A Era da Inteligência Física: Uma Análise Estratégica do Roteiro Tecnológico da NVIDIA na CES 2026

1. Introdução: O Momento de Inflexão da Inteligência Artificial

A Consumer Electronics Show (CES) de 2026, realizada em Las Vegas, marcou um ponto de inflexão definitivo na trajetória histórica da inteligência artificial. Se a última meia década foi definida pela ascensão da IA Generativa — a capacidade de sintetizar texto, imagens e vídeos a partir de vastos corpora de dados digitais —, o keynote apresentado pelo CEO da NVIDIA, Jensen Huang, sinalizou o início de uma nova era: a era da “IA Física”.¹ Este relatório oferece uma análise exaustiva e detalhada das tecnologias, arquiteturas e estratégias anunciadas, dissecando como a convergência entre computação acelerada, modelos de raciocínio e robótica está preparada para reestruturar a base industrial global de US$ 100 trilhões.²

A tese central apresentada pela NVIDIA é que os gargalos que historicamente limitaram a implantação de sistemas robóticos e autônomos não são mais mecânicos, mas sim cognitivos e computacionais. A “robotização” do mundo físico exige que as máquinas não apenas sigam instruções programadas, mas que compreendam, raciocinem e interajam com as leis imutáveis da física — gravidade, atrito, inércia e causalidade.² Para viabilizar essa transformação, a NVIDIA revelou uma tríade tecnológica integrada: a plataforma de supercomputação Vera Rubin, a arquitetura de veículos autônomos baseada em raciocínio Alpamayo, e os modelos de fundação de mundo Cosmos.²

Ao contrário de eventos anteriores focados em hardware gráfico para consumidores, a CES 2026 da NVIDIA foi uma declaração de infraestrutura para a “AI Factory” (Fábrica de IA). A ausência de novas placas gráficas GeForce para o mercado de consumo reforçou a mensagem de que o foco estratégico da empresa deslocou-se decisivamente para o fornecimento da utilidade básica da próxima revolução industrial: o token de raciocínio físico.¹ Este documento explora as nuances técnicas dessas inovações, suas interdependências arquitetônicas e as profundas implicações econômicas e geopolíticas de uma cadeia de suprimentos de inteligência verticalmente integrada.

2. A Filosofia da IA Física: Do Digital para o Tangível

2.1 Definindo a IA Física e o “Momento ChatGPT” da Robótica

Jensen Huang utilizou repetidamente a analogia do “Momento ChatGPT para a IA Física” para descrever o estágio atual da tecnologia robótica.³ Para compreender a magnitude desta afirmação, é necessário analisar a evolução dos paradigmas de IA. A primeira onda, focada em percepção (2012-2017), permitiu que computadores “vissem” e classificassem objetos. A segunda onda, a generativa (2018-2025), permitiu que manipulassem símbolos e pixels. A terceira onda, a IA Física, exige que modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA) prevejam a próxima ação necessária para atingir um objetivo em um ambiente dinâmico e não estruturado.⁷

A distinção fundamental reside na introdução do “raciocínio” (reasoning) no ciclo de controle. Robôs tradicionais operam em ambientes controlados com trajetórias pré-determinadas. A IA Física, habilitada pelos novos modelos anunciados, permite que agentes robóticos generalizem conhecimentos. Um robô equipado com esses modelos não precisa ser programado explicitamente para “pegar uma xícara”; ele entende o conceito de “xícara”, a física de “pegar” e a fragilidade do “vidro”, permitindo-lhe adaptar-se a objetos nunca vistos antes.²

2.2 Os Três Pilares da Estratégia da NVIDIA

A estratégia da NVIDIA para dominar este setor baseia-se em um fluxo de trabalho tripartite que resolve o problema da escassez de dados no mundo físico:

1. Simulação de Alta Fidelidade (Cosmos): A utilização de modelos generativos de mundo para criar “gêmeos digitais” onde robôs podem treinar por milhões de anos simulados, aprendendo com falhas que seriam catastróficas no mundo real.²
2. Computação de Raciocínio (Vera Rubin): O fornecimento de uma infraestrutura de hardware capaz de processar modelos de trilhões de parâmetros com a baixa latência necessária para interação em tempo real.¹⁰
3. Modelos de Borda (Alpamayo/GR00T): A destilação da inteligência da nuvem para o dispositivo, permitindo inferência local em veículos e humanoides.³

Este ecossistema integrado visa transformar a robótica de um campo de hardware especializado em um problema de software e dados, onde a NVIDIA detém a plataforma dominante.

3. A Arquitetura Vera Rubin: O Motor da Fábrica de IA

O anúncio mais significativo em termos de infraestrutura computacional foi o lançamento oficial da plataforma Vera Rubin. Nomeada em homenagem à astrônoma Vera Cooper Rubin, cujas observações confirmaram a existência da matéria escura, esta arquitetura representa a terceira geração de sistemas de escala de rack da NVIDIA e um afastamento radical do design de servidores tradicionais.¹¹

3.1 Co-Design Extremo: A Estratégia de Seis Chips

A plataforma Rubin é definida pelo que a NVIDIA denomina “co-design extremo”. Em vez de otimizar componentes isoladamente, a empresa projetou seis chips distintos para funcionarem como um único organismo computacional. Esta integração visa eliminar os gargalos de largura de banda e latência que restringem o desempenho dos modernos modelos de Mistura de Especialistas (MoE).¹⁰

A tabela abaixo resume as especificações e funções de cada componente do ecossistema Rubin, conforme detalhado nos materiais de pesquisa ¹⁰:

Componente	Função Primária	Especificação Chave & Inovação
GPU Rubin	Treinamento e Inferência de IA	50 PFLOPS (Inferência NVFP4), Memória HBM4, Transistores N3
CPU Vera	Processamento “Agentic” e Host	88 Núcleos Arm “Olympus”, Multithreading Espacial, 1.5TB LPDDR5X
Switch NVLink 6	Comunicação Inter-GPU	3.6 TB/s por GPU, 260 TB/s de largura de banda por rack
ConnectX-9 SuperNIC	Rede Scale-Out	Throughput de 800 Gb/s a 1.6 Tb/s, otimizado para tráfego Leste-Oeste
BlueField-4 DPU	Gestão de Infraestrutura	Plataforma de Armazenamento de Memória de Contexto de Inferência
Switch Spectrum-6	Switching Ethernet	Capacidade de 51.2 Tb/s a 102.4 Tb/s, Fotônica Integrada

3.2 A GPU Rubin e a Revolução HBM4

A GPU Rubin representa um salto monumental sobre a sua antecessora, a Blackwell B200. Fabricada provavelmente em um processo de 3 nanômetros (N3) da TSMC e contendo aproximadamente 336 bilhões de transistores ¹⁴, a inovação crítica reside na sua arquitetura de memória. A Rubin integra oito pilhas de memória HBM4 (High Bandwidth Memory, 4ª geração), proporcionando uma largura de banda de memória de 22 TB/s e uma capacidade de 288 GB por GPU.¹⁰

Esta largura de banda é o fator determinante para a viabilidade econômica da IA Física. Modelos de raciocínio e MoEs são frequentemente limitados pela memória (“memory-bound”), o que significa que os núcleos de computação passam grande parte do tempo ociosos, aguardando dados. Ao quase triplicar a largura de banda em comparação com a HBM3e (que oferecia ~8 TB/s), a arquitetura Rubin garante que os 50 PFLOPS de poder computacional sejam efetivamente utilizados. Isso resulta em uma redução de 10x no custo por token de inferência e um aumento de 5x no desempenho em comparação com a geração Blackwell.¹⁰

3.3 A CPU Vera: O Processador da Era Agêntica

Enquanto as GPUs dominam o processamento paralelo massivo, a ascensão da “IA Agêntica” (Agentic AI) trouxe de volta a relevância da CPU. Agentes de IA que precisam planejar, usar ferramentas e executar sequências lógicas dependem de processamento serial de alto desempenho. A CPU Vera, baseada na arquitetura Arm v9.2 com núcleos customizados “Olympus”, foi projetada especificamente para esta carga de trabalho.¹⁴

Uma inovação central na CPU Vera é o “Multithreading Espacial” (Spatial Multithreading). Diferente do Simultaneous Multithreading (SMT) tradicional, que compartilha recursos no tempo (time-slicing) e pode introduzir latência imprevisível, o multithreading espacial particiona fisicamente os recursos do núcleo. Isso garante um desempenho determinístico, um requisito crítico para “Fábricas de IA” onde a sincronização entre milhares de processadores deve ser perfeita.¹⁵ Além disso, a CPU Vera oferece 1,5 TB de memória LPDDR5X com 1,2 TB/s de largura de banda, permitindo-lhe gerenciar o pré-processamento de dados e a orquestração de agentes sem se tornar um gargalo para as GPUs.¹⁴

3.4 Engenharia Térmica: A Revolução do Resfriamento Líquido a 45°C

Um dos aspectos mais transformadores da plataforma Rubin, com profundas implicações para a infraestrutura global de data centers, é a sua engenharia térmica. O rack Vera Rubin NVL72 foi projetado para operar eficientemente com temperaturas de entrada de líquido de até 45°C.¹⁶

A termodinâmica desta especificação altera fundamentalmente a economia operacional (OPEX) e de capital (CAPEX) das instalações de IA:

1. Eliminação de Chillers: Data centers tradicionais resfriados a ar exigem chillers mecânicos (compressores) para manter o ar a 20-25°C, consumindo enormes quantidades de energia.
2. Free Cooling: Ao operar com líquido a 45°C, a rejeição de calor pode ser realizada através de trocadores de calor passivos (dry coolers) ou torres adiabáticas, mesmo em climas quentes onde a temperatura ambiente chega a 35°C ou 40°C. O diferencial de temperatura ($\Delta T$) ainda permite a troca térmica eficiente.
3. Sustentabilidade: Estima-se que isso possa eliminar a necessidade de compressores em quase todos os climas, reduzindo o consumo de energia de resfriamento em mais de 90% e permitindo um PUE (Power Usage Effectiveness) próximo de 1,05.¹⁶

O design do rack NVL72 também apresenta um sistema modular sem cabos (cable-free), onde o refrigerante e os dados fluem através de um manifold de acoplamento cego (blind-mate), facilitando a manutenção e reduzindo o tempo de montagem em 18 vezes.¹³

4. Alpamayo: O Cérebro da Autonomia Veicular

Se a plataforma Rubin representa o corpo da fábrica de IA, o Alpamayo é a mente projetada para navegar no mundo físico. Na CES 2026, a NVIDIA apresentou o Alpamayo não apenas como um produto, mas como um ecossistema aberto para a condução autônoma de Nível 4, desafiando diretamente as abordagens proprietárias de concorrentes como a Tesla.³

4.1 Além do Reconhecimento de Padrões: O Raciocínio na Condução

Os sistemas de veículos autônomos (AV) atuais, incluindo as iterações anteriores do FSD da Tesla, baseiam-se predominantemente no reconhecimento avançado de padrões e em redes neurais “end-to-end” que mapeiam pixels de entrada para comandos de controle. Embora eficazes na grande maioria dos cenários, esses sistemas frequentemente falham no chamado “long tail” (cauda longa) — eventos raros e complexos onde os dados históricos de treinamento são escassos.¹²

O Alpamayo introduz uma mudança arquitetônica fundamental ao incorporar o “Raciocínio em Cadeia de Pensamento” (Chain-of-Thought – CoT) na pilha de AV. Trata-se de um modelo de Visão-Linguagem-Ação (VLA) que não apenas reage, mas analisa. Diante de uma situação ambígua — como um policial de trânsito utilizando gestos manuais não padronizados ou uma zona de construção com sinalização contraditória — o Alpamayo gera um “traço de raciocínio”. O sistema verbaliza internamente o cenário (ex: “O semáforo está vermelho, mas um policial está gesticulando para avançar; portanto, devo ignorar o sinal e prosseguir lentamente”) antes de gerar a trajetória do veículo.⁷

4.2 A Arquitetura Professor-Aluno (Distillation Pipeline)

É crucial notar que o modelo Alpamayo 1, com seus 10 bilhões de parâmetros, não se destina a rodar nativamente no chip de inferência do carro para cada decisão, devido às restrições de energia e latência. A NVIDIA posiciona o Alpamayo como um “Modelo Professor” (Teacher Model).⁶

Neste paradigma:

1. O Professor (Alpamayo 1): Reside no data center (na plataforma Rubin). Possui capacidades profundas de raciocínio e processa vastas quantidades de vídeo para gerar trajetórias de “verdade fundamental” (ground truth) e traços de raciocínio explicáveis.
2. Destilação: O conhecimento e os padrões de raciocínio do Professor são “destilados” para modelos menores e mais rápidos.
3. O Aluno: Um modelo otimizado que roda no computador de bordo do veículo (NVIDIA Drive Thor). Este modelo retém os comportamentos complexos aprendidos com o Professor, mas opera com a latência ultrabaixa (inferência em <100ms) necessária para a segurança em tempo real.²¹

Esta abordagem cria uma ponte entre o pensamento “Sistema 2” (lento e deliberativo) da nuvem e o pensamento “Sistema 1” (rápido e instintivo) do veículo.

4.3 Estratégia Open Source: O “Momento Android” para AVs

Talvez o aspecto mais disruptivo do anúncio do Alpamayo seja o seu modelo de licenciamento. A NVIDIA lançou os pesos do modelo Alpamayo 1, o framework de simulação AlpaSim e um conjunto de dados de 1.700 horas de condução como código aberto (disponíveis no Hugging Face).³

Esta é uma manobra estratégica clássica destinada a minar integradores verticais como Tesla e Waymo. Ao fornecer um “kit inicial” de alta qualidade para a autonomia de Nível 4, a NVIDIA reduz drasticamente a barreira de entrada para montadoras tradicionais (Mercedes-Benz, JLR, Hyundai). A mensagem implícita é: “Aqui está o cérebro de software gratuitamente; vocês só precisam comprar nossos chips (Rubin para treinamento, Thor para o carro) para executá-lo”. Isso espelha a estratégia do Android da Google: comoditizar o sistema operacional para garantir o monopólio da plataforma.²³

4.4 Estudo de Caso: Mercedes-Benz CLA

A capacidade teórica do Alpamayo já está em transição para a produção. O Mercedes-Benz CLA 2026 foi anunciado como o primeiro veículo de produção a apresentar essa autonomia baseada em raciocínio.²⁵ Classificado pela NVIDIA e Mercedes como possuindo capacidades de condução autônoma “Level 4-ready”, o sistema permite navegação ponto a ponto em ambientes urbanos. O CEO Jensen Huang descreveu-o como o “carro mais seguro do mundo” devido à sua capacidade de antecipar comportamentos irracionais de outros agentes através do raciocínio causal.¹ Embora inicialmente implantado sob supervisão humana (Nível 2++), a arquitetura de software está preparada para autonomia total à medida que a validação regulatória permitir.

4.5 Comparativo: NVIDIA Alpamayo vs. Tesla FSD

A divergência filosófica e técnica entre a NVIDIA e a Tesla é profunda:

Característica	Tesla FSD (v12/v13)	NVIDIA Alpamayo
Arquitetura	End-to-End Neural Net (Rede Neural Ponta-a-Ponta)	Vision-Language-Action (VLA) com Raciocínio (CoT)
Aprendizado	Imitação (Imitation Learning) baseada em vídeo massivo	Raciocínio Causal e Aprendizado por Reforço (RL)
Edge Cases	Resolve via ingestão de mais dados de vídeo	Resolve via raciocínio lógico e generalização
Explicabilidade	“Caixa Preta” (Opaca)	Gera traços de raciocínio explicáveis (Transparente)
Ecossistema	Fechado/Vertical (Hardware + Software Tesla)	Aberto/Horizontal (Software Open Source + Hardware NVIDIA)

Enquanto a Tesla aposta que dados suficientes de vídeo podem ensinar um carro a dirigir “por instinto”, a NVIDIA aposta que o carro deve “entender” o mundo para navegar com segurança absoluta.²⁸

5. Cosmos: Os Modelos de Fundação de Mundo

Para treinar agentes de IA Física como o Alpamayo e robôs humanoides, são necessárias quantidades de dados que superam o que é fisicamente possível coletar no mundo real. A solução da NVIDIA é o Cosmos, um conjunto de Modelos de Fundação de Mundo (WFMs) projetados para simular a realidade física com fidelidade indistinguível.²

5.1 Simulando a Física com IA Generativa

O Cosmos não é um motor de física tradicional (que calcula dinâmica de corpos rígidos baseada em fórmulas newtonianas). Em vez disso, é um modelo de IA generativa treinado para prever a física. Ele entende luz, massa, atrito e interação através da observação de milhões de horas de vídeo.

A suíte Cosmos consiste em três módulos principais ³⁰:

1. Cosmos Predict: Um modelo de geração de vídeo que prevê os estados futuros de um ambiente dinâmico. Ele pode gerar até 30 segundos de vídeo contínuo e fisicamente consistente a partir de uma única imagem ou prompt. Isso permite que robôs “sonhem” futuros potenciais e avaliem as consequências de suas ações antes de executá-las no mundo real.
2. Cosmos Reason: Um modelo “Crítico”. Ele assiste às simulações ou vídeos do mundo real e avalia o desempenho usando raciocínio. Ele pode identificar por que um robô falhou (ex: “O robô escorregou porque o piso estava molhado e o atrito foi reduzido”) e gerar recompensas para retreinar a política de controle.⁹
3. Cosmos Transfer: Um modelo de adaptação de domínio. Ele pega uma simulação crua (que pode parecer um videogame) e a “transfere” para vídeo fotorrealista, ou altera as condições ambientais (ex: transformar um dia ensolarado em uma noite com neve). Isso cria variações infinitas de dados de treinamento a partir de fontes limitadas.³²

5.2 Fechando a Lacuna “Sim-to-Real”

A lacuna entre simulação e realidade (Sim-to-Real gap) tem sido o calcanhar de Aquiles da robótica; robôs treinados em simulações frequentemente falham no mundo real porque as simulações carecem do ruído e da complexidade da realidade. O Cosmos preenche essa lacuna usando IA Generativa para tornar as simulações visualmente e fisicamente precisas. A NVIDIA cria um “gêmeo digital” de uma fábrica ou cidade, treina o cérebro do robô dentro deste ambiente usando Cosmos, e então implanta o modelo treinado em um robô físico, com taxas de sucesso sem precedentes.²

6. Robótica e Borda: O Ecossistema Isaac e GR00T

A culminação do Rubin (computação), Alpamayo (raciocínio) e Cosmos (simulação) é a plataforma de robótica Isaac. Na CES 2026, Jensen Huang apresentou um futuro povoado por humanoides e robôs autônomos, sustentado pela iniciativa Project GR00T (Generalist Robot 00 Technology).³

6.1 Isaac GR00T e os Humanoides

O Isaac GR00T 1.6 é um modelo de fundação especificamente para robôs humanoides. É um modelo VLA que permite o controle de corpo inteiro, coordenando o caminhar, o equilíbrio e a manipulação manual simultaneamente a partir de comandos de linguagem natural.³

A NVIDIA não está construindo os corpos dos robôs; está construindo o cérebro e o sistema nervoso. Parceiros anunciados na CES incluem Boston Dynamics (com o novo Atlas elétrico), Agility Robotics (Digit) e Fourier Intelligence. Essas empresas utilizam o computador Jetson Thor (o equivalente robótico do Drive Thor) para executar os modelos GR00T na borda.⁸

6.2 Jetson Thor: O Supercomputador Embarcado

O hardware habilitador para esses robôs é o Jetson Thor. Baseado na arquitetura Blackwell, ele oferece 800 TFLOPS de desempenho de IA em um envelope de energia compatível com baterias. Sua função é permitir que o robô execute modelos de raciocínio complexos localmente, garantindo autonomia mesmo sem conexão com a nuvem.³⁴

6.3 Gêmeos Digitais Industriais

A aplicação destas tecnologias estende-se a “robôs estáticos” — fábricas inteiras. A NVIDIA anunciou expansões na sua plataforma Omniverse, permitindo “Gêmeos Digitais” de plantas de manufatura. Em parceria com a Siemens, a NVIDIA está integrando sua pilha de IA na automação industrial. Uma fábrica pode ser simulada no Omniverse, otimizando linhas de montagem e logística antes de comprar uma única máquina física.²

7. Análise Econômica, Geopolítica e de Mercado

7.1 O Modelo de Utilidade da NVIDIA

Os anúncios da CES 2026 confirmam a transição da NVIDIA de fornecedora de hardware para uma provedora de utilidade de pilha completa (full-stack utility provider). Ao controlar o chip (Rubin), a interconexão (NVLink), o software (CUDA/Isaac), a simulação (Cosmos/Omniverse) e os modelos de fundação (Alpamayo/GR00T), a NVIDIA extrai valor em cada camada.

O “token de inferência” está se tornando uma nova unidade de valor econômico. Com a plataforma Rubin reduzindo o custo de inferência em 10x, a NVIDIA está tentando tornar o raciocínio físico economicamente viável para implantação em massa. O objetivo é induzir o Paradoxo de Jevons: à medida que o custo do “raciocínio” cai, a demanda por ele explodirá, levando à implantação de bilhões de agentes autônomos.¹⁰

7.2 Análise Competitiva: O Fosso Defensivo

A estratégia aberta da NVIDIA cria um fosso defensivo massivo. Enquanto a Tesla tenta resolver a autonomia sozinha, a NVIDIA capacita todos os outros fabricantes a competir. Quanto mais empresas adotarem o Alpamayo e o Isaac, mais entrincheirado se torna o ecossistema CUDA/Rubin. Isso torna extremamente difícil para concorrentes de chips (como AMD ou Intel) ganharem participação de mercado, pois o software de robótica do mundo estará sendo escrito para as bibliotecas da NVIDIA.³⁷

7.3 Riscos e Desafios

Apesar do triunfalismo do keynote, riscos significativos permanecem:

• Inércia de Adoção: A IA Física é mais difícil de implantar do que a digital. Uma alucinação de chatbot gera um poema ruim; uma alucinação de robô pode ferir um trabalhador. A validação de segurança para autonomia de Nível 4 é imensa e a aprovação regulatória é um gargalo principal.³⁷
• Consumo de Energia: Embora a arquitetura Rubin seja eficiente, a demanda agregada de energia das “Gigawatt AI Factories” é colossal. A dependência de redes elétricas robustas e a necessidade de resfriamento líquido colocam um fardo pesado sobre a infraestrutura global.¹⁸
• Soberania e Geopolítica: A concentração de tal capacidade de infraestrutura crítica (IA Física) em chips projetados pelos EUA e fabricados em Taiwan continua a ser um ponto de inflamação geopolítico. A restrição de exportação de chips de ponta para a China força concorrentes a buscar arquiteturas alternativas, potencialmente bifurcando o mercado global de IA.³⁷

8. Conclusão: A Nova Revolução Industrial

A CES 2026 será provavelmente lembrada como o momento em que a NVIDIA desacoplou a IA da tela. Com a plataforma Rubin, a empresa construiu o motor para a próxima era industrial. Com Alpamayo e Cosmos, escreveu o manual de operações. A mudança para a “IA Física” move a indústria para além da novidade dos chatbots, entrando em uma fase onde a automação reconfigura fundamentalmente o trabalho, a logística e o transporte.

Ao democratizar o “cérebro” do robô através de modelos abertos, a NVIDIA posicionou-se como o arquiteto indispensável desta transformação física, apostando que, em um mundo de agentes autônomos, aquele que vende a capacidade de “raciocinar” domina o mercado. A fusão de bits e átomos não é mais ficção científica; é uma realidade de engenharia sendo construída em silício, resfriada a líquido e implantada na borda da rede global.

1. TOM’S GUIDE. Nvidia CES 2026 keynote LIVE: All the biggest announcements from Jensen Huang and what to expect from GeForce On. Disponível em: https://www.tomsguide.com/news/live/nvidia-ces-2026-keynote-live. Acesso em: 06 jan. 2026.
2. MK. The Next Big Thing in Artificial Intelligence Unveiled… Jensen Huang Declares the Era of Physical AI [CES 2026]. Disponível em: https://www.mk.co.kr/en/business/11924292. Acesso em: 06 jan. 2026.
3. THE ECONOMIC TIMES. CES 2026: All you need to know about Nvidia’s major announcements. Disponível em: https://m.economictimes.com/tech/technology/ces-2026-all-you-need-to-know-about-nvidias-major-announcements/articleshow/126369415.cms. Acesso em: 06 jan. 2026.
4. REDDIT (r/stocks). What are the significant announcements made today by Nvidia CEO Jensen Huang at CES 2026. Disponível em: https://www.reddit.com/r/stocks/comments/1q56jv9/what_are_the_significant_announcements_made_today/. Acesso em: 06 jan. 2026.
5. MASHABLE. CES 2026 live: News, announcements, and cool finds from LG, Samsung, Lego. Disponível em: https://mashable.com/live/ces-2026-news-live-updates. Acesso em: 06 jan. 2026.
6. SILICON REPUBLIC. Nvidia unveils open-source AI models for next-gen self-driving vehicles. Disponível em: https://www.siliconrepublic.com/business/nvidia-ai-autonomous-vehicle-technology-artificial-intelligence-alpamayo. Acesso em: 06 jan. 2026.
7. 36KR. New NVIDIA Autonomous Driving Model Unveiled. Disponível em: https://eu.36kr.com/en/p/3627692646450179. Acesso em: 06 jan. 2026.
8. NVIDIA. NVIDIA and US Manufacturing and Robotics Leaders Drive America’s Reindustrialization With Physical AI. Disponível em: https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/NVIDIA-and-US-Manufacturing-and-Robotics-Leaders-Drive-Americas-Reindustrialization-With-Physical-AI/default.aspx. Acesso em: 06 jan. 2026.
9. NVIDIA. Curating Synthetic Datasets to Train Physical AI Models with NVIDIA Cosmos Reason. Disponível em: https://developer.nvidia.com/blog/curating-synthetic-datasets-to-train-physical-ai-models-with-nvidia-cosmos-reason/. Acesso em: 06 jan. 2026.
10. TOM’S HARDWARE. Nvidia launches Vera Rubin NVL72 AI supercomputer at CES promises up to 5x greater inference performance and 10x lower cost per token than Blackwell coming 2h 2026. Disponível em: https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-launches-vera-rubin-nvl72-ai-supercomputer-at-ces-promises-up-to-5x-greater-inference-performance-and-10x-lower-cost-per-token-than-blackwell-coming-2h-2026. Acesso em: 06 jan. 2026.
11. NVIDIA. NVIDIA Kicks Off the Next Generation of AI With Rubin: Six New Chips, One AI Supercomputer. Disponível em: https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer. Acesso em: 06 jan. 2026.
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13. STORAGEREVIEW. NVIDIA Launches Vera Rubin Architecture at CES 2026: The VR NVL72 Rack. Disponível em: https://www.storagereview.com/news/nvidia-launches-vera-rubin-architecture-at-ces-2026-the-vr-nvl72-rack. Acesso em: 06 jan. 2026.
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27. TOM’S HARDWARE. Nvidia CES 2026 keynote live blog: Jensen Huang takes the stage to reveal what’s next for the AI company, but don’t expect new consumer GPUs. Disponível em: https://www.tomshardware.com/news/live/nvidia-ces-2026-live-blog. Acesso em: 06 jan. 2026.
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