# Nvidia em 2024: Por que as buscas dispararam e geram dinheiro

> Source: <https://dev.to/leojulieta/nvidia-em-2024-por-que-as-buscas-dispararam-e-geram-dinheiro-3onl>
> Published: 2026-08-28 16:35:42+00:00

A Nvidia virou a **máquina de dinheiro da IA** em 2024. Em menos de seis meses a empresa registrou recorde de receitas no segmento de data‑center, impulsionada pela corrida frenética por GPUs capazes de treinar e servir modelos gigantes como GPT‑4 ou Stable Diffusion. Se você ainda não entende o que está por trás desse boom, este artigo traz o modelo de negócio, compara custos entre hardware próprio e nuvem, mostra como conseguir créditos gratuitos e ainda entrega um script Python que ajuda a decidir onde rodar seu próximo projeto de IA.

| Pergunta | Resposta |
|---|---|
1. Por que a Nvidia está “imprimindo dinheiro” em 2024? |
As GPUs H100, A100 e a RTX 4090 combinam alto desempenho, eficiência energética e suporte total aos principais frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX). A escassez de chips e a explosão de modelos de grande escala criam uma demanda que supera a oferta, permitindo à Nvidia subir preços e margens. |
2. Quanto custa treinar um modelo de 10 B parâmetros em uma GPU Nvidia vs na nuvem? |
• Hardware próprio (H100 80 GB) – energia + depreciação ≈ US$ 1.800 – 2.200 por 2 000 h de treinamento. • AWS p4d.24xlarge – tarifa on‑demand ≈ US$ 2.500 – 3.200, sem contar transferência e armazenamento. |
3. Quais alternativas para startups com orçamento apertado? |
1. Programas de crédito – Nvidia Inception, Google Cloud AI Credits, Azure for Startups. 2. GPU de segunda‑mão – RTX 3080/3090 em marketplaces com garantia. 3. Híbrido – fase crítica na nuvem, restante no hardware próprio. |

| Camada | O que a Nvidia vende | Como gera receita |
|---|---|---|
Hardware |
GPUs (H100, A100, RTX 4090) + servidores DGX | Venda direta, margens de 50 %+ |
Software |
CUDA, cuDNN, TensorRT, Nvidia AI Enterprise | Licenças e assinaturas |
Serviços Cloud |
Nvidia Cloud (NVCF) e parcerias (AWS, Azure) | Cobrança por hora + storage |
Ecossistema |
Inception, treinamento de desenvolvedores, eventos | Fidelização e expansão de mercado |

```
# Instala Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh && sh get-docker.sh

# Baixa a imagem oficial com CUDA 12 e PyTorch
docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3
docker run --gpus all -it --rm \
  -v $PWD:/workspace \
  nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3 bash -c "
  cd /workspace &&
  pip install transformers datasets &&
  python - <<PY
import torch, transformers, datasets

model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
train = datasets.load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1', split='train')

def tokenize(batch):
    return tokenizer(batch['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=128)

train = train.map(tokenize, batched=True)
train.set_format(type='torch', columns=['input_ids', 'attention_mask'])

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    args=transformers.TrainingArguments(
        output_dir='./out',
        per_device_train_batch_size=8,
        num_train_epochs=1,
        fp16=True,
        logging_steps=10,
    ),
    train_dataset=train,
)
trainer.train()
PY
"
```

Dica:o parâmetro`fp16=True`

reduz o consumo de memória em ~30 % nas GPUs H100.

No painel do **Nvidia NGC**, a aba *Usage* mostra o número de horas GPU consumidas e o valor em dólares equivalentes. Quando chegar perto do limite, interrompa o container ou migre para a nuvem.

| Risco | Impacto | Mitigação |
|---|---|---|
Escassez de chips |
Atrasos na entrega de H100 | Comprar GPUs de segunda‑mão ou usar RTX 3080/3090 como fallback |
Aumento de preço |
Custos operacionais +20 % | Negociar contratos de longo prazo ou assinar Nvidia AI Enterprise
|
Regulação UE |
Possível divisão de mercado | Avaliar fornecedores alternativos (AMD Instinct, Intel Xe‑HPC) |
Dependência de CUDA |
Bloqueio de fornecedor | Manter código compatível com ROCm (AMD) via abstrações como torch.compile
|
Custo de transferência de dados |
Taxas de saída da nuvem > US$ 0,09/GB | Consolidar dados em buckets regionais ou usar compression antes do upload |

O script abaixo consulta preços atuais da AWS, Azure e da própria Nvidia (via API pública do NGC) e recomenda a opção mais barata para um treinamento de *X* horas.

``` python
import requests, json

# ------------------- CONFIGURAÇÃO -------------------
GPU_MODEL = "H100"
TRAIN_HOURS = 2000          # estimativa de horas de treinamento
AWS_PRICE = 3.06            # $/h p4d.24xlarge (on‑demand)
AZURE_PRICE = 2.95          # $/h NC40ads_v4 (equivalente)
NGC_PRICE_PER_HOUR = 2.20   # preço estimado da GPU H100 via NGC
# ----------------------------------------------------

def custo_total(preco_hora):
    return preco_hora * TRAIN_HOURS

def melhor_opcao():
    custos = {
        "AWS": custo_total(AWS_PRICE),
        "Azure": custo_total(AZURE_PRICE),
        "Nvidia NGC": custo_total(NGC_PRICE_PER_HOUR)
    }
    melhor = min(custos, key=custos.get)
    return melhor, custos

if __name__ == "__main__":
    opcao, custos = melhor_opcao()
    print("=== Comparativo de custos para treinamento de {}h ===".format(TRAIN_HOURS))
    for prov, valor in custos.items():
        print(f"{prov:12}: US$ {valor:,.2f}")
    print(f"\n=> Recomendação: usar {opcao} (custo mais baixo).")
```

**Como usar:**

`choose_gpu.py`

.
`TRAIN_HOURS`

e os preços conforme sua região.
`python choose_gpu.py`

e siga a recomendação.A Nvidia está realmente “imprimindo dinheiro” porque controla quase todo o ecossistema de hardware e software que alimenta a corrida da IA. Entender os números – receita, preço das GPUs, custos de treinamento – permite que desenvolvedores e startups façam escolhas mais inteligentes, aproveitando créditos gratuitos, evitando armadilhas de preço e preparando-se para possíveis mudanças regulatórias.

**Próximos passos:**

*Herramienta mencionada: DigitalOcean*