Como o NVIDIA Nemotron está impulsionando a próxima geração de agentes de IA

Da era generativa à IA agêntica

Desbloqueie o poder da IA Agêntica com a NVIDIA. A apresentação explora os recursos do Nemotron, o motor por trás dos sistemas autônomos mais avançados do mundo, e mostra como a NVIDIA está preenchendo a lacuna entre dados brutos e ações inteligentes para impulsionar a próxima onda de inovação global.

Márcio Aguiar percorre a evolução da IA em três eras — machine learning tradicional, IA generativa (desde 2022) e a atual IA agêntica — destacando como agentes autônomos estão sendo aplicados para otimização de processos e redução de custos, com adoção prática e responsável em empresas de todos os portes.

Quem apresentou

IA Agêntica na prática com a plataforma Nemotron

• Evolução em três eras da IA: ML tradicional, IA generativa (desde 2022) e IA agêntica.
• Nemotron/NEMO: plataforma aberta para criação de LLMs e agentes, otimizada para GPUs.
• Redução de custo por token ao rodar on-premise e controle de propriedade intelectual.
• Ecossistema NVIDIA: frameworks (Clara, Earth-2, Cosmo, GR00T, Aerial, etc.), containers e blueprints.
• Desempenho e aceleração: CUDA/CuPython, otimizações para Python em GPU.
• Capacitação e comunidade: Developer, DLI (Deep Learning Institute), Inception, conteúdos no YouTube.
• Casos e aplicações: speech, tradução, agentes sintéticos (Personas), segurança de conteúdo.
• Roadmap e compromisso contínuo: evolução Nemotron 1→3, Mixture of Experts, múltiplos modelos.

• Era da IA agêntica: agentes autônomos melhoram fluxos de trabalho e trazem métricas de negócio mais claras; on-premise reduz custos recorrentes de tokens.
• Plataforma Nemotron/NEMO: disponível via developer.nvidia.com, Hugging Face e build.nvidia.com, com tutoriais e containers prontos; modelos abertos com blueprints para acelerar desenvolvimento e deployment.
• Famílias de modelos: Nemotron Nano (≈30B parâmetros) para começar em GPUs de médio/alto desempenho; Nemotron Super (≈120B) para projetos avançados — pré-treinados em grande escala (ex.: 10 trilhões de tokens).
• Aceleração em GPU: CUDA e CuPython oferecem ganhos de processamento para quem programa em Python, integrando ecossistema open source e otimizações proprietárias.
• Segurança e conformidade: Content Safety para mitigar alucinações, vulnerabilidades e abusos, apoiando o uso responsável.
• Comunidade e programas: NVIDIA Developer (900+ frameworks), DLI (cursos e certificação), Inception (apoio a startups) e o canal "NVIDIA Latino América" no YouTube.
• Aplicações em destaque: Nemotron Speech (29+ idiomas); Sovereign AI / Personas (parceria com a WideLabs no Brasil, 6+ milhões de personas); saúde (descoberta de fármacos e pesquisas menos invasivas).
• Propriedade intelectual: código aberto e sem cobrança de licença pela NVIDIA — a PI e o produto são do desenvolvedor/empresa.

"Entramos aqui na IA Agêntica, onde muda tudo."

"Você não vai rodar isso na nuvem, você não vai ter um custo por token; esse custo vai ser o custo da tua aquisição do teu hardware."

"Por mais que tenha ali o NVIDIA, fiquem tranquilos, vocês não vão estar pagando nenhuma licença para a gente. A propriedade intelectual é de vocês."

"Todos deveriam estar, ao invés de ter muita dúvida sobre IA… é saber trabalhar com essas técnicas."

"O momento é esse e a gente aqui como NVIDIA tem esse compromisso com todos vocês."

• Acessar developer.nvidia.com e build.nvidia.com para baixar Nemotron/NEMO, explorar containers e iniciar um agente de IA ainda nesta semana.
• Testar Nemotron Nano em GPU disponível (ex.: GeForce) para POCs de 30B parâmetros.
• Migrar workloads Python críticos para CuPython e CUDA para ganhos de desempenho.
• Implementar Content Safety nas pipelines de LLMs e agentes para reduzir riscos.
• Inscrever-se no NVIDIA DLI para cursos e certificação; participar do Inception se for startup.
• Seguir "NVIDIA Latino América" no YouTube para conteúdos técnicos atualizados.
• Avaliar rodar on-premise para reduzir custo por token e aumentar controle de dados/PI.
• Prototipar agentes de voz, tradução e personas sintéticas para aplicações internas e de produto.
• Definir critérios de escolha entre Nemotron Nano e Super (parâmetros, memória, domínio) e estabelecer métricas de negócio para mensurar o impacto dos agentes.

Imagens da apresentação

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Ouça a apresentação na íntegra

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