- CUDA é o “muralha” da Nvidia no AI, funcionando mais como plataforma de software do que apenas hardware, com foco em paralelização.
- CUDA começou como ferramenta para GPUs usadas em jogos e evoluiu para um conjunto de bibliotecas que otimizam operações matemáticas, tornando as GPUs mais rápidas para IA.
- A dominância de CUDA é ampliada pelo efeito de lock‑in: frameworks modernos de IA rodam sobre CUDA, o que deixa GPUs da Nvidia superiores, mesmo com especificações de concorrentes.
- A concorrência enfrenta dificuldades: AMD usa ROCm, que enfrenta bugs e compatibilidade, enquanto a Nvidia continua dominante; a Intel tentou com oneAPI, mas não alcançou a fatia de CUDA até 2026.
- O mercado acompanha: há discussão sobre o papel de software na vantagem competitiva da Nvidia, com menção ao possível impacto de Modular e ao fato de poucos engenheiros terem capacidade de escrever kernels de GPU de alto nível.
CUDA prova que Nvidia é uma empresa de software
A Nvidia mantém uma defesa profunda em torno de CUDA, sua plataforma de software para GPUs. O conceito vai além do hardware e atua como uma barreira competitiva no AI. A afirmação circula entre analistas e executivos do setor.
A palavra de ordem é paralelização. CUDA oferece ferramentas para que GPUs executem várias operações ao mesmo tempo, elevando a eficiência de treinamentos de IA. A ideia é reduzir o custo e o tempo de processamento.
CUDA nasceu da evolução das GPUs criadas para gráficos. Ian Buck, ex-estudante de Stanford, ajudou a adaptar a arquitetura para computação de alto desempenho, junto de John Nickolls, na Nvidia.
O que é CUDA e como funciona
CUDA não é apenas uma linguagem, mas uma plataforma com bibliotecas que aceleram operações matemáticas. Pequenas otimizações acumuladas geram ganhos significativos em aplicações de IA.
Alguns programas, como DeepSeek, trabalham diretamente em PTX, uma linguagem de montagem para GPUs Nvidia. Assim, instruções minuciosas controlam operações de baixo nível.
A vantagem competitiva se dá pela integração entre software e hardware da Nvidia. Frameworks modernos de IA dependem do CUDA, o que privilegia chips da empresa nas avaliações de desempenho.
Desafios e comparação com rivais
A AMD tenta oferecer alternativas com ROCm, mas enfrenta bugs e problemas de compatibilidade. O nome, segundo alguns críticos, não ajuda na comunicação pública.
A Intel lançou o oneAPI, porém sua adoção ainda não alcançou o peso de CUDA no ecossistema. A Nvidia permanece dominante em benchmarks e ecossistema de desenvolvimento.
Profissionais de software dizem que há poucos engenheiros especializados em kernels de GPU. Grande parte desses especialistas trabalha na Nvidia, fortalecendo o alicerce do CUDA.
Perspectivas de mercado e quedas de ritmo
O domínio de CUDA envolve não apenas qualidade de software, mas um efeito de lock-in. Modelos de IA modernos rodam melhor em GPUs Nvidia, o que dificulta a competição com chips de outras fabricantes.
Especialistas ressaltam que a força de Nvidia está na integração entre hardware e software. Mesmo com chips potentes, a performance depende de bibliotecas CUDA otimizadas.
Este é o primeiro texto de uma série sobre linguagens que viabilizam IA. A leitura de especialistas aponta a CUDA como um eixo central da estratégia da Nvidia. FONTE: Wired
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