Antes do CUDA, as GPUs eram principalmente aceleradores gráficos. Em novembro de 2006, a Nvidia anunciou o CUDA para que os desenvolvedores pudessem executar cargas de trabalho não gráficas em chips gráficos, usando as GPUs para computação paralela em vez de apenas para pixels.
Essa decisão de software mudou a arquitetura de negócios da Nvidia. Em vez de vender chips como componentes intercambiáveis, a Nvidia construiu uma plataforma de desenvolvedor em torno de bibliotecas, ferramentas e compatibilidade retroativa.
O retorno tornou-se visível à medida que a IA e a computação acelerada escalaram. O formulário FY2026 da Nvidia descreveu o CUDA como a plataforma de desenvolvimento fundamental em todas as suas GPUs, enquanto a receita atingiu US$ 215,9 bilhões, um aumento de 65% em relação ao ano anterior.
A Nvidia reportou receita de US$ 215,9 bilhões no FY2026, um aumento de 65%, com o CUDA descrito como fundamental para a sua plataforma de computação.
O CUDA tornou a GPU programável o suficiente para que cientistas, engenheiros e, mais tarde, pesquisadores de IA reutilizassem a mesma família de hardware.
A pilha de software proprietária elevou os custos de troca que os benchmarks de chips brutos por si só não conseguiam criar.
Investir antes da onda de IA permitiu à Nvidia atender à demanda com um ecossistema, não apenas com um catálogo de componentes.
A alavancagem de hardware se multiplica quando os desenvolvedores obtêm uma camada de software estável que torna cada novo chip mais fácil de adotar.
O CUDA tornou-se o tecido conjuntivo entre os negócios da Nvidia de data center, IA, computação científica e gráficos. Os concorrentes podiam construir aceleradores, mas os desenvolvedores já haviam construído fluxos de trabalho em torno da pilha de software da Nvidia.
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As fontes
- Inside Intel's Many Core Chip That Targets Future Graphics IEEE Spectrum · spectrum.ieee.org ·
- NVIDIA FY2026 Form 10-K U.S. Securities and Exchange Commission · sec.gov