A Nvidia anunciou uma série de novas tecnologias e parcerias voltadas para ampliar o uso da inteligência artificial (IA) em diferentes setores, incluindo data centers, robótica, jogos, veículos autônomos e missões espaciais. Os anúncios foram apresentados durante o evento anual da empresa, o GTC 2026, e reforçam a estratégia de expandir sua infraestrutura de computação acelerada para aplicações cada vez mais complexas.
Entre as novidades estão um novo processador desenvolvido especificamente para IA, plataformas para robótica e veículos autônomos, ferramentas para geração de dados de treinamento e sistemas capazes de levar processamento de IA para o espaço.
O CEO e fundador da Nvidia, Jensen Huang, disse, nesta segunda-feira (16), que a chance de receita para os chips de IA da companhia totaliza pelo menos US$ 1 trilhão (R$ 5,2 trilhões) até 2027.
O número mostra que Huang e sua companhia estão confiantes de que poderão continuar sendo a maior fatia do mercado de microprocessadores de IA ante à crescente concorrência e dúvidas de investidores sobre se a estratégia de investir em IA está valendo a pena.
Huang não forneceu mais detalhes, mas isso representa grande avanço em relação à oportunidade de receita de cerca de US$ 500 bilhões (R$ 2,6 trilhões) para 2026 que a Nvidia indicou em sua divulgação de resultados trimestrais. As ações da Nvidia saltaram brevemente com a notícia, mas diminuíram no final do pregão.
Novo processador para a era da IA “agente”
A empresa revelou o Vera CPU, descrito como o primeiro processador projetado especificamente para a era da chamada “IA agêntica”, em que sistemas de IA são capazes de planejar tarefas, executar ferramentas, interagir com dados e validar resultados de forma autônoma.
Segundo a companhia, o novo chip oferece eficiência duas vezes maior e desempenho até 50% mais rápido em comparação com CPUs tradicionais usadas em grandes infraestruturas de computação.
O novo processador foi desenvolvido a partir da arquitetura da NVIDIA Grace CPU e, de acordo com a empresa, permitirá que organizações criem “fábricas de IA” capazes de executar serviços de IA em grande escala.
“O Vera chega em momento decisivo para a IA. À medida que a inteligência se torna agêntica — capaz de raciocinar e agir —, a importância dos sistemas que orquestram esse trabalho aumenta”, afirmou Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia. “A CPU não está mais simplesmente apoiando o modelo; ela o está impulsionando.”
O chip conta com 88 núcleos personalizados chamados Olympus, capazes de executar duas tarefas simultaneamente por meio da tecnologia de multithreading espacial da empresa. Ele também utiliza memória LPDDR5X, oferecendo até 1,2 terabyte por segundo de largura de banda.
A Nvidia também apresentou um rack que integra 256 CPUs Vera com resfriamento líquido, capaz de sustentar mais de 22,5 mil ambientes de CPU funcionando simultaneamente em desempenho total.
Entre os primeiros parceiros que pretendem implementar o novo processador estão empresas de computação em nuvem e tecnologia, como Alibaba, CoreWeave, Meta e Oracle, além de fabricantes de infraestrutura, como Dell, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Lenovo e Supermicro.
A Nvidia informou que o processador já está em produção e deverá estar disponível por meio de parceiros no segundo semestre deste ano.
Plataforma de IA para robôs e humanoides
Outra frente destacada pela empresa é o avanço da chamada “IA física”, voltada para robôs capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir autonomamente;
Durante o evento, a Nvidia anunciou novas ferramentas de simulação e modelos abertos para o desenvolvimento de robôs inteligentes, incluindo atualizações do framework Nvidia Isaac e novos modelos das plataformas Nvidia Cosmos e Nvidia Isaac GR00T;
Segundo Huang, a robótica tende a se tornar parte essencial da indústria global: “A IA física chegou — toda empresa industrial vai se tornar uma empresa de robótica”, afirmou;
Empresas, como ABB Robotics, Fanuc, Kuka e Yaskawa estão integrando bibliotecas da plataforma Nvidia Omniverse e ferramentas de simulação Isaac para criar “gêmeos digitais” de fábricas e linhas de produção;
A companhia também apresentou o Cosmos 3, modelo de base voltado para geração de ambientes simulados, raciocínio visual e simulação de ações, além do Isaac Lab 3.0, que permite treinar robôs em grande escala utilizando infraestrutura da classe Nvidia DGX;
Entre os projetos de robôs humanoides que utilizam essas tecnologias estão iniciativas de empresas, como Boston Dynamics, Agility Robotics e Figure.
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“Fábrica de dados” Nvidia para treinar IA
A Nvidia também apresentou o Physical AI Data Factory Blueprint, arquitetura aberta destinada a acelerar a geração de dados de treinamento para sistemas de IA usados em robótica, visão computacional e veículos autônomos.
A proposta automatiza a criação, ampliação e avaliação de conjuntos de dados, permitindo transformar pequenos volumes de dados reais em grandes bases de treinamento com cenários complexos ou raros.
“IA física é a próxima fronteira da revolução da IA, onde o sucesso depende da capacidade de gerar quantidades massivas de dados”, afirmou Rev Lebaredian, vice-presidente de tecnologias de simulação e Omniverse da Nvidia.
A arquitetura inclui ferramentas, como o Cosmos Curator, que processa e organiza dados; o Cosmos Transfer, que amplia e diversifica datasets; e o Cosmos Evaluator, responsável por validar automaticamente os dados gerados.
O sistema também utiliza o framework de orquestração de código aberto OSMO, capaz de gerenciar fluxos de trabalho de IA em larga escala e integrar agentes de programação, como Claude Code, OpenAI Codex e Cursor. A infraestrutura está sendo integrada a serviços de nuvem de empresas, como Microsoft e Nebius.
Parceria para carros autônomos
No setor automotivo, a Nvidia anunciou a ampliação de sua parceria com a Hyundai, Nissan, Isuzu, BYD e Geely para desenvolver tecnologias de direção autônoma. Segundo a CNBC, a colaboração utilizará a plataforma Nvidia Drive Hyperion para criar sistemas escaláveis de direção automatizada em veículos das marcas do grupo.
A tecnologia deverá suportar funcionalidades que vão desde assistência avançada ao motorista até sistemas de condução autônoma mais avançados, com níveis entre 2 e 4 de automação.
Segundo Heung‑Soo Kim, executivo do grupo Hyundai, a parceria representa um passo importante na estratégia da empresa. “A parceria ampliada com a Nvidia marca um marco importante na realização da visão do Hyundai Motor Group de desenvolver tecnologias de direção autônoma seguras e confiáveis”, afirmou. As empresas também pretendem expandir a cooperação com a startup de robotáxis Motional.
IA generativa aplicada a gráficos de videogames
No setor de jogos, a Nvidia apresentou o DLSS 5, nova versão de sua tecnologia de gráficos baseada em IA. O sistema combina dados tradicionais de gráficos 3D com modelos de IA generativa capazes de prever e completar partes de uma imagem, permitindo criar cenários mais realistas sem a necessidade de renderizar todos os elementos.
“Fundimos gráficos 3D controláveis, a verdade fundamental dos mundos virtuais, com IA generativa, computação probabilística”, explicou Huang. Segundo o executivo, a combinação entre dados estruturados e modelos generativos poderá ser aplicada em diversos setores além dos jogos. “Esse conceito de fundir informações estruturadas e IA generativa vai se repetir em um setor após o outro”, disse.
Ele também citou plataformas de dados corporativos, como Snowflake, Databricks e BigQuery, como exemplos de bases estruturadas que poderão ser exploradas por sistemas de IA no futuro.
Computação de IA da Nvidia também chega ao espaço
Outro anúncio envolve a expansão da computação acelerada da Nvidia para aplicações espaciais. A empresa apresentou o Space-1 Vera Rubin Module, um módulo capaz de levar capacidade de processamento de IA para satélites e centros de dados orbitais. Segundo a companhia, o sistema pode oferecer até 25 vezes mais capacidade de inferência de IA no espaço em comparação com a GPU Nvidia H100.
A empresa também destacou o uso das plataformas Nvidia IGX Thor e Nvidia Jetson Orin para permitir processamento de dados em tempo real diretamente em órbita. “Computação espacial, a fronteira final, chegou”, afirmou Huang. “À medida que implantamos constelações de satélites e exploramos o espaço profundo, a inteligência precisa existir onde os dados são gerados.”
Empresas, como Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs e Starcloud, já estão utilizando plataformas da Nvidia para missões espaciais, processamento de dados geoespaciais e operações autônomas em órbita.
Segundo a empresa, a expansão da indústria espacial está aumentando rapidamente a demanda por processamento de dados em tempo real fora da Terra, tornando a IA ferramenta central para satélites e missões científicas.
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