A Nvidia se tornou a empresa mais valiosa do mundo, com cerca de US$ 5,4 trilhões em valor de mercado, e Jensen Huang é hoje provavelmente a pessoa mais influente da inteligência artificial — não pelas decisões de laboratório, mas por controlar o substrato material e de software sobre o qual a IA moderna é construída. Em entrevista ao The Ezra Klein Show, gravada na sede da empresa em Santa Clara, Huang apresentou uma visão que destoa do coro dos laboratórios de fronteira: ele se preocupa com segurança, mas a trata como um problema de engenharia solucionável, e rejeita novas regulações que mudem a direção do setor.
O apresentador Ezra Klein abre a conversa com um dado que resume a centralidade da Nvidia: desde 2023, 15 centavos de cada dólar retornado pela bolsa americana vieram das ações da empresa. Os chips da Nvidia não são populares porque a IA é popular — a IA moderna se tornou possível porque esses chips, originalmente feitos para processamento gráfico e videogames, ofereciam exatamente a computação paralela e a programabilidade que o aprendizado profundo exigia.
Huang descreve a IA como um ‘bolo de cinco camadas’: energia, chips e data centers; a fábrica de IA como infraestrutura e serviços de nuvem; os modelos — não só de linguagem, mas químicos, biológicos, físicos, de robótica, navegação e carros autônomos; e, no topo, a camada de aplicação, que ele diz ser a que mais lhe importa. ‘Hoje, ou em breve, seremos capazes de saber tudo e fazer qualquer coisa’, afirma. ‘Você dá uma tarefa e ela volta feita.’
O exemplo preferido de Huang é a radiologia. Segundo ele, desde que a visão computacional se tornou sobre-humana, há cerca de dez anos, toda aplicação radiológica passou a incorporar IA, capaz de detectar qualquer anomalia ou doença em nível sobre-humano. A consequência, diz, não foi o desemprego dos radiologistas: ‘A tarefa de estudar o exame foi automatizada, mas o propósito do trabalho não mudou.’ Com mais exames processados, os hospitais faturam mais, contratam mais radiologistas e o ciclo se acelera.
Huang estende o argumento à engenharia de software. Previsões de que 90% do código seria escrito por agentes neste ano, concluindo que engenheiros seriam dispensáveis, são, para ele, ‘completamente falsas’. ‘O propósito do engenheiro de software é engenharia. Havia engenharia antes do software e haverá engenharia depois da programação.’ Ele classifica como mito prejudicial a ideia de que a IA destruirá empregos: ‘Ela mudará todos os empregos. Muitas tarefas serão automatizadas.’ Em funções em que o trabalho e a tarefa se confundem — como atendimento telefônico —, a automação pode eliminar a vaga, admite.
O ponto mais afiado da entrevista é a crítica ao alarmismo. Questionado por Klein sobre o que os líderes de laboratório dizem acreditar, Huang responde: ‘Não posso falar sobre o que eles acreditam. Posso dizer o que eu acredito.’ E dispara: ‘Se eles acreditam que estão fora de controle, então não lancem produtos até estarem no controle. Não pense por um segundo que, só porque você é alarmista, está fazendo um bem social.’
A relevância para a linha editorial do AIatolah é direta. Huang oferece uma alternativa técnica e industrial ao framing apocalíptico que domina a cobertura de IA, e sua ênfase na camada de aplicação — saúde, manufatura, serviços jurídicos — desloca o debate do medo para a produtividade concreta. A entrevista também expõe a tensão entre quem controla a infraestrutura e quem controla os modelos, um eixo central da geopolítica da IA. Para quem acompanha a disputa entre modelos abertos e fechados, o recado é claro: o valor não está apenas no modelo, mas em todo o bolo — e a camada de aplicação é onde a sociedade decide o que fazer com ele.
