A keynote do CES 2025 do CEO Jensen Huang

• Resumo completo da apresentação com base no roteiro de vídeo
• Principais destaques: GeForce RTX, Blackwell, Agentic AI, AI PCs, Physical AI, Autonomous Vehicles, Robotics

Vídeo de abertura: "Token é a base da IA"

• Papel do token:

  • O token é a unidade básica usada pela IA para entender e processar dados, permitindo que sistemas de IA convertam e criem palavras, imagens e vídeos.
  • Converte palavras em conhecimento e gera novas informações e tecnologias.
  • Atua como uma força importante no avanço da arte e da tecnologia, ampliando as possibilidades de colaboração entre humanos e IA.

• Uso prático do token:

  • Analisar imagens e gerar novas imagens.
  • Converter texto em vídeo para criar conteúdo criativo.
  • Aprender o movimento dos robôs e possibilitar movimentos mais precisos.
  • Prever ameaças como desastres naturais e doenças e apresentar soluções para isso.
  • Entender melhor o ambiente por meio de números e dados e apoiar a tomada de decisão.

NVIDIA no CES: jornada de inovação

Principais marcos da NVIDIA

Inovações iniciais

• 1993:
  • O lançamento do NV1 permitiu trazer funcionalidades de videogame para o PC.
  • Introdução da UDA (Unified Device Architecture), uma arquitetura de programação inovadora para a época.
• 1999:
  • A invenção da GPU programável revolucionou a indústria de gráficos de computador.
  • Isso elevou a qualidade visual de filmes, jogos e animações de forma abrupta.
• 2006:
  • A introdução do CUDA (Compute Unified Device Architecture) possibilitou executar diversos algoritmos usando GPUs.

Marcos importantes de IA

• 2012:
  • O AlexNet, com base no CUDA, acelerou a pesquisa em deep learning e estabeleceu a base para o avanço da IA.
• 2018:
  • O BERT foi lançado com base na arquitetura Transformer da Google.
  • A tecnologia Transformer ampliou de forma significativa as possibilidades da IA por meio de processamento de linguagem natural e IA multimodal.

Evolução da IA generativa

• Evoluiu de entender dados de imagem e som para gerar texto e vídeo.
• Funcionalidades multimodais:
  • Além de texto, imagem e som, também processa informações complexas como aminoácidos e dados de física.

RTX Blackwell: o futuro das GPUs

Lançamento da linha RTX 50

• Principais pontos de desempenho:

  • 920 bilhões de transistores e 4 petaflops de desempenho de computação de IA.
  • Desempenho 3x superior em relação à geração anterior.
  • Otimização da geração de quadros com a tecnologia DLSS mais recente.
  • Implementação gráfica mais refinada com suporte a ray tracing em tempo real.

• Linha de produtos:

  • Oferece modelos variados, de RTX 5070 a RTX 5090.
  • O RTX 5090 entrega o dobro de desempenho em relação ao RTX 4090 e é otimizado para jogos de alto desempenho e trabalhos gráficos.

• Convergência entre GeForce e IA:

  • A GeForce popularizou a tecnologia de IA, e agora a tecnologia de IA está inovando a GeForce novamente.
  • Com Ray Tracing e DLSS (Deep Learning Super Sampling), é possível alcançar maior eficiência energética e qualidade gráfica.

Agente AI: o surgimento da força de trabalho digital

Conceito de agente AI

• Definição: o agente de IA é um especialista de tarefas de domínio, projetado para executar trabalhos específicos.
• Como funciona:
  • Interage com o usuário e resolve problemas complexos.
  • Decompõe problemas em partes e gera resultados buscando dados ou usando ferramentas.

Componentes de agente AI da NVIDIA

1. NVIDIA NIMS:

   • Oferecido em formato de microserviços de IA.
   • Permite empacotar softwares e modelos de IA complexos em contêineres para facilitar a implantação.
   • Principais aplicações:
     • Visão, compreensão de linguagem, voz, biologia digital, IA física

2. NVIDIA Nemo:

   • Treina e gerencia agentes digitais de acordo com as necessidades da empresa.
   • Características:
     • Personalização de agentes de IA refletindo a linguagem, processos e políticas da empresa.
     • Avaliação de desempenho de agentes e fornecimento de feedback.
     • Configuração de guardrails para controlar comportamentos ou informações não permitidas.

3. Agent Blueprint:

   • Oferece modelos de agente para a realização de tarefas diversas.
   • Disponível como código aberto, para modificação e expansão.

Casos de uso de agente AI

1. Profissionais de conhecimento e estudantes:

   • Entende documentos complexos e cria podcasts interativos.
   • Analisa e resume artigos acadêmicos, materiais de aula e relatórios financeiros.

2. Desenvolvedores de software:

   • Escaneia continuamente vulnerabilidades de segurança e sugere soluções.
   • Aumenta a velocidade de desenvolvimento e melhora a qualidade do código.

3. Laboratório virtual:

   • Pesquisadores fazem triagem de bilhões de compostos para encontrar rapidamente candidatos a medicamento.
   • Supera as limitações de experimentação física.

4. Análise de dados industriais:

   • Analisa dados de centenas de câmeras e monitora tráfego congestionado e riscos.
   • Otimiza processos ou realoca trabalhadores e robôs.

O futuro da agente AI

• O agente de IA firma posição como força de trabalho digital em colaboração com humanos.
• A importância do agente em ambientes corporativos tende a crescer:
  • Automação de trabalho, redução de custos e aumento de eficiência.
• A IA de agentes se torna a ferramenta central da equipe de TI corporativa, e as empresas a gerenciam, desempenhando o papel de RH de IA.

Novas ferramentas para inovação em IA

NVIDIA Cosmos: plataforma World Foundation Model para IA física

• Definição: o Cosmos é uma plataforma World Foundation Model para entender e simular dados do mundo físico.
• Objetivo:
  • Permitir que modelos de IA aprendam e utilizem dados e fenômenos que ocorrem no mundo físico.
  • Usado em diversas aplicações de IA física, como robótica, veículos autônomos e IA industrial.

Principais recursos do Cosmos

1. Modelo auto-regressivo:

   • Processamento e geração de dados para aplicações em tempo real.
   • Capaz de prever e simular mudanças contínuas de estado no mundo físico.

2. Modelo baseado em Diffusion:

   • Gera imagens e vídeos de alta qualidade.
   • Com dados gerados com base física, possibilita simulações realistas.

3. Tokenizer avançado:

   • Analisa com precisão os dados do mundo físico para gerar tokens adequados ao aprendizado de IA.
   • Reflete o significado físico e dinâmico dos dados.

4. Pipeline de dados acelerado por IA:

   • Processa e gerencia dados físicos em larga escala com eficiência.
   • Aumenta a velocidade de processamento de dados usando CUDA e tecnologia de IA.

Casos de uso do Cosmos

1. Treinamento de robôs:

   • Aprende o comportamento e os movimentos de robôs com base em dados físicos.
   • Reforça a adaptabilidade em tempo real dos robôs por meio da compreensão dinâmica do mundo físico.

2. Simulação de veículos autônomos:

   • Gera vários cenários de ambiente de direção, clima e tráfego.
   • Ajuda os modelos de IA a aprender condução autônoma de forma segura e eficiente.

3. Teste e validação de IA industrial:

   • Gera ambientes de digital twin para fábricas, armazéns e centros de logística.
   • Otimiza processos de trabalho e melhora a automação baseada em IA.

4. Geração de vídeo e legendagem de dados:

   • Gera vídeos baseados no mundo físico e fornece descrições.
   • Constrói conjuntos de dados multimodais de alta qualidade para o treinamento de IA.

Integração do Cosmos com o Omniverse

• Combinação com o Omniverse:

  • O Omniverse fornece um ambiente de simulação fisicamente preciso.
  • O Cosmos usa dados do Omniverse para tornar os resultados gerados por IA mais próximos da verdade física.

• Benefícios da combinação:

  • Geração de simulações de multiverso baseadas em física.
  • Fornece um ambiente que ajuda a IA a aprender e agir em condições semelhantes às do mundo real.

Utilização de dados do Cosmos

• Geração de dados e treinamento:

  • Treina com base em 20 milhões de horas de dados do mundo físico.
  • Foco em compreender fenômenos naturais, comportamento humano e movimentos dinâmicos.

• Áreas de aplicação:

  • Aprendizagem de movimento de robôs
  • Previsão de comportamento de sistemas autônomos
  • Fornecimento de datasets para aprendizado multimodal de modelos de IA

Vantagens do Cosmos

1. Compreensão intuitiva de dados físicos:

   • Aprende conceitos fundamentais do mundo físico, como gravidade, atrito e inércia.
   • Entende lógica de persistência de objetos, causa e efeito, entre outras.

2. Geração eficiente de dados:

   • Geração em grande escala de dados em ambiente de simulação para reduzir custos de treinamento
   • Geração e análise rápida de cenários físicos complexos

3. Plataforma aberta:

   • Cosmos é disponibilizado no GitHub com licença aberta
   • Pode ser usado livremente em diversos setores e áreas de pesquisa

Perspectivas futuras

• Base da IA física:

  • Cosmos tende a se tornar a plataforma indispensável para IA física
  • Acelerar a velocidade de desenvolvimento de robôs e sistemas autônomos

• Inovação industrial:

  • Apoiar automação e otimização baseadas em IA em manufatura, logística, saúde e outros setores
  • Reforçar ainda mais a sofisticação da tecnologia de digital twin por meio da integração com o Omniverse

• Integração com IA generativa:

  • Desenvolver IA multimodal e tecnologia de robôs usando os dados físicos gerados pelo Cosmos
  • Construir sistemas de IA capazes de "prever o futuro e escolher o caminho certo"

NVIDIA Isaac Groot: plataforma abrangente para desenvolvimento de robôs

Visão geral do Isaac Groot

• Definição: Isaac Groot é a plataforma de aprendizado e simulação de robôs da NVIDIA para acelerar o desenvolvimento de robôs humanoides e robôs gerais
• Objetivo:
  • Gerar e processar grandes quantidades de dados para treinar movimentos e ações complexas de robôs
  • Otimizar o desempenho de robôs em ambientes físicos e fornecer um ambiente de teste seguro

Principais componentes do Isaac Groot

1. Modelos de base para robôs (Robot Foundation Models):

   • Definir o aprendizado inicial e o comportamento de robôs gerais, incluindo humanoides
   • Gerar modelos operáveis em ambientes físicos usando Omniverse e Cosmos

2. Pipeline de dados (Data Pipelines):

   • Aumentar pequenos dados de simulação para grandes conjuntos de dados de treinamento
   • Processar dados rapidamente com tecnologias de aceleração de IA e utilizá-los no treinamento

3. Frameworks de simulação (Simulation Frameworks):

   • Testar os movimentos dos robôs em ambientes sem risco
   • Garantir a precisão dos dados físicos por meio de simulações baseadas no Omniverse

4. Processador de robôs Thor:

   • Unidade de computação de IA de alto desempenho que funciona como o cérebro do robô
   • Processar dados de sensores e controlar o movimento em tempo real

Recursos do Isaac Groot

1. Groot Teleop:

   • Descrição: Use dispositivos como o Apple Vision Pro para controlar remotamente o gêmeo digital de um robô
   • Características:
     • Captura de dados possível mesmo sem robô
     • Coleta de movimentos em ambiente seguro, sem danos físicos ou desgaste

2. Groot Mimic:

   • Descrição: Expandir os dados de movimento do robô coletados para criar grandes conjuntos de dados de treinamento
   • Características:
     • Ampliar os dados em pequena escala capturados no Teleop para centenas de milhares de conjuntos de dados de movimento

3. Groot Gen:

   • Descrição: Realizar randomização de domínio e upscaling 3D dos dados usando Omniverse e Cosmos
   • Características:
     • Gerar dados que refletem diversos ambientes e condições
     • Fornecer dados de simulação realistas e baseados em física

4. Isaac Sim:

   • Descrição: Teste e validação Software-in-the-Loop (Software-in-the-Loop)
   • Características:
     • Testar o desempenho em simulação antes da implantação do robô real

Casos de uso do Isaac Groot

1. Desenvolvimento de robôs humanoides:

   • Aprender dados de movimento humano e treinar para realizar várias tarefas
   • Reduzir custos de treinamento com aumento de dados de repetição de tarefas complexas

2. Robôs industriais:

   • Implantar robôs capazes de se adaptar a ambientes físicos em fábricas, armazéns e similares
   • Aumentar a eficiência operacional e treinar robôs para substituir tarefas perigosas

3. Teste de robôs autônomos:

   • Testar o movimento de robôs autônomos em simulações em grande escala
   • Validar estabilidade e desempenho em condições ambientais diversas

Vantagens do Isaac Groot

1. Eficiência de dados:

   • Gerar grandes conjuntos de dados com base em poucos dados
   • Fornecer dados de alta qualidade baseados na realidade por meio do Omniverse e do Cosmos

2. Ambiente de teste seguro:

   • Aprender e validar movimentos de robôs em ambiente de simulação sem riscos
   • Verificar previamente erros que podem surgir em ambientes físicos já na etapa de simulação

3. Flexibilidade e escalabilidade:

   • Integrar com várias plataformas de robôs
   • Utilizável em diversos campos, incluindo indústria, pesquisa e sistemas autônomos

O futuro do Isaac Groot

• Apoio ao crescimento da indústria de robótica:

  • Isaac Groot permite reduzir custos de desenvolvimento e abreviar o tempo
  • Aplicável a diversas áreas, como robôs humanoides, robôs de logística e robôs de serviço

• Reforço da integração entre IA e robôs:

  • Acelerar o desenvolvimento de robôs gerais combinando IA e tecnologias de simulação
  • Conectar o mundo físico e o digital twin para melhorar a adaptabilidade real dos robôs

• Promoção da automação em toda a indústria:

  • Impulsionar inovação em automação com robôs e IA em manufatura, logística, saúde e outros setores
  • O Isaac Groot deve se consolidar como plataforma central no cerne da revolução robótica

Visão da NVIDIA: o futuro da IA e da robótica

A NVIDIA concentra-se em unir tecnologia de IA e robótica para conectar o mundo físico e o mundo digital, com o objetivo de impulsionar inovação em todos os setores

As três principais visões de robótica da NVIDIA

1. Agentes orientados por informação (Agentic AI):

   • Função:
     • Análise de dados, interação com usuários e solução de problemas complexos
     • Automatizar tarefas e colaborar com humanos para maximizar a produtividade
   • Casos de uso:
     • Busca de informação corporativa, suporte ao cliente, otimização de ferramentas de produtividade

2. Veículos autônomos (Autonomous Vehicles):

   • Função:
     • Melhorar segurança e eficiência de condução com tecnologia avançada de direção autônoma
     • Desenvolver sistemas autônomos adequados a ambientes rodoviários e urbanos
   • Perspectivas futuras:
     • Veículos autônomos têm potencial de crescer para escala de múltiplos trilhões em uma única indústria
     • Processar em tempo real os dados de sensores de veículos autônomos usando o processador Thor da NVIDIA

3. Robôs humanoides (Humanoid Robots):

   • Função:
     • Desenvolver robôs versáteis para executar tarefas em ambientes humanos
     • Automatizar tarefas físicas adaptando-se ao ambiente existente
   • Características:
     • Aprender dados de movimento humano e utilizá-los para executar tarefas complexas
     • Apoiar geração e treinamento em larga escala com as plataformas Omniverse e Cosmos

Digital twin: conexão entre o real e o virtual

• Definição: Digital twin é um ambiente de simulação virtual idêntico ao ambiente real

• Função:

  • Prover um espaço virtual seguro para treinar e testar modelos de IA
  • Ambiente de simulação para otimização de processos industriais, operação de fábricas e sistemas autônomos

• Características:

  • Criar gêmeos digitais fisicamente precisos usando Omniverse
  • Combinar com Cosmos para oferecer simulações previsíveis baseadas em dados físicos

• Aplicação industrial:

  • Manufatura: simulação e otimização de sistemas de automação de fábricas
  • Logística: análise de eficiência operacional de armazéns e planejamento de movimentos de robôs

NVIDIA Thor: o cérebro dos robôs e sistemas autônomos

• Processador Thor:

  • Unidade de computação de IA de alto desempenho para veículos autônomos e robôs
  • Processar dados de vários sensores em tempo real para controlar os movimentos do robô

• Desempenho:

  • 20x maior poder de processamento em comparação com o processador Orin anterior
  • Processador robótico versátil e utilizável em vários robôs e sistemas autônomos

• Segurança:

  • Thor é o primeiro computador de IA programável certificado ASIL-D pelo padrão ISO 26262
  • Garantir a confiabilidade de sistemas autônomos com alto nível de segurança funcional

Estratégia industrial da NVIDIA: três sistemas de computação

1. DGX: computadores para treinamento de IA

   • Função de processar grandes volumes de dados e treinar modelos de IA

2. AGX: computadores para computação de borda

   • Usado em sistemas de IA de aplicação em tempo real, como veículos autônomos, robôs e similares

3. Computador digital gêmeo:

   • Oferece simulações para treinamento e testes de IA com base no Omniverse e no Cosmos
   • Verifica a segurança e o desempenho de modelos de IA antes de operarem no ambiente real

Visão de futuro da NVIDIA

1. Digitalização em toda a indústria:

   • Automação e otimização em todos os setores, como fábricas, armazéns e centros logísticos
   • Uso da tecnologia de gêmeos digitais por meio do Omniverse e do Cosmos

2. Convergência entre IA e robótica:

   • Acelerar o avanço de agentes de IA baseados em dados, carros autônomos e robôs humanoides
   • Abrir novas possibilidades de uso com tecnologia de IA física

3. No centro da revolução robótica:

   • Com a integração entre robótica e tecnologia de IA, serão criadas novas indústrias em escala trilionária
   • A tecnologia robótica deve se tornar um elemento central em setores como saúde, logística e manufatura

4. Expansão de parcerias industriais:

   • Parcerias com Toyota, Mercedes, Tesla e outras para comercializar tecnologias de condução autônoma
   • Apoiar a digitalização de manufatura e logística em parceria com Accenture, Keon e outras

Conclusão

• Conquistas de 2025:
  • Produção em massa das GPUs Blackwell e uso em diversos setores
  • Lançamento do NVIDIA Cosmos, o primeiro modelo global para IA física
  • Avanços importantes em três áreas de inovação em robótica: IA de agente, veículos autônomos e robôs humanoides
  • Início da produção em massa do processador NVIDIA Thor e estabelecimento de novos padrões para sistemas autônomos
• Democratização da computação em IA:
  • Abertura da tecnologia para que todos os usuários e empresas possam usar IA
  • Aceleração da inovação por meio de plataformas open source e da stack de tecnologia da NVIDIA
• DGX Cloud e Project Digits:
  • Tornar os supercomputadores de IA menores e mais eficientes para que possam ser usados por pessoas, laboratórios e startups
  • Lançamento previsto de supercomputadores de IA compactos, totalmente integrados com a stack de software de IA da NVIDIA
• Integração de Omniverse e Cosmos:
  • Fusão entre simulações físicas e tecnologia de gêmeos digitais
  • Atuação como peça central na digitalização industrial e no avanço da tecnologia robótica

Mensagem principal

• A tecnologia da NVIDIA vai além de hardware e projeta o futuro da IA e do mundo digital
• "Todas as indústrias estão sendo reorganizadas pela IA, e a NVIDIA é o motor que impulsiona essa mudança."
• Salto para uma nova plataforma que une a revolução robótica, a inovação em IA e a conexão entre o mundo físico e o mundo digital
• A NVIDIA encerrou dizendo que espera que todos participem dessa jornada de inovação
• Após 2025, reforçou uma visão positiva e esperançosa de que a IA e a tecnologia robótica se expandirão para todos os setores e para o cotidiano