Projeto DIGITS: O salto da NVIDIA para a supercomputação de IA pessoal

Quando você é dono da plataforma, você é dono da experiência. É por isso que a Apple investe tanto no iPhone. É isso que a NVIDIA está buscando com Projeto DIGITS , revelado na CES 2025.

O Project DIGITS democratiza o acesso à computação avançada de IA ao introduzir um supercomputador pessoal de IA compacto e poderoso. Ele foi projetado para tornar possível que pesquisadores de IA, cientistas de dados, estudantes e até mesmo amadores desenvolvam, criem protótipos e ajustem modelos de IA diretamente de suas mesas. Embora os profissionais pudessem ajustar modelos localmente antes, eles eram frequentemente limitados por limitações de hardware, altos custos ou problemas de escalabilidade. O Project DIGITS elimina essas barreiras ao fornecer poder de computação em um formato de desktop.

Como Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, disse em um comunicado de imprensa , “A IA será a corrente principal em todas as aplicações para todas as indústrias. Com o Project DIGITS, o Superchip Grace Blackwell chega a milhões de desenvolvedores. Colocar um supercomputador de IA nas mesas de cada cientista de dados, pesquisador de IA e estudante os capacita a se envolver e moldar a era da IA.”

O Projeto DIGITS também é um precursor de como a computação pessoal pode impulsionar a adoção da IA na vida cotidiana dos consumidores de uma forma que os dispositivos de RV parecem não conseguir fazer — talvez não hoje, mas mais cedo do que imaginamos.

Como o Projeto DIGITS muda o desenvolvimento de IA

Hoje, os profissionais podem desenvolver modelos de IA usando estações de trabalho equipadas com GPUs de alto desempenho ou acessando plataformas baseadas em nuvem como AWS, Google Cloud ou Azure. Mas o Project DIGITS combina a escalabilidade das plataformas de nuvem com a conveniência das estações de trabalho locais. O Project DIGITS, comparável em tamanho a um Mac Mini, permite que os usuários executem tarefas de IA de alto desempenho sem a necessidade de uma infraestrutura extensa. Ele oferece imenso poder de processamento para tarefas como ambientes de simulação ou execução de grandes modelos de linguagem. Um investimento único de US$ 3.000 substitui as despesas contínuas de nuvem, ao mesmo tempo em que fornece fortes recursos de IA.

Público-alvo e aplicações

O Projeto DIGITS não é destinado ao uso diário. Ele é destinado a:

• Desenvolvedores e pesquisadores de IA: fornece uma plataforma para treinar e testar modelos de IA sem depender de recursos de servidor compartilhados.
• Acadêmicos: o preço (a partir de US$ 3.000) o torna acessível para instituições acadêmicas e alunos individuais (ricos).
• Empresas e desenvolvedores de jogos: oferece imenso poder de processamento para tarefas como ambientes de simulação ou execução de grandes modelos de linguagem.

Aqui estão alguns casos de uso do mundo real que demonstram suas aplicações práticas:

Prototipagem e ajuste fino de grandes modelos de linguagem

Uma startup desenvolvendo um chatbot especializado para assistência jurídica poderia usar o Project DIGITS para treinar e ajustar um modelo de linguagem grande (LLM) com 200 bilhões de parâmetros. A equipe poderia prototipar o modelo localmente, testá-lo para precisão em responder a consultas jurídicas complexas e, em seguida, implantá-lo em uma infraestrutura de nuvem para dimensionamento. Isso elimina a necessidade de recursos de nuvem caros durante a fase de desenvolvimento, acelerando a inovação e reduzindo despesas.

Sistemas Robóticos e Autônomos

Uma empresa de robótica projetando sistemas de automação de depósito poderia usar DIGITS para simular e otimizar o comportamento de frotas de robôs. Ao executar modelos físicos de IA localmente, eles podem testar algoritmos de navegação, reconhecimento de objetos e coordenação de tarefas em tempo real. Ciclos de iteração mais rápidos permitem que a empresa melhore a eficiência e reduza erros antes de implantar robôs em ambientes ativos.

Pesquisa Médica e Genômica

Um pesquisador médico trabalhando em tratamentos personalizados de câncer poderia usar o DIGITS para analisar dados genômicos e treinar modelos de IA que preveem como os pacientes responderão a terapias específicas. O sistema processa conjuntos de dados massivos localmente, permitindo experimentação rápida. Isso acelera avanços na medicina personalizada, ao mesmo tempo em que mantém dados confidenciais seguros no local.

Desenvolvimento de jogos com IA generativa

Um estúdio de jogos poderia usar DIGITS para criar personagens não jogáveis (NPCs) realistas com modelos de IA generativos. O sistema poderia treinar modelos capazes de gerar diálogos dinâmicos e animações realistas com base nas interações dos jogadores. Os desenvolvedores poderiam iterar rapidamente em designs e comportamentos de personagens sem depender de recursos de computação externos, aumentando a criatividade e a eficiência.

Pesquisa Acadêmica e Educação

Um laboratório universitário de IA poderia projetar DIGITS para ensinar os alunos a construir e implementar modelos avançados de aprendizado de máquina. Os alunos poderiam experimentar estruturas como PyTorch ou TensorFlow diretamente no sistema, ganhando experiência prática com tecnologia de IA. O acesso acessível à computação de alto desempenho democratiza a educação em IA, preparando a próxima geração de inovadores.

Monitoramento Ambiental

Cientistas ambientais poderiam usar o DIGITS para analisar imagens de satélite e treinar modelos de IA para detectar desmatamento ou rastrear populações de vida selvagem. O sistema poderia processar dados de imagem localmente, permitindo que pesquisadores de campo trabalhassem em áreas remotas sem conectividade com a internet. Insights em tempo real ajudam os esforços de conservação ao identificar ameaças de forma mais rápida e precisa.

Principais recursos e capacidades

Ao se aprofundar nos principais recursos e capacidades do Project DIGIT, você pode perceber como a NVIDIA quer dominar a experiência por meio de uma plataforma — e não qualquer plataforma, mas uma que seja poderosa o suficiente para tirar o controle do desenvolvimento de IA dos servidores.

No coração do Project DIGITS está o GB10 Grace Blackwell Superchip da NVIDIA, que combina uma CPU Grace de 20 núcleos com uma GPU Blackwell. Essa arquitetura oferece até 1 petaflop de desempenho de computação de IA com precisão FP4, tornando-a capaz de lidar com modelos de IA em larga escala com até 200 bilhões de parâmetros. Quando duas unidades são vinculadas, elas podem suportar modelos com até 405 bilhões de parâmetros.

Cada unidade inclui 128 GB de memória unificada e até 4 TB de armazenamento flash NVMe, garantindo o manuseio tranquilo de cálculos complexos e grandes conjuntos de dados.

O sistema executa o DGX OS baseado em Linux da NVIDIA e vem pré-carregado com o pacote completo de software NVIDIA AI Enterprise. Isso inclui bibliotecas, frameworks e ferramentas de orquestração para integração perfeita com infraestruturas de nuvem ou data center. Os usuários podem prototipar localmente e dimensionar suas soluções conforme necessário.

O Projeto DIGITS pode se tornar generalizado?

O Project DIGITS não é voltado para consumidores em geral. Seus recursos, como gerenciar modelos com até 200 bilhões de parâmetros, são um exagero para tarefas casuais ou cotidianas, como navegação na web ou produtividade básica. Ainda não é uma indicação direta de que tal tecnologia estará disponível em breve para consumidores comuns. No entanto, representa um passo nessa direção, pois a IA continua a permear mais aspectos da vida cotidiana. Aqui está o porquê:

Trajetória Tecnológica

Historicamente, tecnologias de alto desempenho como GPS, antes reservadas para casos de uso especializados, foram transferidas para produtos de consumo. Da mesma forma, versões reduzidas ou simplificadas do Project DIGITS podem tornar a computação avançada de IA acessível para tarefas cotidianas à medida que a demanda por dispositivos de consumo habilitados para IA cresce.

Evolução da Edge Computing

À medida que a IA se torna mais integrada aos dispositivos do consumidor, como assistentes inteligentes, veículos autônomos e sistemas de entretenimento personalizados, a demanda por computação de ponta local e poderosa aumentará. Dispositivos como o Project DIGITS demonstram a viabilidade de trazer recursos de IA de alto desempenho para formatos menores e acessíveis.

Possíveis casos de uso para consumidores

Especialmente com a ascensão da economia criadora e a descentralização geral do trabalho, casos de uso mais comuns na vida cotidiana não são absurdos.

Por exemplo, um cineasta amador poderia usar DIGITS para processar efeitos de vídeo e animações de alta qualidade usando IA generativa. Tarefas como rejuvenescimento de atores, criação de cenários virtuais ou edição de filmagens em tempo real poderiam se tornar possíveis sem depender de serviços de nuvem, reduzindo drasticamente os custos e permitindo maior liberdade criativa.

Um entusiasta do fitness pode aproveitar o DIGITS para personalizar sua jornada de saúde e bem-estar. Ao analisar dados biométricos de wearables, a IA pode gerar rotinas de exercícios personalizadas, prever riscos de lesões e sugerir planos de nutrição — tudo processado localmente para velocidade e segurança de dados.

Um aspirante a designer de jogos poderia criar experiências de jogo personalizadas para amigos e familiares. Usando DIGITS, eles poderiam treinar modelos de IA para gerar histórias únicas, comportamentos de personagens realistas ou ambientes de jogo dinâmicos que se adaptam às preferências dos jogadores, tudo funcionando perfeitamente em um sistema de desktop.

Empreendedores poderiam aproveitar o poder desses sistemas para desenvolver ferramentas orientadas por IA. Um pequeno empresário, por exemplo, pode treinar e testar um chatbot de atendimento ao cliente em seu desktop, garantindo que ele funcione antes de escalá-lo para uma implantação mais ampla. Essa abordagem reduziria a dependência de recursos externos ao mesmo tempo em que aceleraria a inovação.

Resumindo: a NVIDIA está nos dando um vislumbre do futuro. Potencialmente, quando os consumidores graduarem para usos mais avançados de IA, a NVIDIA estará lá.