A Nvidia lançou o Nemotron 3.5, uma nova família de modelos de inteligência artificial com pesos abertos pensada para agentes, programas que executam tarefas por conta própria. No entanto, a linha inclui uma versão robusta para empresas e duas versões leves, criadas para rodar direto em computadores pessoais, sem depender da nuvem.
Do data center ao notebook: como a Nvidia dividiu a nova família
A novidade chega num momento delicado para a fabricante de chips. Os grandes laboratórios de IA, como Anthropic e OpenAI, são ao mesmo tempo clientes e investimentos da Nvidia. Mas começaram a buscar alternativas para alimentar seus sistemas, como o Trainium da AWS, a Cerebras e até processadores desenvolvidos internamente. Diante disso, a empresa passou a apostar com força em um movimento crescente: companhias que preferem rodar seus próprios modelos abertos, dentro dos seus próprios data centers.
O carro-chefe do Nemotron 3.5 é o Super VL, com 120 bilhões de parâmetros. Parâmetros são como as conexões internas que o modelo usa para “pensar”; quanto mais conexões, em geral, mais capacidade, mas também mais poder de computação necessário. Segundo a Nvidia, o Super VL usa menos parâmetros que o Nemotron 3 Ultra e ainda assim entrega precisão parecida em seguir instruções e usar ferramentas. É como um carro menor que mantém o desempenho do modelo maior, gastando menos combustível.
- O Super VL tem 120 bilhões de parâmetros e foi desenhado para agentes corporativos que funcionam o tempo todo.
- A Nvidia afirma que, após treinamento específico, ele completa tarefas mais rápido que modelos da Anthropic e da OpenAI, como Opus 5 e GPT 6.1 Sol.
- Os modelos Bolt rodam localmente em PCs com o chip Nvidia RTX Spark e em estações de trabalho com DGX Spark, mantendo os dados no próprio aparelho.
- O Bolt 74B-A9B tem 74 bilhões de parâmetros e foi feito para raciocínio em várias etapas, chamadas de ferramentas e navegação na web.
As tarefas testadas pela empresa envolvem áreas bem concretas: análise de documentos, contabilidade financeira, experimentos científicos, pedidos de reembolso de planos de saúde e resistência a ataques de segurança. Ainda assim, em outras palavras, trabalho burocrático e técnico que hoje consome horas de equipes inteiras.
Esse tipo de comparação com concorrentes é padrão em qualquer lançamento de grande empresa de tecnologia, por isso merece cautela. Ainda assim, a Nvidia apresentou uma lista de companhias que, segundo ela, já utilizam o Super VL, incluindo Skydance, EY, Ramp, CrowdStrike, Perplexity e Salesforce.
Por que o Nemotron 3.5 mira empresas e consumidores ao mesmo tempo
No lado corporativo, o argumento central é controle. Ao mesmo tempo, “Diferente dos modelos fechados de fronteira, as organizações podem pós-treinar o Super VL com seus próprios dados. Implantá-lo em sua própria infraestrutura e ser donas do que constroem”, escreveu Kari Briski, vice-presidente de Modelos Abertos e Software da Nvidia. Pós-treinar significa ajustar um modelo já pronto para uma função específica, como ensinar um funcionário experiente as regras particulares de uma nova empresa. Para quem lida com dados sensíveis, isso pesa bastante na escolha.
Já no consumidor, a jogada é outra. Assistentes de IA surgem quase todos os dias, mas muita gente hesita em dar a esses agentes acesso a informações sobre família, saúde e finanças. Ao rodar o modelo no próprio computador, a proposta é que o usuário consiga delegar projetos do dia a dia sem enviar essas informações para servidores externos. Ao mesmo tempo, a Nvidia cria um mercado para seus chips em PCs, vendidos por parceiros como Microsoft e Dell e voltados a consumidores, programadores e profissionais do conhecimento.
Para o usuário brasileiro, o impacto imediato depende de hardware. Os modelos Bolt foram pensados para essa nova geração de máquinas com chips específicos da Nvidia, que acabam de chegar ao mercado. Por outro lado, por serem de pesos abertos, ou seja, com o “cérebro” do modelo disponível para download e adaptação. Desenvolvedores e empresas brasileiras podem testar e customizar o Nemotron 3.5 sem pagar por uso a cada consulta, como acontece com serviços fechados.
Para empresas de setores regulados, como bancos, saúde e escritórios de contabilidade. Como resultado, a possibilidade de manter tudo em casa pode facilitar a adoção de agentes que antes esbarravam em preocupações com privacidade. Para o profissional autônomo, a versão menor, o Bolt E4B, focada em conversas, pode virar um assistente pessoal que funciona offline.
Perguntas frequentes
O que é o Nemotron 3.5 da Nvidia?
O Nemotron 3.5 é uma família de modelos de IA com pesos abertos lançada pela Nvidia para alimentar agentes, sistemas que executam tarefas de forma autônoma. Ao mesmo tempo, ela inclui o Super VL, de 120 bilhões de parâmetros, voltado a empresas. E os modelos Bolt, mais leves, criados para rodar diretamente em PCs e estações de trabalho com chips da Nvidia.
Quando os modelos Nemotron 3.5 estarão disponíveis?
O Super VL e o Bolt 74B-A9B já estão disponíveis. Dessa forma, o Bolt E4B, a menor versão da família, voltada para agentes de conversa, deve chegar ainda em outubro, segundo a Nvidia. Para rodar os modelos Bolt localmente, a empresa indica computadores com o chip RTX Spark ou estações de trabalho com DGX Spark. Que estão sendo lançados por parceiros como Microsoft e Dell.
Fonte: Perplexity / TechCrunch
Análise Crítica
A Nvidia está fazendo o que toda empresa dominante faz quando sente o chão tremer: descendo a pilha para garantir que o cliente nunca saia do seu ecossistema. Modelo aberto, aqui, não é filantropia, é isca. Cada empresa que pós-treina o Super VL fica amarrada à infraestrutura otimizada para ele, e cada PC com RTX Spark vira uma porta de entrada para hardware que antes vivia só no data center. Quem mais sente o golpe é a OpenAI: seu modelo de negócio depende de cobrar por consulta, e um concorrente gratuito, ajustável e rodando no servidor do cliente corrói justamente o contrato corporativo, que é onde está a margem. Pense numa startup brasileira de SaaS jurídico que paga em dólar por cada chamada de API: com um modelo aberto desse porte, ela pode migrar a análise de contratos para infraestrutura própria, trocar custo variável cambial por custo fixo e oferecer ao cliente a garantia de que nenhum dado sai do país.
Isso muda o preço e o argumento de venda. O padrão, porém, é conhecido: abrir o software para vender o ferro. O risco é trocar a dependência de uma API por dependência de um fornecedor de chips que controla oferta e preço. A pergunta que a Nvidia preferiria não responder: esses modelos rodam com o mesmo desempenho em hardware de concorrentes?
A visão do canal Invente com IA
Se você tem uma empresa que mexe com documento, contrato, nota fiscal ou dado de cliente e até hoje travou em usar agente de IA por medo de mandar tudo pra nuvem, essa é a hora de testar. Separe um processo bem chato, tipo triagem de documentos ou conferência de planilha financeira, e rode um piloto com o Super VL ou o Bolt 74B-A9B nos próximos 30 dias. Compare o tempo gasto antes e depois. Se der certo, você ganha horas da equipe por semana e ainda resolve a conversa de privacidade com o cliente, que tá cada vez mais exigente com isso. Vale muito a pena.
