A NVIDIA deu início hoje à GTC 2026 em San José, marcada por uma pressão diferente em comparação aos anos anteriores. O evento acontece de 16 a 19 de março e a palestra principal de Jensen Huang está agendada para esta segunda-feira. Durante a conferência, a empresa promete anúncios voltados para Inteligência Artificial, computação acelerada e robótica, mas o foco agora não se restringe apenas ao aumento da potência bruta, mas sim à demonstração de sua capacidade de se adaptar a uma nova fase do mercado: a inferência, agentes de IA e infraestrutura em grande escala.
A grande dúvida que permeia a GTC 2026 é se a NVIDIA começará a ajustar sua visão tradicional de que uma GPU pode resolver praticamente qualquer carga de trabalho relevante em IA. Embora a GPU continue a ser central, o mercado está em transformação. Analistas esperam uma série de anúncios voltados para reforçar a presença da NVIDIA no setor da inferência e da “agente de IA”, em um momento em que concorrentes, clientes e novos chips começam a pressionar essa área de negócios mais do que o treinamento puro.
Esse redirecionamento é significativo. Nos últimos anos, a narrativa do setor se concentrou no treinamento de grandes modelos, um campo em que as arquiteturas Hopper e Blackwell solidificaram a NVIDIA como referência. Contudo, a conversa agora se desloca para a necessidade de executar esses modelos de forma rápida, econômica e em grande escala para assistentes, agentes e aplicações empresariais. O mercado de IA começa a mudar de enormes clusters de treinamento para uma nova camada de serviços onde a inferência e a orquestração de agentes se tornam mais relevantes.
Uma das maiores expectativas em torno da GTC 2026 está centrada na Groq. A NVIDIA é esperada para apresentar produtos resultantes da aquisição da Groq por 17 bilhões de dólares, realizada em dezembro, que visa fortalecer sua posição em inferência rápida e acessível. Prevê-se que novas linhas de servidores que combinem chips da Groq com tecnologias de rede da NVIDIA sejam reveladas, complementando a GPU com hardware mais especializado para fases específicas da inferência.
Embora não haja confirmação oficial de que a NVIDIA abandonará totalmente o modelo “apenas GPU”, existem sinais claros de que a empresa deseja expandir sua plataforma com componentes mais específicos conforme a carga de trabalho. Isso está alinhado com a crescente competição de chips personalizados, ASICs e soluções internas de empresas como OpenAI e Meta, especialmente em inferência. Nesse cenário, diversificar a plataforma parece mais sensato do que insistir em uma pureza arquitetônica que o mercado já está começando a questionar.
Além disso, a transição não se limita à Groq. Espera-se que a GTC 2026 traga um maior destaque para os CPUs na infraestrutura de IA, especialmente em relação à camada de “orquestração de agentes”. A ideia é que, caso o futuro próximo envolva flotas de agentes circulando entre aplicativos, serviços e dados, o gargalo não estará apenas na computação matricial da GPU, mas também em como essas tarefas são coordenadas, distribuídas e gerenciadas. Isso abre espaço para servidores focados em CPUs e uma arquitetura mais heterogênea do que as vistas até agora.
NVIDIA já vem preparando o terreno para a sua infraestrutura com os projetos Rubin, Rubin Ultra e a próxima geração de racks. Em outubro de 2025, a empresa discorreu sobre a Rubin NVL72 como peça essencial para as “fábricas de IA”, e a arquitetura Kyber, prevista para 576 GPUs Rubin Ultra até 2027. Em documentos corporativos recentes, a NVIDIA já se refere a uma plataforma aberta e à integração de silício diverso, não apenas GPUs isoladas.
Outro tema que deve ganhar destaque é a óptica. A NVIDIA já investiu 2 bilhões de dólares em empresas como Lumentum e Coherent, focadas em lasers para interconexão óptica, e seus novos designs de racks são pensados para escalar IA em níveis de gigawatt. Isso indica que a GTC 2026 não se limitará a chips, mas abordará redes, energia, refrigeração e conectividade como partes inseparáveis de uma plataforma integrada.
Embora dúvidas persistam sobre o futuro projeto Feynman, as expectativas são de que haverá uma atualização na roadmap da empresa, mas não necessariamente uma apresentação detalhada de produtos. A GTC 2026 pode simbolizar um momento crucial em que a NVIDIA, ainda que implicitamente, reconheça que a era de “uma GPU para tudo” começa a se tornar inadequada para a nova economia da IA. Com a necessidade de coexistir com CPUs mais visíveis, interconexões ópticas e chips especializados para inferência, a conferência promete redefinir o panorama do setor.
