Agentes de IA Poderiam Construir Rivais do CUDA, Mas a Nvidia Não Está Parada

A vantagem da Nvidia não reside apenas em seus aceleradores GPU, mas também em sua plataforma de software CUDA, que inclui código pronto para tarefas comuns de IA, ferramentas de depuração e aplicações que permitem que milhares de chips trabalhem juntos durante o treinamento de modelos. O profundo enraizamento do CUDA em milhões de linhas de código e fluxos de trabalho cria um forte efeito de dependência, tornando as alternativas caras e difíceis de adotar. Por exemplo, documentos internos da Amazon citam o CUDA como o principal obstáculo para a adoção de seus chips de IA Trainium e Inferentia. No entanto, alguns especialistas argumentam que a IA pode automatizar a criação de software de sistema, uma tarefa historicamente difícil. Jeremy Nixon, ex-pesquisador do Google Brain e fundador da startup de software de IA Infinity, disse que sua empresa usou agentes de IA para construir software semelhante ao CUDA para a D-Matrix em apenas 10 horas, demonstrando que essa barreira para deixar a Nvidia é superável. A OpenAI e a Anthropic também mostraram modelos de IA capazes de gerar software de sistema, e o fundador da DeepSeek, Liang Wenfeng, disse que agentes de IA, juntamente com a linguagem de programação própria da startup, TileLang, simplificaram significativamente a criação de software de IA. A Nvidia rebate que os desenvolvedores usam cada vez mais bibliotecas de código CUDA para aplicações de IA e que também usa agentes de software de IA para acelerar o desenvolvimento e a verificação do CUDA. A empresa observa que, à medida que a IA muda para cargas de trabalho de inferência e agênticas, a necessidade de otimização profunda de pilha completa aumenta, elevando o valor de seu hardware e software integrados. No entanto, Bing Xu, fundador da startup de software de IA INT21, disse que o ecossistema maduro de ferramentas de verificação e outros recursos do CUDA ajuda os agentes de programação a trabalhar de forma mais eficiente, tornando-o a próxima barreira defensiva. Os agentes podem gerar muito código rapidamente, mas a verificação é o gargalo, disse ele. Embora a IA possa ajudar os concorrentes a alcançar, a Nvidia se beneficia dos mesmos avanços tecnológicos, acrescentou Xu, observando que o fabricante de chips não está dormindo. O CEO da Modular, Chris Lattner, observou que escrever código é apenas uma pequena parte do desenvolvimento de software em comparação com tarefas mais difíceis, como otimização para uso industrial.