1. GTC 2026 consolida a IA como infraestrutura
2. Vera Rubin e as AI factories dominaram a abertura
3. NemoClaw reforça a aposta da NVIDIA em agentes com mais controle
4. Physical AI saiu do discurso e foi para a demonstração
5. As parcerias mostram como a NVIDIA quer ocupar toda a cadeia da IA
6. O que o keynote da GTC 2026 sinaliza para o mercado
No keynote de abertura da NVIDIA GTC 2026, realizado em 16 de março, em San Jose, Jensen Huang apresentou mais do que uma sequência de lançamentos. A fala foi construída para reforçar uma tese que orientará a atuação da empresa no futuro próximo: a inteligência artificial deixou de ser apenas uma camada de software e passou a ser infraestrutura.
Ao longo da apresentação, o CEO da NVIDIA conectou a evolução recente da IA, da geração ao raciocínio e aos agentes, com uma visão mais ampla sobre data centers, modelos abertos, robótica, carros autônomos e software industrial. Para saber mais sobre tudo que aconteceu na abertura do evento, continue lendo o artigo.
A abertura do keynote resumiu bem o posicionamento da NVIDIA para a GTC 2026. Huang tratou o token como unidade básica da nova era da IA e apresentou a conferência como um retrato de toda a “pilha” da inteligência artificial, da energia e dos chips até a infraestrutura, os modelos e as aplicações.
Na prática, isso reposiciona a empresa menos como fabricante de semicondutores e mais como fornecedora da base operacional sobre a qual a IA passa a funcionar em escala.
Esse enquadramento também apareceu no discurso econômico. Huang associou a explosão da demanda computacional à transição da IA generativa para sistemas que raciocinam e executam tarefas, e vinculou esse movimento a uma oportunidade de pelo menos US$ 1 trilhão até 2027.
A mensagem central foi clara: se a IA virou uma indústria de produção contínua, a NVIDIA quer ser a fornecedora da infraestrutura que reduz custo por token e sustenta essa escala.
O principal anúncio do keynote foi a plataforma Vera Rubin. A NVIDIA apresentou a nova arquitetura como um salto geracional para a era dos agentes, combinando CPU, GPU, rede, storage e inferência em um sistema integrado para todas as fases da IA, de pré-treinamento a inferência agentic.
Segundo a empresa, a plataforma reúne sete novos chips e cinco racks, além de servir como base para as chamadas AI factories, os data centers desenhados para produzir inteligência em escala.
A narrativa de “fábrica” não ficou só no hardware. A NVIDIA também lançou a Vera Rubin DSX AI Factory reference design e o blueprint de gêmeos digitais no Omniverse para simular, projetar e otimizar essas infraestruturas antes da implantação.
O objetivo é acelerar a entrada em produção, melhorar eficiência energética e aumentar a relação entre capacidade computacional e consumo de energia.
Outro anúncio relevante foi o Dynamo 1.0, definido pela NVIDIA como um sistema operacional de inferência para AI factories. A proposta é coordenar GPU, memória e armazenamento de forma distribuída para melhorar a execução de workloads generativos e agentic em escala.
Segundo a empresa, o software pode elevar em até 7 vezes o desempenho de inferência em GPUs Blackwell, com impacto direto sobre custo por token e eficiência operacional.
Embora a keynote tenha sido centrada em IA corporativa, Huang também abriu espaço para games e renderização neural com o anúncio do DLSS 5.
A NVIDIA descreveu a novidade como um modelo de neural rendering em tempo real capaz de adicionar iluminação e materiais mais fotorrealistas às imagens, aproximando gráficos em jogos da qualidade de efeitos visuais cinematográficos com apoio de inteligência artificial.
O lançamento está previsto para o segundo semestre de 2026, marcando a nova aposta da empresa no campo das placas de vídeo.
Entre os anúncios voltados à camada de software, o NemoClaw chamou atenção por mostrar como a NVIDIA quer avançar no uso de agentes de IA em cenários reais.
Apresentado como uma stack para a comunidade OpenClaw, o recurso combina modelos abertos Nemotron com o novo runtime OpenShell e adiciona uma base para executar agentes autônomos com mais segurança, privacidade e governança.
Na prática, a proposta amplia a narrativa da empresa no GTC 2026: não basta ter modelos mais capazes, também é preciso criar uma estrutura confiável para colocá-los em operação contínua.
Segundo a NVIDIA, o NemoClaw pode ser instalado com um único comando e foi desenhado para rodar agentes always-on com guardrails de rede, política e privacidade.
Esse ponto é relevante porque responde a uma das principais tensões do mercado de agentes: quanto maior a autonomia, maior também a necessidade de limitar acesso, tráfego e exposição de dados. Com isso, a empresa tenta posicionar o NemoClaw como uma base operacional para ambientes corporativos e pessoais, tanto em nuvem quanto localmente.
O anúncio também reforça a integração entre software, modelos abertos e infraestrutura. Ao conectar OpenClaw, OpenShell, Nemotron e hardware dedicado, a NVIDIA sinaliza que vê os agentes como uma nova camada computacional, que depende não só de performance, mas de arquitetura, política e controle para funcionar em escala.
Ao mesmo tempo, a NVIDIA ampliou sua estratégia de modelos abertos com a expansão de famílias como Nemotron, Cosmos, Isaac GR00T, Alpamayo, BioNeMo e Earth-2.
Entre os destaques estão os modelos Nemotron 3 para entendimento multimodal, o Isaac GR00T N1.7 para robôs humanoides, o Alpamayo 1.5 para direção autônoma e o Proteina-Complexa para descoberta de fármacos.
Isso ajuda a explicar por que a empresa tenta se posicionar não só como fornecedora de capacidade computacional, mas também como articuladora de um ecossistema aberto para agentes, robótica, saúde e clima.
A segunda grande frente do keynote foi a Physical AI. A NVIDIA anunciou novas estruturas para simulação e desenvolvimento de robôs, além do Physical AI Data Factory Blueprint, uma arquitetura aberta para unificar geração, aumento e avaliação de dados de treinamento de sistemas físicos.
Em paralelo, a empresa reforçou acordos com players como ABB Robotics, Agility, FANUC, KUKA, Universal Robots e YASKAWA, sinalizando que quer transformar modelos e simulação em implantação industrial real.
No automotivo, esse movimento apareceu na expansão do DRIVE Hyperion. A NVIDIA informou que BYD, Geely, Isuzu e Nissan estão adotando a plataforma para veículos prontos para nível 4, enquanto Hyundai e Kia ampliaram a parceria para acelerar sistemas autônomos baseados em dados.
A empresa também anunciou com a Uber um plano para lançar robotáxis em 28 mercados até 2028, começando por Los Angeles e pela região da baía de San Francisco no primeiro semestre de 2027.
O encerramento do keynote sintetizou essa narrativa de forma visual. Huang recebeu no palco Olaf, personagem de Frozen, em uma demonstração baseada na stack de physical AI da NVIDIA, no motor de física Newton e em simulação com Omniverse.
Mais do que um momento de efeito, a cena funcionou como prova de conceito para a tese apresentada ao longo da abertura: personagens, robôs e agentes físicos podem ser treinados em simulação e depois ganhar presença convincente no mundo real.
Boa parte da força do keynote veio das parcerias anunciadas no mesmo dia. No software criativo e de marketing, a Adobe informou que vai usar tecnologias da NVIDIA para a próxima geração dos modelos Firefly e para workflows agentic, além de desenvolver uma solução de gêmeo digital 3D voltada ao marketing.
No software industrial, empresas como Cadence, Dassault Systèmes, Siemens e Synopsys aparecem como vetor para levar CUDA-X, Omniverse e agentes de IA à engenharia, manufatura e design de chips.
A expansão também apareceu em setores como telecom e saúde. Com a T-Mobile e a Nokia, a NVIDIA quer transformar a rede 5G em uma infraestrutura distribuída para aplicações de physical AI na borda.
Já na saúde, a companhia destacou tanto o avanço do modelo Proteina-Complexa quanto o caso da Roche, que anunciou a implantação de mais de 3.500 GPUs Blackwell em operações híbridas para acelerar P&D, diagnósticos e manufatura.
Como síntese, o keynote de abertura da GTC 2026 mostrou uma NVIDIA menos concentrada em vender chips isolados e mais empenhada em organizar a cadeia completa da IA.
Vera Rubin, Dynamo, Agent Toolkit, modelos abertos, physical AI, edge, carros autônomos, saúde e software industrial apareceram como partes de uma mesma narrativa: a de que a IA está virando infraestrutura produtiva e de que essa infraestrutura será coordenada por plataformas integradas, não por componentes soltos.
Essa leitura aparece tanto no discurso de Huang quanto no volume de anúncios e parcerias apresentados ao longo do evento.
