No Cannes Lions, parceiros da NVIDIA transformam publicidade e marketing com IA

No Cannes Lions 2024, realizado de 17 a 21 de junho na França, a IA deixou de ser um tópico especulativo e se consolidou como infraestrutura operacional para publicidade e marketing. Diferente do ano anterior, as conversas evoluíram de 'se usar IA' para 'como escalar agentes autônomos com segurança, controle e governança'. Parceiros da NVIDIA, como Alembic, Criteo, Higgsfield AI, Taboola e KERV.ai, demonstraram aplicações reais: desde modelagem causal que atribui ROI real a campanhas até lances em tempo real dentro de leilões de anúncios, passando por geração de vídeos e recomendações baseadas em compreensão semântica de frames.

Em maio de 2026, a Higgsfield AI lançou o Supercomputer 2.0, integrando o NVIDIA Agent Toolkit (NemoClaw e OpenShell) para oferecer permissão baseada em papéis, rastreabilidade de decisões e barreiras de segurança, algo crítico para empresas reguladas. A receita da empresa quadruplicou nos primeiros cinco meses do ano. Já a PubMatic, em outubro de 2025, relatou aumento de 5x na velocidade de processamento de decisões de anúncios e redução de 85% em falhas por latência após integrar GPUs NVIDIA Blackwell. Esses casos não são protótipos: são sistemas em produção, rodando em ambientes empresariais com dados sensíveis e orçamentos multimilionários.

Isso importa porque a publicidade está migrando de uma cadeia de valor linear (briefing → criação → veiculação → relatório) para um ciclo contínuo e autônomo. Um agente de IA não só ajusta lances em tempo real, mas também reavalia objetivos estratégicos com base em performance, testa variações criativas e redistribui orçamento entre canais, tudo sem intervenção manual. Para marcas como Nestlé e Moët Hennessy, isso significou reduzir custos de produção em até 70% e gerar milhões de variações de conteúdo globalmente. O ponto de inflexão não é a inteligência do modelo, mas a capacidade de operar com baixa latência, alta confiabilidade e conformidade regulatória, exigências que só infraestruturas especializadas, como os DGX Vera Rubin NVL72 ou as máquinas ND GB200 V6 da Azure, atendem hoje.

Para desenvolvedores de AdTech e MarTech, o foco mudou de construir APIs isoladas para integrar stacks completos: modelos de inferência acelerados (Triton Inference Server), bibliotecas otimizadas (cuEmbed), microsserviços prontos (NVIDIA NIM) e runtimes seguros (OpenShell). Em vez de treinar modelos do zero, equipes agora adaptam blueprints como os da série Nemotron ou NemoClaw para criar subagentes especializados, um para análise de vídeo, outro para otimização de bid price, outro para validação de compliance criativo. A integração com provedores de nuvem (AWS, Google Cloud, Azure) já é padrão, mas o diferencial está no suporte nativo a pipelines multimodais e no controle granular de recursos GPU por campanha, algo que soluções genéricas ainda não oferecem.