Publicidade
Conteúdo apoiado por

Dominante, NVIDIA detém 88% do mercado de placas de vídeo

Por  • Editado por Jones Oliveira | 

Compartilhe:
NVIDIA
NVIDIA
Tudo sobre Nvidia

Segundo o mais recente relatório do grupo Jon Peddie Research, a representação de mercado da NVIDIA no setor de placas de vídeo cresceu 4% ano a ano no primeiro trimestre de 2024 e 8% em relação ao último trimestre de 2023. Com isso, a empresa atingiu a impressionante marca de 88% de representação, praticamente esmagando AMD e Intel, com 12% e 0% respectivamente.

Mesmo a chegada dos IA PCs da AMD e Intel, equipados com iGPUs proprietárias, não foi suficiente para movimentar esses números e segurar o crescimento da NVIDIA. Muito disso se dá pela própria capacidade de IA das soluções gráficas do time verde, já com tecnologias extremamente competentes nesse setor desde 2018, mas que não estavam em alta por falta de aplicações.

Com a popularização muito rápida de ferramentas de IA na nuvem, muitas desenvolvedoras de softwares passaram a investir em criar soluções locais, se valendo, justamente, da gigantesca base instalada com as GeForce RTX 2000 em diante. Em paralelo, a NVIDIA também começou a liberar novos drivers e tecnologias que desbloqueiam todo o potencial latente de IA das placas RTX.

Canaltech
O Canaltech está no WhatsApp!Entre no canal e acompanhe notícias e dicas de tecnologia
Continua após a publicidade

IA pesada roda nas GPUs

O resultado lógico foi o mercado correr para aderir à nova tendência com produtos já lançados, antes mesmo da chegada da nova arquitetura Blackwell. Isso porque a tendência a cada nova geração é ver um aumento nas faixas de preço praticadas para as tecnologias mais modernas.

Esse encarecimento não apenas afasta a adoção em alto volume das novas tecnologias, como infla rapidamente a procura por produtos anteriores, levando a esgotamento de estoques. Além disso, é preciso reforçar que a própria concorrência vem enfrentando problemas para apresentar seus produtos de forma competente ao mercado, apostando demais em tecnologias adicionais, como NPUs, e negligenciando o investimento nas GPUs, componentes efetivamente responsáveis pelas tarefas de IA mais exigentes.

Fonte: Jon Peddi Research