黄仁勋 palestra：Não use Excel para calcular retornos, na era da IA os "problemas" valem dez mil vezes mais do que as respostas, a IA física vai quebrar limites

NVIDIA CEO Huang Renxun apresentou várias opiniões disruptivas na Cisco AI Conference: as empresas não devem medir os investimentos em IA com a fórmula tradicional de ROI, que “problemas” têm mais valor comercial do que respostas e estão ligados à segurança do IP central, e a ascensão do Physical AI criará pela primeira vez uma “força de trabalho digital”, transformando fundamentalmente a lógica de avaliação do setor. Este artigo compila o conteúdo da entrevista de Huang Renxun na Cisco AI Conference, traduzido pela Dongqu.
(Prévia: Resumo do NVIDIA GTC 2025: Huang Renxun prevê a “Revolução dos Agentes de IA” chegando ao consumo doméstico)
(Complemento de contexto: Huang Renxun: Eu uso IA assim para me tornar mais inteligente, sem me preocupar com a IA roubar o vaga de humanos)

Índice deste artigo

• Não calcule o retorno de IA com Excel
• Sua “pergunta” é a propriedade intelectual mais valiosa
• Physical AI: de ferramenta de criação a força de trabalho
• Três recomendações práticas para empresas

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Recentemente, o CEO da NVIDIA Huang Renxun participou de uma profunda conversa com o CEO da Cisco, Chuck Robbins, na Cisco AI Conference, apresentando uma série de opiniões provocadoras sobre como as empresas podem enfrentar a onda de IA. Desde estratégias de investimento até soberania de dados e a visão do Physical AI, Huang abordou questões centrais que as empresas enfrentam na era da IA.

Não calcule o retorno de IA com Excel

Huang afirmou que, no início da implementação de IA, as empresas não devem tentar medir os resultados usando a fórmula tradicional de retorno sobre investimento (ROI). Ele disse: “Toda tecnologia, no começo, é difícil de colocar em uma planilha para calcular.”

Ele fez uma analogia com a internet de 1995, apontando que ninguém na época poderia prever, com Excel, como a internet iria revolucionar o varejo. A IA traz uma mudança exponencial; limitar seu valor a uma lógica linear fará com que percam boas oportunidades.

Huang revelou ainda que o número de projetos de IA internos da NVIDIA já está “fora de controle”, mas acredita que isso é o que a inovação deve ser. Ele defende que as empresas adotem uma gestão semelhante ao venture capital (VC): investir em dez projetos, aceitar que sete falhem, e que um deles se destaque, podendo gerar retornos de até mil vezes.

“Você não precisa ser a primeira empresa a usar IA, mas não seja a última.”

Sua “pergunta” é a propriedade intelectual mais valiosa

Na questão da soberania de dados, Huang trouxe uma visão interessante: na era da IA, o ativo mais valioso de uma empresa não são as respostas, mas as “perguntas”.

Ele explica que o custo de gerar uma resposta com IA está próximo de zero, e diferentes modelos tendem a dar respostas semelhantes. No entanto, as perguntas feitas pelas empresas ao IA refletem sua estratégia, gargalos tecnológicos e alocação de recursos. Se um concorrente tiver acesso ao histórico de perguntas de uma empresa nos últimos três meses, poderá montar um mapa estratégico completo.

Por isso, Huang enfatiza que os sistemas de IA essenciais devem ser implantados localmente. Recomenda que as empresas adotem uma estratégia de nuvem híbrida: construir sistemas de IA relacionados a estratégia, finanças e tecnologia central localmente, enquanto funções gerais como tradução e geração de textos podem ser terceirizadas para serviços de nuvem pública.

Estou preocupado em colocar todas as conversas da NVIDIA na nuvem, por isso optamos por uma infraestrutura local.

Physical AI: de ferramenta de criação a força de trabalho

Huang olha para o futuro e descreve o conceito de Physical AI. Ele aponta que, nos últimos 40 anos, a indústria de tecnologia focou em eletrônicos e dados, mas 99% da economia global é movida por um mundo físico de átomos. O Physical AI irá romper essa barreira. Huang define essa mudança como:

É a primeira vez na história humana que estamos criando força de trabalho, e não apenas ferramentas.

Ele cita o carro autônomo da Tesla como exemplo, destacando que sua avaliação não depende do veículo em si, mas do “motorista digital” — um ativo digital que funciona 24 horas e gera valor econômico contínuo. Da mesma forma, robôs de Physical AI aprenderão a operar ferramentas existentes (como facas, vassouras), e agentes de IA aprenderão a manejar softwares empresariais (como SAP, Salesforce), sem precisar criar sistemas de TI do zero.

Três recomendações práticas para empresas

Huang também listou ações concretas para líderes empresariais:

• Desenvolver uma “sensação” tecnológica: montar pequenos sistemas de IA para entender custos de treinamento e inferência. “Por amor de Deus, monte um computador você mesmo”, para evitar ser enganado ao negociar com fornecedores.
• Auditar as perguntas: registrar todas as perguntas feitas ao IA por uma semana, classificando-as em A (estratégico), B (sensível, controlável) e C (informações gerais). Se mais de 20% forem do tipo A, avaliar seriamente a necessidade de construir uma IA privada.
• Iniciar um piloto de “AI in the Loop”: selecionar posições-chave para que a IA observe e registre padrões de decisão, formando após três meses um banco de dados de experiência exclusivo da empresa, criando uma barreira competitiva futura.