O CEO da Jensen Huang relembrou recentemente um momento importante da empresa com o lançamento do CUDA nas GPUs GeForce, afirmando que a decisão representou uma aposta que poderia ter colocado a companhia em risco.
Segundo ele, levar o CUDA para placas voltadas a jogos foi uma escolha que, na época, poderia ter custado o futuro da empresa.
CUDA se tornou peça central na corrida da inteligência artificial
Hoje, é difícil imaginar o tamanho da importância do CUDA para a NVIDIA e para o setor corporativo, considerando que, de acordo com Huang, a base criada em 2006 acabou se tornando um dos principais motivos da liderança da empresa na corrida da inteligência artificial.
Em participação no podcast Lex Fridman Podcast, o executivo explicou que o CUDA surgiu como uma grande aposta, motivada pelo objetivo de deixar de ser vista apenas como uma empresa de GPUs e passar a atuar como fornecedora de uma plataforma completa de computação.
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A ideia era atender diferentes cargas de trabalho, sem limitar a empresa a um único tipo de especialização.
"Quanto melhor nos tornávamos como empresa de computação, menos especializados ficávamos. Quanto mais especialistas, menor era nossa capacidade de atuar na computação de forma ampla. A empresa precisava encontrar esse caminho estreito, passo a passo, expandindo nossa atuação em computação sem abandonar a especialização mais importante que tínhamos."
O surgimento das GPUs programáveis
Huang também explicou que a ideia do CUDA, ou das GPUs programáveis, veio a partir dos pixel shaders programáveis, que buscavam tornar as placas gráficas mais úteis, já que elas eram usadas quase que exclusivamente só para tarefas de gráficos 3D.
Com isso, a NVIDIA passou a imaginar um cenário em que a programação deixaria de depender apenas das CPUs e passaria a utilizar também as GPUs.
Segundo o CEO, a introdução dos pixel shaders representou a entrada da empresa no mundo da computação, mas ainda havia limitações, já que programar GPUs não tinha a mesma precisão de outras abordagens.
O avanço com suporte a cálculos FP32
Para contornar isso, Huang disse que o suporte a cálculos em FP32 dentro de shaders programáveis representou outro avanço importante.
Esse recurso abriu caminho para que pesquisadores e especialistas começassem a considerar GPUs para tarefas de computação intensiva, o que aproximou a NVIDIA de profissionais que trabalhavam com processadores de fluxo e arquiteturas baseadas em fluxo de dados.
Outro ponto citado foi que, mesmo após alcançar GPUs programáveis, a empresa precisava continuar investindo nessa direção.
Na época, a base de clientes da NVIDIA estava concentrada em jogos, e praticamente não havia expectativa de retorno financeiro ao tornar as GPUs programáveis por meio do CUDA.
Como a instalação do CUDA nas placas GeForce não geraria resultados imediatos, a decisão acabou se tornando uma aposta cara, elevando custos enquanto as margens diminuíam.
"Isso consumiu uma grande parte dos nossos lucros e não podíamos arcar com isso naquele momento. Ainda assim, seguimos em frente porque queríamos ser uma empresa de computação. Aumentamos nossos custos em 50% e tínhamos uma margem bruta de 35%. Nosso valor de mercado caiu para cerca de 1,5 bilhão de dólares."
Considerando a cotação atual aproximada, esse valor equivale a cerca de R$ 7,5 bilhões, mostrando o impacto que a decisão teve na empresa na época.
Uma aposta cara e sem retorno imediato
Outro ponto mencionado por Huang é que a aposta no CUDA levou quase uma década para apresentar os primeiros resultados.
A persistência da liderança e da equipe de desenvolvimento em manter o ecossistema de software, mesmo sem retorno imediato, contribuiu para que o CUDA evoluísse até o nível atual.
O executivo também falou de maneira mais direta que a linha GeForce foi fundamental para a expansão do CUDA e de seu ecossistema declarando em uma conversa com a equipe: "sem GeForce, sem IA".
"Você podia imaginar que, no futuro, isso chegaria às estações de trabalho e supercomputadores, onde poderíamos ter margens maiores. Assim, era possível justificar esse investimento. Sempre digo que a NVIDIA é a casa que a GeForce construiu — porque foi a GeForce que levou o CUDA para todos."
A trajetória mostra como uma aposta de alto risco, voltada inicialmente para GPUs de jogos, acabou se tornando um dos principais pilares da estratégia da NVIDIA no mercado de inteligência artificial e computação avançada.
