Na Cúpula Econômica SIEPR, Jensen Huang, CEO da Nvidia, líder de hardware de inteligência artificial (IA), elogiou a qualidade e o valor incomparáveis dos produtos de sua empresa. Mesmo que os concorrentes oferecessem seus chips de graça, eles ainda não seriam capazes de competir com as alternativas de alta qualidade, embora caras, da Nvidia, disse ele.
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A Nvidia, que atingiu a terceira maior capitalização de mercado do mundo, com US$ 2,19 trilhões, domina absolutamente o campo de hardware avançado de IA. Isso não apenas catapultou Huang para o 20º lugar no Índice Bloomberg Billionaires, com um patrimônio líquido de US$ 77,2 bilhões, mas também confirmou o status da Nvidia como um player importante no mercado.
Numa discussão com John Shoven, professor de economia da Universidade de Stanford (SIEPR), Huang observou que a Nvidia enfrenta um nível de concorrência sem precedentes, não apenas de concorrentes diretos, mas também de clientes que usam produtos Nvidia para desenvolver suas próprias soluções. No entanto, a empresa continua a manter uma política de “livro aberto”, colaborando com quase todos os participantes da indústria e fornecendo informações sobre os seus designs de chips atuais e futuros.
No entanto, há dúvidas sobre esta abertura. No mês passado, Groq, uma startup que fabrica chips de IA para rodar em Large Language Models (LLMs), observou que os clientes da Nvidia estão tendo que esconder seus acordos de compra de aceleradores de IA de concorrentes para evitar possíveis atrasos no atendimento de pedidos da Nvidia. Uma medida semelhante é supostamente usada pela Nvidia como forma de punição. Por sua vez, o ex-vice-presidente da AMD, Scott Herkelman, descreveu a Nvidia como um “cartel de fabricantes de GPU” que controla todo o fornecimento do mercado. Estas declarações levantam questões sobre o verdadeiro grau de abertura e colaboração da Nvidia com os participantes da indústria, bem como as formas como a empresa garante o seu domínio no mercado de hardware de IA.
Falando sobre o preço dos aceleradores de IA da Nvidia e se os concorrentes oferecem melhor relação custo-benefício, Huang observou que apenas quem compra e vende chips pensa nos preços, enquanto quem administra data centers pensa no custo total de propriedade (TCO). O chefe da Nvidia acrescentou que seus chips demonstram excelente desempenho em custos diretos e indiretos devido a fatores como tempo de implantação, desempenho, utilização e flexibilidade. De acordo com Huang, o custo total de propriedade das placas Nvidia é tão impressionante que, mesmo que os concorrentes distribuíssem seus chips de graça, os produtos da Nvidia ainda custariam menos.