StartupiPara Nvidia e Dell, IA, dados e infraestrutura exigem nova base tecnológica para empresas e paísesA inteligência artificial (IA) deixou de ser uma tecnologia restrita a laboratórios e passou a ocupar espaço nas estratégias de empresas, governos e usuários finais. Durante o ESX 2026, Alaor Neto, gerente de negócios da Nvidia, e Willians Martins, especialista em soluções de inteligência artificial da Dell, debateram como IA, dados e infraestrutura estão moldando a próxima fase da inovação tecnológica.Ao apresentar a trajetória da Nvidia, Alaor relembrou que a empresa iniciou suas atividades voltada ao mercado de computação gráfica e jogos, mas mudou seu direcionamento ao investir, em 2006, na plataforma CUDA, criada para computação acelerada. “O futuro é inteligência artificial, eu preciso investir nisso”, afirmou Alaor ao relembrar a visão de Jensen Huang, fundador da Nvidia, sobre o potencial da tecnologia.Segundo ele, a aposta levou anos para apresentar resultados, mas posicionou a empresa no centro da expansão da IA. Hoje, a Nvidia mantém centenas de bibliotecas, kits de desenvolvimento e modelos disponíveis para o ecossistema de desenvolvedores. Alaor também destacou que a inteligência artificial deve ser encarada como uma ferramenta de transformação dos negócios e não apenas de automação. “A gente não está falando de automação, a gente está falando de transformação. É repensar todo o seu fluxo de trabalho”, disse.IA generativa ampliou o acesso à tecnologiaWillians Martins afirmou que o diferencial da IA generativa foi tornar a interação com sistemas de inteligência artificial acessível ao público por meio de interfaces conversacionais. “Quando veio a IA que você consegue conversar como você conversa com a sua mãe, como você conversa com o seu filho, aí fez total diferença. Aí ficou fácil de usar”, afirmou.Para ele, a tecnologia se junta a outras transformações que impactaram a sociedade em larga escala, como a eletricidade, o computador e a internet. “Eu acredito que é algo que veio para ficar mesmo. A questão é como ela evolui, e ela vai continuar evoluindo”, disse.Durante o painel, Alaor apresentou uma estrutura composta por cinco camadas que sustentam a inteligência artificial: energia, chips, infraestrutura, modelos de linguagem e aplicações. Segundo ele, a disponibilidade de energia se tornou um dos principais desafios para a expansão dos chamados centros de processamento de IA. “Sem energia, não tem como você trabalhar as outras quatro camadas”, afirmou.O executivo explicou que os data centers voltados à IA operam com demandas energéticas superiores às estruturas tradicionais e exigem sistemas avançados de refrigeração. “Hoje você pega um rack tradicional que consome 20 quilowatts. Agora estou falando de um rack nas mesmas dimensões consumindo 120 quilowatts”, disse.Alaor acrescentou que a Nvidia vê a inteligência artificial como uma cadeia que envolve desde a geração de energia até o desenvolvimento de aplicações. “A Nvidia hoje se considera uma empresa de software reconhecida pelo hardware. Oitenta por cento do time respira software”, afirmou.IA local ganha espaço em notebooks e computadores pessoaisWillians destacou que parte do processamento de inteligência artificial está migrando para os dispositivos dos usuários por meio das NPUs (Neural Processing Units), unidades dedicadas à execução de tarefas de IA em notebooks e computadores. Segundo ele, essas tecnologias permitem executar modelos menores localmente, reduzindo latência e consumo de energia. “A ideia é aumentar a produtividade do usuário. Para cargas maiores, nós temos servidores e workstations com placas da Nvidia”, explicou.O executivo também apresentou iniciativas da Microsoft voltadas ao desenvolvimento de aplicações de IA, como o AI Foundry, que disponibiliza ferramentas e códigos para desenvolvedores criarem soluções próprias. “Estamos investindo para criar uma base funcional para que as empresas criem suas próprias aplicações”, afirmou.Brasil enfrenta desafios de infraestrutura e formaçãoOs participantes também discutiram a posição do Brasil na corrida global pela inteligência artificial. Entre os desafios apontados estão a disponibilidade de infraestrutura computacional, o acesso a equipamentos e a formação de profissionais. Alaor observou que apenas um grupo restrito de organizações possui capacidade para realizar o pré-treinamento de grandes modelos de linguagem. “Para fazer o pré-treinamento de um modelo desse, são pouquíssimas empresas que têm capacidade computacional de fazer isso. No Brasil não tem”, disse.Apesar disso, ele avalia que a etapa de inferência, quando modelos já treinados são utilizados por empresas e usuários, está se tornando mais acessível. “Cada vez mais você vai ver a democratização da inteligência artificial”, afirmou. Para Willians, a expansão da IA também depende da formação de profissionais capazes de aplicar a tecnologia em diferentes setores. “A ideia é aumentar o número de profissionais voltados à inteligência artificial porque o mercado está pedindo isso”, disse.Ao final do painel, os executivos concordaram que a inteligência artificial continuará avançando em diferentes áreas da economia e que a combinação entre infraestrutura, hardware, software e capacitação profissional será determinante para ampliar seu uso nos próximos anos.O post Para Nvidia e Dell, IA, dados e infraestrutura exigem nova base tecnológica para empresas e países aparece primeiro em Startupi e foi escrito por Marystela Barbosa