“O momento ChatGPT da IA física está próximo”, diz CEO da Nvidia ao revelar visão para o futuro da Inteligência Artificial
Jensen Huang afirma que a próxima grande revolução da IA será no mundo físico, com robôs, carros autónomos e sistemas capazes de entender e agir no mundo real.
O futuro em que a Inteligência Artificial compreende contexto, raciocina e atua diretamente no mundo físico está cada vez mais próximo. Essa foi a principal mensagem de Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia, durante seu keynote na CES 2026, em Las Vegas. Segundo o executivo, o chamado “momento ChatGPT da IA física” está prestes a acontecer, e a Nvidia acredita ter as ferramentas, parcerias e plataformas abertas necessárias para torná-lo realidade.
A IA física desponta como uma das grandes tendências tecnológicas de 2026, impulsionada pelo avanço de sistemas autónomos em veículos, robôs e ambientes industriais. Apesar de ainda enfrentar desafios relacionados a dados, legislação e segurança, Huang acredita que esses obstáculos não vão segurar o avanço por muito tempo.
IA deixou de ser apenas software
Durante uma apresentação que durou cerca de duas horas, Jensen Huang percorreu a evolução da Inteligência Artificial, desde os chips e supercomputadores até os modelos, agentes e sistemas autónomos. Ele destacou que a Nvidia já não é apenas uma empresa de hardware, mas uma fornecedora de um ecossistema completo para desenvolvimento de aplicações de IA.
“O nosso trabalho é criar o stack completo para que todos vocês possam desenvolver aplicações incríveis para o resto do mundo”, afirmou Huang, destacando que hoje a empresa consegue otimizar todas as camadas da computação moderna.
Segundo o CEO, estamos vivendo duas grandes transformações ao mesmo tempo: a transição para a IA como base da computação e a mudança na forma como o software é criado. Em vez de ser apenas programado, ele passa a ser treinado, rodando em CPUs e GPUs, com aplicações capazes de entender contexto e tomar decisões.
O caminho para a IA física
Nos últimos anos, o foco esteve nos grandes modelos de linguagem e nos sistemas de agentes. Agora, a atenção se volta para a IA física, capaz de compreender leis da natureza, interagir com o ambiente e executar ações no mundo real.
Para isso, Huang explicou que é necessário criar sistemas completos que combinem dados reais, simulações avançadas e computação distribuída, incluindo treino, inferência e edge computing. Nesse cenário, os modelos abertos desempenham um papel fundamental.
A Nvidia aposta fortemente nesse conceito, com plataformas como:
- Clara, voltada para a área da saúde;
- Earth-2, focada em ciência climática;
- Nemotron, para raciocínio e IA multimodal;
- Cosmos, voltado à robótica e simulação;
- GR00T, para inteligência incorporada;
- Alpamayo, direcionada à condução autónoma.
Segundo Huang, esses modelos já figuram entre os mais avançados do mundo em suas respectivas áreas.
Alpamayo e o futuro da mobilidade
Para a Nvidia, a indústria automóvel caminha para se tornar “a maior indústria de robótica do planeta”. Huang reforçou a visão de um futuro em que carros e camiões serão totalmente autónomos.
A família de modelos Alpamayo foi apresentada como base para esse ecossistema, reunindo simulações, frameworks e mais de 1.700 horas de dados para acelerar o desenvolvimento da condução autónoma. Diferente de sistemas tradicionais, o modelo não apenas executa comandos, mas raciocina sobre as decisões que toma.
Os robotáxis devem ser os primeiros beneficiados, mas Huang anunciou que o primeiro carro de passageiros com a plataforma da Nvidia chegará aos Estados Unidos no primeiro trimestre de 2026 e à Europa no segundo trimestre, em parceria com a Mercedes-Benz. O modelo CLA já recebeu classificação máxima de segurança pelo EuroNCAP.
Robôs, fábricas e mundos simulados
Além dos veículos, a IA física também avança na robótica. Durante a apresentação, Jensen Huang levou ao palco diversos robôs, incluindo droids inspirados em Star Wars, treinados com o Isaac Sim em ambientes virtuais altamente realistas.
Parcerias com empresas como Boston Dynamics, Siemens, Synopsis e Cadence mostram que o objetivo vai além de robôs individuais. “Vamos criar fábricas que, na prática, são robôs gigantes”, afirmou o executivo.
Vera Rubin já está em produção
Outro destaque do keynote foi a confirmação de que a nova plataforma de hardware da Nvidia, chamada Vera Rubin, já está em produção. Ela sucede a arquitetura Blackwell e promete reduzir drasticamente o tempo de treino de modelos de IA e o custo por token.
A plataforma combina CPU, GPU, switches e DPUs redesenhados para lidar com a explosão da demanda por computação de IA, tanto para treino quanto para inferência.
“Quanto mais rápido treinarmos modelos de IA, mais rápido levaremos a próxima fronteira para o mundo”, afirmou Huang. “Este é o momento de colocar a tecnologia no mercado. Esta é a liderança tecnológica.”
