SambaTalks T09E09 com Marcel Saraiva, Diretor GSI da Divisão Enterprise da NVIDIA

https://www.youtube.com/watch?v=4FjpRvEEQeI

Quando alguém pensa em NVIDIA, pensa em ações que sobem, em GPUs disputadas, em manchetes sobre o valor de mercado que continua batendo recordes. É a empresa mais quente do mundo, e virou sinônimo do momento atual da inteligência artificial.

Mas por dentro da NVIDIA existe uma história bem menos óbvia. Uma trajetória de três décadas em que a empresa saiu de fabricante de chip gráfico para se tornar a espinha dorsal computacional de uma economia inteira, sem que a maioria das pessoas percebesse.

E existe também um alerta para o Brasil, feito por quem está no centro dessa transformação e vê de perto as janelas de oportunidade que estão começando a se fechar.

No novo episódio do SambaTalks, Gustavo Caetano e Pedro Filizzola recebem Marcel Saraiva, Diretor de Global System Integrators da divisão Enterprise da NVIDIA, para uma conversa que percorre a história da empresa, o modelo de negócio pouco compreendido que ela opera, a economia dos tokens que está sendo desenhada agora e o método que ele mesmo usa para adotar IA no dia a dia.]

Marcel está na NVIDIA há oito anos. Engenheiro de formação, passou pela Silicon Graphics no começo da carreira e por dez anos na Intel antes de entrar em uma empresa que ele descreve como o furacão da tecnologia atual. Essa trajetória aparece o tempo inteiro na forma como ele fala sobre semicondutores, ecossistema e mercado: com a perspectiva de quem já viu várias ondas se desfazerem antes de virarem revolução, e reconhece quando a próxima está chegando.

De fabricante de chip gráfico a infraestrutura da IA

Um dos momentos mais didáticos do episódio é quando Marcel percorre a trajetória da NVIDIA para explicar por que ela se tornou tão central. A empresa foi fundada em 1993 para fabricar um chip gráfico, e o primeiro produto chegou ao mercado só em 1999. A virada aconteceu por acaso, alguns anos depois, quando estudantes de Stanford criaram uma linguagem que permitia programar aquelas GPUs para além da computação gráfica, algo que virou o CUDA. Jensen Huang, cofundador e CEO, percebeu o potencial imediatamente e chamou o grupo para trabalhar na empresa.

"Quando ele faz isso, ele abre um novo cenário. Ele coloca esse chip da NVIDIA capaz de fazer cálculos e programação que vai além da computação gráfica. Você podia literalmente fazer qualquer cálculo em cima desse chip de forma paralela, de forma acelerada."

A Petrobras foi uma das primeiras empresas do mundo a adotar essa tecnologia, ainda em 2008, para rodar modelos geofísicos de prospecção de petróleo no subsolo oceânico. Mas o ponto de inflexão real veio em 2012, quando três pesquisadores canadenses criaram a AlexNet, a primeira rede neural profunda programada em CUDA, usando uma GPU de jogo.

O algoritmo venceu um concurso de reconhecimento de imagem com uma margem tão grande que os juízes desconfiaram de fraude. E foi a partir dali que a NVIDIA começou a construir, sistematicamente, o ecossistema de software e hardware que sustenta a IA moderna.

Como a NVIDIA constrói o que o mercado ainda nem sabe que precisa

Um dos pontos mais interessantes da conversa é como Marcel descreve o método que a NVIDIA usa para se antecipar à demanda. Em vez de esperar o mercado pedir algo, a empresa vai atrás dos pesquisadores, dos desenvolvedores, dos cientistas de dados, e pergunta o que está travando o trabalho deles.

"O que faltou para vocês, para fazer melhor? O que falta para vocês fazerem mais rápido? E aí a gente começa a escutar o feedback dessa turma. Falta memória. Ah, então eu vou fazer uma GPU com mais memória. Ah, o barramento é de baixa velocidade, então eu vou criar um barramento de maior velocidade."

Essa disciplina de perguntar cedo e transformar limitação em roadmap é o que permitiu à NVIDIA construir, em 2016, o primeiro supercomputador de IA do mundo, o DGX-1. E o cliente inaugural desse supercomputador foi uma empresa recém-criada chamada OpenAI, que naquele momento tinha Ilya Sutskever como cientista-chefe. A imagem de Jensen Huang entregando o equipamento em pessoa no escritório da OpenAI virou um dos registros mais icônicos do setor.

O bolo de cinco camadas e o modelo de negócio que ninguém vê

Talvez a parte mais reveladora do episódio seja quando Marcel explica como a NVIDIA realmente ganha dinheiro. A empresa tem cerca de 40 mil funcionários no mundo, dos quais 70% trabalham em engenharia e desenvolvimento. O time de vendas é o menor entre as big techs, e a NVIDIA nem sequer emite nota fiscal no Brasil.

"Todos os meus amigos das nuvens, a AWS, Oracle, Microsoft, tá todo mundo lá. Supermicro, Positivo, aqui no Brasil, tá todo mundo lá. Então, essa é a minha força de vendas efetivamente."

O modelo funciona como um bolo de cinco camadas: energia na base, chips acima, infraestrutura, modelos e aplicações no topo. A NVIDIA atua em todas essas camadas, ora fornecendo tecnologia, ora gerando demanda ao ajudar empresas finais a entender onde e como aplicar IA em seus negócios. O trabalho é longo, exige um ecossistema sincronizado, e só monetiza no final, quando um servidor com GPU é comprado por um parceiro para atender uma demanda que a própria NVIDIA ajudou a construir.

Comece pelo core do negócio, não pelas áreas satélites

Uma das teses mais úteis para quem lidera tecnologia hoje é o método que Marcel defende para adotar IA. Ele argumenta que a maioria das empresas começa errado, colocando inteligência artificial em áreas periféricas onde o impacto é difícil de medir. O caminho, segundo ele, é o contrário.

"A inteligência artificial passa a ter um valor meio que óbvio de medição e de resultado quando você aplica ela no core da sua empresa."

Ele conta que a própria NVIDIA fez exatamente isso. A primeira área da empresa a receber IA foi o design e a produção de chips, que é o core do negócio. O resultado é que uma tarefa que levava 24 meses passou a levar 13, e a empresa começou a lançar uma nova arquitetura de GPU por ano, em vez de a cada dois anos como fazia antes. O impacto se refletiu direto na competitividade, na proteção contra concorrentes e na preservação do investimento. Só depois desse tipo de aplicação, argumenta Marcel, é que faz sentido explorar áreas satélites como help desk, atendimento interno ou automação de relatórios.

O Brasil e a economia dos tokens

O momento mais provocativo do episódio é quando Marcel muda o tom e faz um alerta direto sobre o Brasil. Ele argumenta que a IA generativa criou algo raríssimo na história econômica, uma dinâmica em que um cálculo matemático é transformado diretamente em dinheiro, na forma de tokens produzidos por supercomputadores.

"Só uma vez, em toda a história da humanidade, a gente conseguiu transformar um cálculo matemático em dinheiro. A segunda vez é agora. A gente coloca a dado no supercomputador, sai token. Esses tokens são vendidos."

O problema é que, segundo Marcel, mais de 70% dos tokens consumidos por brasileiros são produzidos fora do Brasil. O país tem energia barata, mão de obra qualificada, espaço para construir data centers e apetite por tecnologia. Mas o custo de trazer os equipamentos para cá é o mais alto do planeta, e isso está desviando o investimento em infraestrutura computacional para outros países da região, como Paraguai e Chile.

"A gente poderia ser um exportador de token, imagina, gerar uma economia nova, exportar token pro mundo. Milhões e milhões de dólares que esses caras estão ganhando, a gente está abrindo mão disso."

O paralelo que ele faz é com a Revolução Industrial e a decisão brasileira de encarecer a importação de máquinas para incentivar a produção local, que acabou impedindo o país de virar um grande exportador de automóveis. A janela para reverter isso na economia dos tokens ainda existe, mas está começando a se fechar.

O agente na prática: aprendizados de quem usa todo dia

Um dos trechos mais úteis do episódio para líderes de tecnologia é quando Marcel compartilha a própria experiência de adotar agentes de IA no dia a dia. Ele conta que, quando a NVIDIA liberou o acesso ao Codex da OpenAI para todos os funcionários, ele teve um momento de bloqueio: sabia que a ferramenta era poderosa, mas não sabia onde usar.

A virada veio quando começou a assistir sessões internas em que colegas mostravam o que estavam construindo. Um deles apresentou uma automação sobre o CRM da empresa, e Marcel percebeu que fazia o mesmo trabalho manualmente a cada 15 dias. Levou sete ou oito minutos para reconstruir o dashboard com IA e nunca mais precisou repetir a tarefa. E aí veio o que ele chama de cereja do bolo: o próprio agente começou a sugerir informações que faziam sentido incluir no dashboard.

"Você tem que ter uma governança, você tem que ter um certo controle do que está fazendo para ir para o caminho certo. Uma pessoa digitando e fazendo alguma coisa errada, ela consegue fazer alguma coisa errada em 8 horas. Uma máquina faz alguma coisa errada em 3 segundos."

O aprendizado central é que agentes exigem uma nova disciplina de governança, mas também mudam o que é possível fazer sozinho. E que a resistência à adoção, especialmente em empresas mais conservadoras, é o que mais atrasa a transformação. Para Marcel, esse não é mais um projeto de inovação, é uma pendência que precisa ser resolvida antes que o concorrente resolva.

O que fica do episódio

A conversa com Marcel mostra que a NVIDIA é muito mais do que a empresa das ações em alta. É uma empresa de infraestrutura computacional que passou trinta anos construindo o ecossistema que hoje sustenta a IA moderna, e que continua se antecipando ao que o mercado ainda não sabe que precisa. Também mostra que o Brasil tem tudo o que é necessário para participar dessa nova economia, mas precisa fazer escolhas rápidas para não virar apenas consumidor de uma revolução que outros países vão liderar.

Se você é líder de tecnologia, o episódio te dá um método para adotar IA sem se perder no hype. Se você é empreendedor, te mostra o tamanho da oportunidade que está sobre a mesa. E se você acompanha o mercado, te dá uma leitura rara sobre o que realmente está em jogo nos próximos anos.

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