{"id":556783,"date":"2024-05-23T21:26:40","date_gmt":"2024-05-24T00:26:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.suno.com.br\/noticias\/?p=556783"},"modified":"2024-05-23T21:26:43","modified_gmt":"2024-05-24T00:26:43","slug":"nvidia-nvdc34-ganha-valor-de-mercado-balanco-ec","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.suno.com.br\/noticias\/nvidia-nvdc34-ganha-valor-de-mercado-balanco-ec\/","title":{"rendered":"Nvidia (NVDC34) ganha R$ 1,1 trilh\u00e3o em valor de mercado um dia ap\u00f3s divulgar resultados do 1T24"},"content":{"rendered":"

A Nvidia<\/strong> (NVDC34<\/a>), gigante dos chips de intelig\u00eancia artificial (IA), ganhou US$ 220 bilh\u00f5es (cerca de R$ 1,1 trilh\u00e3o) nesta quinta, 23, um dia ap\u00f3s a companhia divulgar seu balan\u00e7o do primeiro trimestre de 2024<\/a>. Na quarta, antes da divulga\u00e7\u00e3o do documento, a companhia valia US$ 2,35 trilh\u00f5es, e viu seu valor saltar para US$ 2,55 trilh\u00f5es ap\u00f3s o fechamento do mercado<\/a>, o que a coloca como terceira mais valiosa da Bolsa americana, atr\u00e1s apenas de Apple (AAPL34<\/a>) e Microsoft (MSFT34<\/a>).<\/p>\t

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Nvidia. Foto Divulga\u00e7\u00e3o<\/figcaption>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n\n\n\n\n\n\t

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Nesta semana, a Nvidia divulgou que teve receita de US$ 26 bilh\u00f5es, quase triplicando os US$ 7,19 bilh\u00f5es no ano anterior. J\u00e1 o lucro l\u00edquido da Nvidia<\/strong> saltou cerca de 7 vezes em rela\u00e7\u00e3o ao ano anterior, de US$ 2,04 bilh\u00f5es para US$ 14,88 bilh\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Hoje, as a\u00e7\u00f5es da Nvidia<\/strong> subiram 9,3% e alcan\u00e7aram um patamar in\u00e9dito para a marca. “A Nvidia domina o mercado de treinamento de IA<\/strong>, em que a demanda por GPUs de alto desempenho \u00e9 muito alta. Al\u00e9m disso, a empresa est\u00e1 investindo em novas tecnologias, como a CPU Grace Hopper e as GPUs Blackwell, que devem manter sua lideran\u00e7a no mercado”, afirma Matheus Popst, s\u00f3cio da Arbor Capital.<\/p>\n\n\n\t

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\n\t\t\t\tLeia mais<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\tNvidia (NVDC34): XP destaca crescimento acelerado com forte demanda e aumento dos dividendos; a\u00e7\u00f5es disparam\t\t<\/a>\n\t<\/div>\n\n\n\n\n

Como Nvidia ganha dinheiro?<\/h2>\n\n\n\n

Fundada h\u00e1 mais de 30 anos, a companhia do CEO Jensen Huang<\/strong> antecipou em algumas d\u00e9cadas o boom atual da tecnologia – quase sem querer. Criada em 1993, a Nvidia passou a desenvolver em 1999 chips de processamento de v\u00eddeo<\/strong> (ou GPUs) para computadores e videogames. Essa tecnologia tornou-se essencial para processar v\u00eddeos pesados na ind\u00fastria de games<\/strong> (abastecendo consoles como Xbox e PlayStation) e indispens\u00e1vel em supercomputadores – que podem ser usados em sistemas de nuvem ou de minera\u00e7\u00e3o de criptomoedas, duas \u00e1reas em que a Nvidia tornou-se a favorita h\u00e1 anos.<\/p>\n\n\n\n

Para qualquer intelig\u00eancia artificial<\/strong> funcionar, \u00e9 necess\u00e1ria uma quantia enorme de dados. Estes, por sua vez, exigem uma infraestrutura de computadores de ponta para processar informa\u00e7\u00f5es. \u00c9 a\u00ed que entram as GPUs: criados para acelerar o processamento gr\u00e1fico de forma paralela \u00e0s CPUs (unidades de processamento central, que executam tarefas sequencialmente e com mais consumo de energia), esses chips evolu\u00edram para abastecer as m\u00e1quinas por onde rodam as redes neurais que turbinam a IA.<\/p>\n\n\n\n

Esse processo ocorreu ao longo dos anos, quando especialistas passaram a otimizar as GPUs para algoritmos de IA. Estima-se que s\u00e3o necess\u00e1rias apenas duas GPUs para realizar o mesmo trabalho em IA de mais de 10 mil CPUs.<\/p>\n\n\n\n

Em 2012, por exemplo, a companhia foi vital para o avan\u00e7o da IA<\/strong>. Com aux\u00edlio de GPUs da Nvidia<\/strong>, foi desenvolvida a AlexNet, rede de algoritmos de aprendizado profundo, considerada pedra fundamental da IA moderna. Desenvolvida por nomes muito conhecidos atualmente – Geoffrey Hinton, um dos “pais da IA moderna”, Ilya Sutskever, cofundador da OpenAI, e Alex Krizhevsky – a AlexNet estabeleceu padr\u00f5es de algoritmos e de uso de hardware.<\/p>\n\n\n\n

Em 2009, Hinton chegou a dizer em uma entrevista que pesquisadores de IA <\/strong>deveriam comprar GPUs da Nvidia, pois elas seriam o futuro da IA. A profecia se tornou realidade – em 2016, Huang admitiu que a guinada para o mundo da IA aconteceu de maneira casual e inesperada.<\/p>\n\n\n\n

Atualmente, a Nvidia vende a GPU H100, que al\u00e9m de prometer uma experi\u00eancia visual excepcional para jogadores, foi otimizada para lidar com volumes massivos de dados, o que a transformou em uma op\u00e7\u00e3o 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 come\u00e7o deste ano, Mark Zuckerberg<\/a> anunciou a compra de 350 mil GPUs H100 para desenvolver os modelos de IA da Meta.<\/p>\n\n\n\n

A H100. da Nvidia<\/strong>, \u00e9 quatro vezes mais r\u00e1pida que sua antecessora, A100, no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e na resposta a comandos de usu\u00e1rios. <\/p>\n\n\n\n

Com Estad\u00e3o Conte\u00fado<\/em><\/p>\n\n\n\t

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