento há duas alterações em paralelo: a mudança para a IA e a forma como é gerido o software, que já não é desenvolvido mas treinado, corre nos CPU e GPU e as aplicações entendem o contexto.

“Todas as camadas da computação foram alteradas”, defende Jensen Huang, sublinhando que esta é uma área onde a Nvidia já trabalha há anos mas que a disponibilização de modelos como o ChatGPT veio acelerar. E é aqui que as empresas estão a colocar os seus investimentos. “Cerca de 10 biliões de dólares investidos na computação na última década estão a ser modernizados para esta nova forma de computação”, afirmou.

Os desenvolvimentos nos últimos dois anos centraram-se nos modelos inteligentes, com os LLM e os sistemas de agentes a chegar ao mercado para resolverem problemas muito importantes, mas há mais tipos de IA e o CEO da Nvidia focou grande parte da sua apresentação na IA física “que entende as lei da natureza, que interage com o mundo”, e a chegada de modelos abertos foi um dos grandes marcos dos últimos meses.

Para que a IA física se torne realidade é preciso criar um novo sistema, simular o ambiente e usar os dados reais, combinados com simulação para treinar os modelos. Para isso é preciso ter a tecnologia para treino, inferência e computação na periferia (edge computing).

A aposta da Nvida é em modelos abertos, e o portfólio abrange o Clara para a saúde, Earth-2 para ciência climática, Nemotron para raciocínio e IA multimodal, Cosmos para robótica e simulação, GR00T para inteligência incorporada e Alpamayo para condução autónoma. Jensen Huang mostrou dados que provam que em todas estas áreas os modelos da Nvidia estão entre os melhores, posicionando a empresa entre os líderes na criação da nova geração de IA.

Alpamayo: indústria automóvel será a “maior indústria de robótica”

“A nossa visão é que, um dia, cada carro, cada camião, será autónomo, e estamos a trabalhar para esse futuro”, afirmou o CEO da Nvidia.

Um vídeo partilhado durante a apresentação mostrou como o Cosmos é usado para gerar vídeos realísticos a partir de uma única imagem, com cenários milticâmara e capacidade de raciocinar e prever trajetórias, com simulações interativas.

Jensen Huang apresentou a família de modelos abertos para condução autónoma, a família Alpamayo, que integra também uma framework de simulação e datasets com mais de 1.700 horas de dados, para acelerar um ecossistema que qualquer empresa da indústria automóvel pode utilizar.

“Não só recebe informações dos sensores e ativa o volante, os travões e o acelerador, como também raciocina sobre qual a ação que está prestes a tomar”, explicou o CEO da Nvidia mostrando um vídeo de um carro autónomo a passear nas ruas de São Francisco.

Os robotaxis serão os primeiros a beneficiar do Alpamayo mas o CEO da Nvidia anunciou também que o primeiro carro de passageiros a integrar a plataforma da Nvidia chega aos Estados Unidos no primeiro trimestre de 2026, e à Europa no 2º trimestre, em parceria com a Merceder-Benz. O modelo Mercedes-Benz CLA recebeu a classificação de cinco estrelas de segurança do EuroNCAP.

Para além dos carros, os robot autónomos beneficiam também dos modelos abertos de treino e simulação e Jensen Huang recebeu em palco mais de uma dezena de robots, com dois droids do Star Wars que integram computadores Jetson e foram treinados com o Isaac Sim em mundos realísticos. E partilhou os desenvolvimentos de parcerias como a Synopsis, Cadence e Boston Dynamics, mas também com a Siemens para a área industrial. “Vamos criar fábricas que na prática são robots gigantes”, afirmou.

Vera Rubin em produção

A plataforma que sucede à arquitetura Blackwell, e que recebeu o nome de Vera Rubin, a pioneira astrónoma americana, está em produção e o CEO da Nvidia partilhou detalhes sobre a estrutura de seis chips integrada, e a forma como a empresa optou por redesenhar os componentes. “Temos uma regra de que em cada nova geração não devemos mudar mais de um ou dois chips mas com o ritmo da evolução da tecnologia não era possível”, explicou.

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Jensen Huang diz que a combinação do CPU Vera, o GPU Rubin o switch NVLink 6 o SuperNIC ConnectX-9, o DPU BlueField-4 e o switch Ethernet Spectrum-6 vai reduzir drasticamente o temo de treino dos modelos e o custo dos tokens.

“A plataforma chega exatamente no momento certo, em que a procura por computação de IA, tanto para treino como para inferência, está a disparar”, explica.

O fundador e CEO da Nvidia “meteu as mãos na massa” para mostrar os componentes da plataforma e a sua integração para suportar os supercomputadores de IA.

"Quanto mais depressa treinar modelos de IA, mais depressa poderá levar a próxima fronteira para o mundo", afirmou Jensen Huang. "Este é o seu momento de lançamento no mercado. Esta é a liderança tecnológica".