A Nvidia está apostando em uma força de trabalho robótica orientada por IA para moldar o futuro do país.
“É muito provável que você conheça robôs, e meu amigo Elon também está trabalhando nisso, [are] provavelmente será um dos maiores novos mercados de eletrônicos de consumo e certamente um dos maiores mercados de equipamentos industriais”, disse o CEO Jensen Huang em seu discurso de abertura na primeira edição da Nvidia em Washington DC da conferência GTC AI.
O “amigo” de Huang, Elon Musk, está trabalhando para construir um “exército de robôs” para Tesla, mas um que ele supostamente só se sentirá confortável em construir se receber um pacote salarial sem precedentes de US$ 1 trilhão em uma votação na próxima semana. Numa teleconferência de resultados na semana passada, Musk também fez algumas afirmações ousadas sobre o potencial de uma força de trabalho robótica, alegando que os robôs Optimus da Tesla poderiam atingir “provavelmente 5x a produtividade de uma pessoa por ano”.
Os executivos da Nvidia veem a força de trabalho robótica como uma parte central da reindustrialização da América, algo que também fez parte do Administração Trumpsão pontos de discussão. O vice-presidente de Omniverse e tecnologia de simulação da Nvidia, Rev Lebaredian, acredita que os robôs podem ser responsáveis por mais de meio milhão de empregos abertos na indústria.
“Temos esse problema permanente em praticamente todos os países e em muitos setores e indústrias diferentes onde há empregos abertos, mas ninguém quer preenchê-los, e tendem a ser empregos que têm um ou mais dos três D: empregos chatos, sujos ou perigosos”, disse Lebaredian ao Gizmodo. Um exemplo que ele dá é a mineração.
Quando se combina isso com uma população que está gradualmente a envelhecer, afirma Lebaredian, “a única solução actual” para continuar a produção international na sua escala precise “é transferir parte desse trabalho para a automação e a robótica”.
“Estamos trabalhando arduamente para tentar construir um bom cérebro robótico. Assim que construirmos um bom cérebro robótico, combinado com os avanços que estamos fazendo nos corpos robóticos que vocês estão vendo em todo o mundo, muito em breve teremos uma força de trabalho robótica que poderá preencher as vagas de que eu estava falando”, disse Lebaredian.
Isso levanta inúmeras questões sobre a posição dos humanos neste sistema administrado por robôs. O executivo da Nvidia acredita que os humanos ainda estarão envolvidos no nível gerencial e criativo, enquanto aqueles cujos trabalhos forem automatizados serão transferidos para novos trabalhos.
“Ao longo da história da humanidade, sempre existiu o medo de que, se aumentarmos a população, ficaremos sem empregos e haverá menos trabalho para todos. Mas sempre descobrimos como criar mais trabalho para nós próprios”, disse ele.
A Nvidia fez vários anúncios de parceria na terça-feira para desenvolver essa visão.
A gigante da tecnologia afirma que automatizará armazéns com Agility, enquanto construirá logística hospitalar e robôs de entrega com a Diligent Robotics, robôs cirúrgicos com a Johnson & Johnson e uma frota avançada de robôs humanóides em grande escala com Determine AI que supostamente ajudará em tudo, desde suporte industrial até tarefas domésticas.
Nesta missão de dimensionar a força de trabalho robótica, a Nvidia também anunciou expansões para o Omniverse Blueprint, que ajuda as empresas a treinar e testar frotas de robôs com simulações do mundo actual, por meio de uma tecnologia chamada gêmeos digitais.
“Em grande parte, a IA que temos vindo a construir nos últimos 10 anos tem estado restrita ao mundo do conhecimento”, disse Lebaredian, mas com a IA a entrar no mundo físico, a indústria precisa de dar à IA “um corpo, como um robô, um humanóide, ou um carro autónomo”. Para fazer isso, você precisa treinar e testar esses robôs, mas fazê-lo em ambientes reais não é viável e muitas vezes perigoso.
Em vez de arriscar desastres nos testes na vida actual, Lebaredian diz que os gêmeos digitais podem gerar dados para alimentar os cérebros de IA desses robôs. As simulações também podem ser um native para treinar e testar robôs com segurança, por exemplo, fazendo com que robôs cirúrgicos conduzam milhões de horas de cirurgia em simulação, em vez de na vida actual.
A Siemens está atualmente testando a versão beta desta tecnologia para ajudar os engenheiros a projetar e operar gêmeos digitais de fábricas, disse o diretor de tecnologia Peter Koerte ao Gizmodo.
Embora os chips de IA ainda sejam o pão com manteiga da Nvidia, a grande aposta da gigante da tecnologia na robótica tem crescido visivelmente recentemente.
Na reunião anual de acionistas da empresa no início deste ano, Huang disse que espera que a robótica e a IA proporcionem o maior crescimento para a empresa e que as duas representem uma “oportunidade de crescimento de vários trilhões de dólares”.
Os robôs humanóides estão a avançar, mas a tecnologia (pelo menos o que o público viu até agora) ainda apresenta limitações significativas nas suas capacidades, bem como estrangulamentos à adopção generalizada, como a intensa procura de energia.
Primeiro veio ‘Agentic AI’
De acordo com o vice-presidente de software program de IA generativo da Nvidia para empresas, Kari Briski, a IA física é o que vem depois da IA de agente.
Embora a Nvidia já esteja olhando para o próximo estágio, o júri ainda não decidiu se a IA agente realmente funciona ou pode funcionar ou se algum dia realizará as elevadas promessas de produtividade dos executivos em maior escala.
Empresas de todo o mundo estão a escalar a IA nas suas operações, mas um relatório viral de investigadores do MIT descobriu que menos de um em cada dez programas piloto de IA no mundo empresarial gerou ganhos reais de receitas. Um grupo de pesquisadores do BetterUp Labs e Stanford acredita que a razão por trás disso é “workslop”, também conhecido como documentos de trabalho de baixa qualidade gerados por IA. E em um caso de destaque no início deste ano, o agente de IA da Replit se tornou desonesto durante uma sessão de vibecoding e destruiu a base de código da empresa.
Subjacente a tudo isto está também o receio da indústria de que as melhorias nas capacidades de IA estejam a estagnar. Esses temores surgiram depois que o tão aguardado anúncio do GPT-5 da OpenAI no início deste ano foi considerado uma decepção para os fãs. Mas os investimentos continuam a fluir e as empresas de IA estão a apostar num novo salto para a IA física para revigorar qualquer sentimento de recessão na indústria.
