O diretor executivo da NVIDIA afirma que “a Lei de Moore morreu”, e o que importa agora é “a Lei de Huang”

Durante sua participação na keynote da Foxconn na Computex 2025, Jensen Huang, CEO da NVIDIA, proferiu uma declaração que deve impactar os fundamentos da indústria de semicondutores: segundo ele, a Lei de Moore já não se aplica mais à evolução tecnológica atual, assim como já fez em janeiro.

Uma nova lógica surge, que ele denominou informalmente – e ousadamente, convenhamos – Lei de Huang, fundamentada em avanços estruturais que ultrapassam a miniaturização dos transistores.

A declaração ocorreu em resposta a uma indagação acerca da velocidade da evolução dos chips de IA. Huang justificou que os avanços de desempenho atualmente não são definidos pela diminuição do tamanho dos nós, mas sim por tecnologias complementares de empacotamento e interconexão, que possibilitam escalar o poder computacional em nível de data center, com resultados que antes eram considerados inalcançáveis.

A Lei de Moore não é mais suficiente.

Proposta em 1965 por Gordon Moore, cofundador da Intel, a conhecida Lei de Moore afirmava que o número de transistores em um chip se dobraria a cada dois anos, o que resultaria em um crescimento proporcional no desempenho. Ao longo de décadas, essa tendência impulsionou os avanços no campo da tecnologia da informação.

No entanto, segundo Huang, essa métrica perdeu validade prática. Ele argumenta que os limites físicos da miniaturização se tornaram mais evidentes e os ganhos por área passaram a ser significativamente menores.

Essa observação vem acompanhada de um contexto: a NVIDIA tem acelerado o ritmo de lançamentos.

A indústria passava a operar em ciclos anuais ou bienais, mas a empresa já trabalha com um calendário de lançamentos a cada seis meses, e segundo o executivo, há planos concretos para reduzir esse intervalo para três meses em breve.

Motores de desempenho inovadores.

O diretor executivo da NVIDIA creditou os avanços recentes a dois pilares tecnológicos. Um deles é a aplicação de tecnologias de empacotamento avançado, incluindo o CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) da TSMC. Essa arquitetura possibilita maior densidade de componentes e otimização térmica em grande escala.

O segundo pilar é o NVLink, tecnologia exclusiva da NVIDIA que possibilita conectar múltiplos chips como um único sistema coeso. a empresa obtém desempenho superior ao combinar processadores em racks interconectados, notadamente em aplicações de inteligência artificial.

Atualmente, o desempenho só aumenta com o silêncio. Ele aumenta com sistemas. Com interconexões. Com arquiteturas projetadas para operar em escala.

A declaração indica que a empresa está redefinindo os critérios de inovação, e que os próximos lançamentos de chips não se basearão apenas no avanço da litografia, mas em uma abordagem mais abrangente e integrada.

Lançamentos frequentes e a inteligência artificial estão no cerne da estratégia.

A declaração de Huang também indica uma nova estratégia da NVIDIA no campo da IA. Produtos como Vera Rubin e Blackwell Ultra, lançados em um período de apenas seis meses, ilustram um novo padrão: um ritmo que contesta os ciclos habituais de desenvolvimento de hardware.

Diante da crescente expansão do mercado de inteligência artificial, a empresa almeja manter sua relevância lançando novos produtos em prazos cada vez menores. A declaração de que o desempenho poderá dobrar em um único trimestre indica um modelo de evolução incremental agressivo, algo incomum em larga escala industrial.

O que se pode esperar no futuro.

As declarações de Jensen Huang reforçam a perspectiva da NVIDIA sobre o futuro: indo além de simplesmente seguir a evolução tecnológica, a empresa almeja liderar uma nova fase, transformando a maneira como o setor avalia desempenho e avanço.

Essa “Lei de Huang” ainda não formalizada, marca uma mudança significativa no debate tecnológico atual. Anteriormente, o interesse se concentrava em transistores cada vez menores, atualmente o foco reside na habilidade de projetar e combinar sistemas completos com inteligência, modularidade e escalabilidade.

Isso terá um impacto que vai além dos laboratórios: afeta diretamente como centros de dados, empresas e desenvolvedores de IA planejarão suas próximas décadas.

É possível que a Lei de Huang se torne o guia das próximas gerações, se a Lei de Moore foi o norte da computação no século 20.

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Fonte: Adrenaline