Huang, da Nvidia, argumenta que a IA cria empregos, não os destrói, em rara postagem no blog

O debate sobre empregos em IA teve sua refutação mais contundente na terça-feira, da pessoa que vendeu o hardware.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, publicou um raro ensaio independente na terça-feira expondo o que ele chama de “bolo de cinco camadas” da infraestrutura de IA: energia na base, depois chips, depois infraestrutura física, depois modelos e depois aplicativos.

Posicionou a IA não como um produto de software ou um chatbot, mas como uma construção industrial à escala da electrificação, que requer biliões de dólares em construção física e uma enorme força de trabalho de electricistas, canalizadores, instaladores de tubagens, siderúrgicos e técnicos de rede.

“São empregos qualificados, bem remunerados e escassos. Não é necessário ter um doutoramento em ciências da computação para participar nesta transformação”, disse ele.

O argumento de Huang sobre por que o desenvolvimento precisa ser tão grande começa com uma mudança fundamental na forma como a computação funciona.

O software tradicional recupera instruções armazenadas, enquanto a IA gera novos resultados em tempo real, com cada resposta criada com base no contexto fornecido. Não se trata de procurar uma resposta, mas sim de raciocinar por meio de uma resposta sob demanda.

Como a inteligência é produzida em tempo real, toda a pilha de computação abaixo dela tem de ser reinventada, razão pela qual a IA requer infraestruturas construídas especificamente a partir da camada de energia, em vez de funcionar em centros de dados existentes.

O momento está apontado. O ensaio chega depois de semanas de crescente ansiedade sobre o impacto da IA ​​no emprego, por parte da Block Inc. demissões em massa ao CEO da Anthropic, Dario Amodei comentários sobre deslocamento de trabalho. As ações de tecnologia vinham sendo vendidas devido à combinação desses temores desde o início deste ano.

O ensaio de Huang é, entretanto, uma contranarrativa direta. Ele usou a radiologia como exemplo, argumentando que a IA auxilia na leitura de exames, mas a demanda por radiologistas continua crescendo porque a produtividade cria capacidade e a capacidade cria crescimento. “Isso não é um paradoxo”, escreveu ele.

Huang coloca a energia como a base da era da IA.

“A inteligência gerada em tempo real requer energia gerada em tempo real”, escreveu ele. “A energia é o primeiro princípio da infraestrutura de IA e a restrição vinculativa sobre a quantidade de inteligência que o sistema pode produzir.”

Esse enquadramento tem implicações que vão além da cadeia de suprimentos da Nvidia. Se a energia é a restrição vinculativa à IA, então qualquer coisa que perturbe o fornecimento de energia, incluindo a actual guerra no Médio Oriente, não é apenas um obstáculo macro para os mercados. É um gargalo direto na rapidez com que a IA pode escalar.

Huang reconheceu que a construção ainda é cedo. “Estamos investidos algumas centenas de bilhões de dólares nisso. Trilhões de dólares em infraestrutura ainda precisam ser construídos”, disse ele, acrescentando que fábricas de IA estão sendo construídas “em uma escala sem precedentes” em todo o mundo.

Ele também deu um aceno notável aos modelos de código aberto, citando DeepSeek-R1 como um exemplo de como disponibilizar gratuitamente modelos de raciocínio fortes “acelerou a adoção na camada de aplicação e aumentou a demanda por treinamento, infraestrutura, chips e energia abaixo dela”. O código aberto não ameaça os negócios da Nvidia. Isso o alimenta.