Como o Chip Big Thor da Nvidia Alimenta a Revolução Robotaxi: Uma Mudança de Jogo de $3.500 para 2027

TLDR - A Nvidia pretende dominar as frotas de robotáxis até 2027 usando a sua plataforma Drive AV e processadores automotivos de próxima geração. - A receita de automóveis e robótica está em apenas $592 milhões por trimestre, representando 1% do total(, mas é a oportunidade de crescimento mais rápido da empresa. - O computador automotivo Drive AGX Thor — o grande Thor que alimenta sistemas autónomos — custa aproximadamente $3.500 por chip e atrai grandes construtores automóveis. - A plataforma Vera Rubin alcança cinco vezes melhor desempenho de IA com 72 GPUs e 36 CPUs por servidor, agora entrando em produção em massa. - Testes no mundo real em São Francisco mostram que o sistema consegue condução autónoma 90% do tempo, embora o Nível 2 Plus Plus ainda exija intervenção do condutor em cenários complexos. * * *

A Oportunidade do Robotáxis: Por que a jogada automotiva da Nvidia importa

A aposta da Nvidia em veículos autónomos representa uma mudança fundamental para as fontes de receita do fabricante de chips. Enquanto a maioria dos investidores foca nos chips de IA para data centers, a divisão de automóveis e robótica da empresa gerou silenciosamente ) milhões em receita trimestral — uma fatia pequena, mas significativa, de 1% do negócio total da Nvidia. O que torna este segmento crítico não são os números de hoje, mas o potencial explosivo à frente.

O chefe de automóveis da empresa revelou que veículos autónomos de Nível 4 — máquinas capazes de operar sem intervenção humana em regiões definidas — tornar-se-ão uma realidade até 2027. Isto não é vaporware. A plataforma de software Drive AV já está a ser testada em condições reais, com hardware de produção a entrar nos veículos este ano.

O Grande Thor: hardware de $3.500 que pode transformar a indústria

No centro da estratégia de robotáxis da Nvidia está o Drive AGX Thor, o computador automotivo flagship da empresa. Com aproximadamente $3.500 por unidade, este chip representa a aposta da Nvidia de que os construtores automóveis pagarão um prémio por tecnologia autónoma comprovada e de alto desempenho.

Grandes construtores automóveis globais estão a votar com o seu dinheiro. Vários fabricantes planeiam lançar funcionalidades de condução autónoma de Nível 2 e Nível 2 Plus Plus em 2026, começando com capacidades limitadas, como condução mãos-livres em autoestradas e troca de faixas avançada através de atualizações de software over-the-air. O cronograma de aceleração sugere que o grande chip Thor está a cumprir as suas promessas de desempenho.

Por que o foco em hardware específico? Porque veículos autónomos exigem poder de computação incessante. A arquitetura Thor consolida os requisitos de processamento que anteriormente exigiam múltiplos componentes, reduzindo custos para os fabricantes de veículos enquanto mantém o desempenho bruto necessário para operação autónoma segura.

Vera Rubin: o poder de IA que alimenta o processamento de próxima geração

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, anunciou que a plataforma Vera Rubin atingiu o status de produção em massa. Esta arquitetura de próxima geração alcança um marco notável: cinco vezes melhor desempenho de computação de IA em comparação com gerações anteriores, usando apenas 1,6 vezes mais transistores.

Os ganhos de eficiência vêm dos formatos de dados proprietários da Nvidia e de inovações arquitetónicas. Cada servidor Vera Rubin alberga 72 unidades de processamento gráfico e 36 processadores centrais, que podem ser ligados em grupos de mais de 1.000 unidades para processamento em grande escala. A plataforma oferece uma melhoria de dez vezes na eficiência de geração de tokens — fundamental para modelos de linguagem de grande escala e tarefas de inferência de veículos autónomos.

Vários líderes tecnológicos comprometeram-se a adotar a infraestrutura Vera Rubin, reconhecendo o avanço de desempenho. Esta procura indica que a arquitetura de próxima geração da Nvidia está a resolver gargalos computacionais reais enfrentados pela indústria de IA.

Testes no mundo real revelam progresso e limitações

Uma demonstração em dezembro em São Francisco ofereceu uma visão realista das capacidades autónomas atuais. Um veículo de teste operou de forma autónoma durante 90% de uma rota urbana de uma hora, navegando com sucesso pelas ruas da cidade, lidando com sinais de trânsito e gerindo cenários de condução típicos sem intervenção humana.

No entanto, surgiram limitações em situações complexas. Quando o teste enfrentou dois autocarros a criar um engarrafamento junto a outro veículo autónomo, o condutor de segurança interveio para inverter manualmente e esperar que as condições melhorassem. O sistema classificou esta demonstração como tecnologia de Nível 2 Plus Plus — um passo importante em relação às gerações anteriores, mas ainda longe da autonomia total.

Esta distinção importa: o condutor continua legalmente responsável pelo veículo, semelhante às implementações atuais da indústria. O caminho para o Nível 4 de autonomia exige resolver os “casos extremos” — cenários de trânsito imprevisíveis que exigem julgamento e intervenção humanos.

Implicações de mercado: Por que isto importa para as ações da Nvidia

O mercado de robotáxis representa uma oportunidade de um trilhão de dólares na próxima década, potencialmente transformando transporte, logística e serviços de mobilidade. A posição inicial da Nvidia com hardware e software prontos para produção cria vantagens significativas de primeiro-movimento na oferta deste ecossistema.

Atualmente, as receitas automotivas contribuem minimamente para o resultado final. Mas, à medida que a adoção de veículos autónomos acelera até 2027 e além, este segmento pode crescer exponencialmente. A linha de base de $592 milhões por trimestre tem um potencial de expansão substancial.

A Nvidia enfrenta desafios técnicos e competitivos. Outros fabricantes de chips estão a desenvolver processadores alternativos para condução autónoma. As pressões de procura persistem por chips de geração atual, especialmente em mercados internacionais, onde as aprovações regulatórias continuam a evoluir.

O grande chip Thor representa mais do que hardware — simboliza a estratégia de diversificação da Nvidia além dos data centers, visando uma categoria totalmente nova de receita recorrente de hardware proveniente do setor de transporte.