A busca incansável por uma inteligência artificial mais rápida não significa simplesmente adicionar mais poder computacional ao problema. Trata-se de quebrar gargalos e mudar arquiteturas – como construir uma pirâmide: o que parece suave de longe é na verdade uma série de blocos irregulares. Durante décadas, a indústria tecnológica seguiu a Lei de Moore, mas esse crescimento estabilizou. Agora, a próxima onda de avanço da IA depende da latência, não apenas da força bruta.
O platô da computação bruta
Os primeiros dias da computação registraram ganhos exponenciais na densidade dos transistores, impulsionando o desempenho da CPU. Mas isso desacelerou e o foco mudou para GPUs, defendidas por Jensen Huang, da Nvidia. No entanto, mesmo o poder da GPU tem seus limites. Os atuais modelos generativos de IA estão atingindo um obstáculo. O crescimento não para; está mudando. Como diz Dario Amodei, da Anthropic: “O exponencial continua até que não aconteça”.
A chave agora não é apenas mais computação, mas como a computação é usada. A Nvidia reconhece isso: seu recente lançamento do Rubin destaca a importância das técnicas MoE (Mixture of Experts), permitindo inferência de modelos mais barata e eficiente.
A crise da latência e a solução da Groq
O maior obstáculo hoje não é treinar modelos massivos, é a inferência – a velocidade com que a IA pode processar informações e fornecer respostas. Os usuários não querem esperar que a IA “pense”. É aqui que entra o Groq. Sua arquitetura de Unidade de Processamento de Linguagem (LPU) foi projetada para inferência extremamente rápida, removendo os gargalos de largura de banda de memória que afetam as GPUs ao lidar com tarefas de raciocínio complexas.
Imagine um agente de IA que precisa verificar seu próprio trabalho gerando 10.000 “tokens de pensamento” internos antes de responder. Em uma GPU padrão, isso leva de 20 a 40 segundos. No Groq, isso acontece em menos de 2 segundos. Essa velocidade desbloqueia capacidades de raciocínio em tempo real.
Próximo passo da Nvidia: aquisição ou integração?
Para a Nvidia, adquirir ou integrar profundamente o Groq não envolve apenas chips mais rápidos. Trata-se de resolver o problema de “esperar que o robô pense” e criar um ecossistema de software dominante. As GPUs têm sido a ferramenta universal para IA, mas a inferência exige uma abordagem diferente.
A Nvidia já controla o ecossistema CUDA, seu maior ativo. Ao envolver isso no hardware da Groq, eles efetivamente bloqueariam os concorrentes e ofereceriam a única plataforma verdadeira de ponta a ponta para treinar e executar IA. Juntamente com um modelo de código aberto de próxima geração (como DeepSeek 4), isso criaria uma oferta que rivaliza com os modelos de ponta atuais em custo, desempenho e velocidade.
A Escadaria do Progresso
O crescimento da IA não é uma curva suave. É uma série de avanços que superam gargalos específicos. Primeiro, precisávamos de cálculos mais rápidos (GPUs). Depois, treinamento mais aprofundado (arquiteturas de transformadores). Agora precisamos de um raciocínio mais rápido (LPU da Groq).
Jensen Huang provou estar disposto a revolucionar as suas próprias linhas de produtos para se manter à frente. Ao adotar o Groq, a Nvidia não estaria apenas comprando um chip; eles estariam garantindo o futuro da inteligência em tempo real. A corrida não se trata mais de poder bruto: trata-se de eficiência, arquitetura e capacidade de fornecer respostas agora.
