A Nvidia está apostando em uma força de trabalho robótica impulsionada por IA para moldar o futuro do país.
“É muito provável que você conheça robôs, e meu amigo Elon também está trabalhando nisso, [são] provavelmente um dos maiores novos mercados de eletrônicos de consumo e, certamente, um dos maiores mercados de equipamentos industriais”, disse o CEO Jensen Huang em seu discurso principal na primeira edição da GTC AI da Nvidia em Washington D.C.
O “amigo” de Huang, Elon Musk, está trabalhando para construir um “exército de robôs” para a Tesla, mas um que supostamente ele só se sente confortável em construir se for concedido um pacote de pagamento sem precedentes de $1 trilhão em uma votação que ocorrerá na próxima semana. Em uma chamada de ganhos na semana passada, Musk também fez algumas afirmações ousadas sobre o potencial de uma força de trabalho robótica, afirmando que os robôs Optimus da Tesla poderiam alcançar “provavelmente 5x a produtividade de uma pessoa por ano.”
Os executivos da Nvidia veem uma força de trabalho robótica como uma parte central da reindustrialização da América, algo que também fez parte dos pontos de discussão da administração Trump. O vice-presidente de Omniverse e tecnologia de simulação da Nvidia, Rev Lebaredian, acredita que os robôs poderiam representar mais de meio milhão de empregos de manufatura abertos.
“Temos esse problema em pé em praticamente todos os países e em muitos setores e indústrias onde há empregos abertos, mas ninguém quer ocupá-los, e tendem a ser empregos que têm uma ou mais das três D’s: trabalhos monótonos, sujos ou perigosos”, disse Lebaredian ao Gizmodo. Um exemplo que ele dá é a mineração.
Quando você combina isso com uma população que está gradualmente envelhecendo, Lebaredian afirma que “a única solução real” para continuar a produção global na sua escala atual “é transferir parte dessa mão de obra para automação e robótica.”
“Estamos trabalhando arduamente para construir um bom cérebro robótico. Uma vez que construirmos um bom cérebro robótico, combinado com os avanços que estamos fazendo em corpos robóticos que você está vendo em todo o mundo, em breve teremos uma força de trabalho robótica que poderia preencher essas vagas de emprego de que falei”, disse Lebaredian.
Isso levanta numerosas questões sobre onde os humanos estariam nesse sistema operado por robôs. O executivo da Nvidia acredita que os humanos ainda estarão envolvidos em níveis gerenciais e criativos, enquanto aqueles cujos empregos forem automatizados seriam transferidos para novos trabalhos.
“Ao longo da história humana, sempre houve esse medo de que, se você aumentar a população, você vai acabar com os empregos e haverá menos trabalho para todos. Mas sempre conseguimos criar mais trabalho para nós mesmos”, disse ele.
A Nvidia fez numerosos anúncios de parcerias na terça-feira para expandir essa visão.
O gigante da tecnologia diz que vai automatizar armazéns com a Agility, enquanto constrói robôs de logística e entrega hospitalar com a Diligent Robotics, robôs cirúrgicos com a Johnson & Johnson e uma frota avançada de robôs humanoides em larga escala com a Figure AI, que supostamente ajudará em tudo, desde suporte industrial até tarefas domésticas.
Nesta missão de escalar a força de trabalho robótica, a Nvidia também anunciou expansões para o Omniverse Blueprint, que ajuda as empresas a treinar e testar frotas de robôs com simulações do mundo real, por meio de uma tecnologia chamada gêmeos digitais.
“Em grande parte, a IA que temos construído nos últimos 10 anos ou mais foi restrita ao mundo do conhecimento”, disse Lebaredian, “mas com a IA entrando no mundo físico, a indústria precisa dar à IA ‘um corpo, como um robô, um humanoide ou um carro autônomo.’ Para fazer isso, você precisa treinar e testar esses robôs, mas fazê-lo em cenários do mundo real não é viável e muitas vezes perigoso.
Em vez de arriscar desastres de testes na vida real, Lebaredian diz que gêmeos digitais podem gerar dados que serão alimentados nos cérebros de IA desses robôs. As simulações também podem ser um lugar para treinar e testar robôs com segurança, por exemplo, permitindo que robôs cirúrgicos realizem milhões de horas de cirurgia em simulação em vez da vida real.
A Siemens está atualmente testando essa tecnologia em beta para ajudar engenheiros a projetar e operar gêmeos digitais de fábricas, disse ao Gizmodo o diretor de tecnologia Peter Koerte.
Embora os chips de IA ainda sejam o pão com manteiga da Nvidia, a aposta grande da empresa em robótica tem crescido visivelmente recentemente.
Na reunião anual de acionistas da empresa no início deste ano, Huang disse que espera que robótica e IA proporcionem o maior crescimento para a empresa, e que os dois representam uma “oportunidade de crescimento de vários trilhões de dólares.”
Os robôs humanoides estão avançando, mas a tecnologia (pelo menos o que o público viu até agora) ainda apresenta limitações significativas em suas capacidades, além de gargalos para a adoção generalizada, como a demanda intensiva de energia.
Primeiro veio a ‘IA Agentica’
De acordo com a vice-presidente de software de IA generativa para empresas da Nvidia, Kari Briski, a IA física é o que vem depois da IA agentica.
Embora a Nvidia já esteja olhando para a próxima fase, o júri ainda não decidiu se a IA agentica realmente funciona ou pode funcionar ou se algum dia realizará as promessas de produtividade elevadas dos executivos em uma escala maior.
Empresas ao redor do mundo estão escalando a IA em suas operações, mas um relatório viral de pesquisadores do MIT descobriu que menos de uma em cada dez programas piloto de IA no mundo corporativo geraram ganhos reais de receita. Um grupo de pesquisadores do BetterUp Labs e Stanford acredita que a razão por trás disso é o “trabalho de baixa qualidade”, também conhecido como documentos gerados por IA de baixa qualidade. E, em um caso de alto perfil no início deste ano, o agente de IA da Replit ficou fora de controle durante uma sessão de vibecoding e apagou a base de código da empresa.
Por trás de tudo isso, também há temores da indústria de que as melhorias nas capacidades da IA estejam atingindo um platô. Esses temores foram provocados após o anúncio muito aguardado do GPT-5 da OpenAI no início deste ano, que foi considerado em grande parte uma decepção para os fãs. Mas os investimentos continuam fluindo, e as empresas de IA estão apostando em um novo salto para a IA física para reanimar qualquer sentimento em queda na indústria.