A ligação estratégica de emergência da Nvidia – A ligação de um trilhão de dólares: a aposta da Nvidia no futuro da OpenAI

Quando o pânico se transforma em estratégia e o fracasso se torna o maior perigo para a indústria de tecnologia

A história econômica moderna conhece poucos momentos em que um simples telefonema abriu caminho para investimentos na casa das centenas de bilhões. O final do verão de 2025 proporcionou um desses momentos, quando Jensen Huang, CEO de longa data da gigante de semicondutores Nvidia, ligou para Sam Altman, chefe da empresa de inteligência artificial OpenAI. O que se seguiu não foi simplesmente um acordo comercial, mas sim uma lição sobre a fragilidade das parcerias estratégicas em um setor cada vez mais caracterizado por interdependências e onde as linhas divisórias entre cliente, fornecedor e investidor estão se tornando cada vez mais tênues.

A conversa entre Huang e Altman ocorreu em um momento crítico. Embora a Nvidia e a OpenAI colaborassem há anos, as negociações para um novo projeto de infraestrutura estavam paralisadas. A OpenAI buscava ativamente alternativas para reduzir sua forte dependência da Nvidia. Ironicamente, a empresa encontrou o que procurava no Google, um concorrente direto no campo da inteligência artificial. Relatórios indicavam que a OpenAI havia assinado um contrato de nuvem com o Google na primavera e começado a usar suas Unidades de Processamento Tensorial proprietárias. Simultaneamente, a empresa de IA trabalhava com a fabricante de semicondutores Broadcom para desenvolver seus próprios chips personalizados.

Quando surgiram notícias sobre o uso dos chips TPU do Google, a Nvidia interpretou isso como um sinal de alerta inequívoco. A mensagem era clara: ou um acordo rápido seria alcançado, ou a OpenAI se voltaria cada vez mais para a concorrência. O pânico na Nvidia deve ter sido considerável, pois levou o CEO a tomar medidas pessoais. A ligação de Huang para Altman tinha como objetivo inicial esclarecer os rumores, mas durante a conversa, o chefe da Nvidia sinalizou sua disposição em retomar as negociações paralisadas. Uma fonte familiarizada com a situação descreveu essa ligação como a gênese da ideia de um investimento direto na OpenAI.

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Cem bilhões de dólares e uma rede de obrigações

O resultado dessa intervenção foi um acordo de proporções impressionantes. Em setembro, a Nvidia e a OpenAI anunciaram uma parceria estratégica na qual a fabricante de chips está preparada para investir até cem bilhões de dólares. O acordo prevê a construção de data centers de IA com uma capacidade planejada de pelo menos dez gigawatts, o que se traduz em milhões de unidades de processamento gráfico (GPUs) para a infraestrutura de próxima geração da OpenAI. Para efeito de comparação, um reator nuclear típico gera cerca de um gigawatt de energia. A primeira fase do projeto está prevista para entrar em operação no segundo semestre de 2026 com a futura plataforma Vera Rubin da Nvidia.

A estrutura do acordo é bastante notável. A Nvidia não só se compromete a fornecer até cinco milhões de chips, como também considera oferecer garantias para empréstimos que a OpenAI pretende contrair para construir seus próprios data centers. Esse emaranhado financeiro vai muito além de uma relação tradicional entre cliente e fornecedor. A Nvidia está, na prática, se tornando a financiadora de seus próprios clientes, uma situação que lembra as práticas da era ponto-com, quando os fornecedores de equipamentos apoiavam seus clientes por meio de empréstimos e investimentos de capital.

Mas o acordo com a Nvidia é apenas um elemento em uma teia muito maior de negócios que a OpenAI firmou nos últimos meses. A empresa se posicionou de uma forma que pode ser justificadamente descrita como grande demais para falir. A lista de acordos é como um guia de grandes nomes da indústria de tecnologia e semicondutores. A Oracle garantiu um contrato de US$ 300 bilhões, com duração de cinco anos, para construir capacidade de data center como parte do chamado projeto Stargate. A Broadcom anunciou uma parceria para desenvolver chips personalizados com o objetivo de atingir dez gigawatts de capacidade computacional. A AMD assinou um acordo para seis gigawatts de capacidade computacional, que também dá à OpenAI a opção de adquirir até dez por cento da empresa.

Receita versus passivo: um cálculo que não fecha

A magnitude desses compromissos levanta questões fundamentais sobre sua viabilidade econômica. A OpenAI prevê gerar aproximadamente treze bilhões de dólares em receita este ano. Ao mesmo tempo, a empresa comprometeu-se com 650 bilhões de dólares apenas em custos de computação por meio de acordos com a Nvidia e a Oracle. Se incluirmos os acordos com a AMD, a Broadcom e outros provedores de nuvem como a Microsoft, o total dos compromissos se aproxima da marca de um trilhão de dólares.

Esses números são flagrantemente desproporcionais aos resultados atuais da empresa. No primeiro semestre de 2025, a OpenAI gerou uma receita de aproximadamente US$ 4,3 bilhões, um aumento de 16% em relação ao ano anterior. Ao mesmo tempo, a empresa consumiu US$ 2,5 bilhões em caixa, principalmente em pesquisa e desenvolvimento e na operação do ChatGPT. Os gastos com P&D no primeiro semestre totalizaram US$ 6,7 bilhões. Ao final do primeiro semestre, a OpenAI possuía aproximadamente US$ 17,5 bilhões em caixa e títulos.

A discrepância entre a receita e os compromissos é impressionante. Cálculos sugerem que a construção de apenas um gigawatt de capacidade de data center custa aproximadamente cinquenta bilhões de dólares, incluindo hardware, infraestrutura de energia e custos de construção. A OpenAI se comprometeu com um total de trinta e três gigawatts, o que, teoricamente, exigiria investimentos superiores a 1,6 trilhão de dólares. Portanto, a empresa precisaria multiplicar sua receita por cem para sequer se aproximar do financiamento dessa infraestrutura.

Como essa lacuna será preenchida? A OpenAI está buscando uma estratégia agressiva de diversificação. O plano quinquenal da empresa inclui contratos governamentais, ferramentas de comércio eletrônico, serviços de vídeo, hardware para o consumidor e até mesmo sua atuação como provedora de computação por meio do projeto do data center Stargate. A avaliação da empresa cresceu rapidamente: de US$ 157 bilhões em outubro de 2024 para US$ 300 bilhões em março de 2025 e, atualmente, para US$ 500 bilhões após uma venda secundária de ações na qual os funcionários venderam US$ 6,6 bilhões em ações.

O carrossel do dinheiro: como a indústria da IA ​​se financia

A estrutura desses acordos gerou preocupação no mundo financeiro, pois lembra um fenômeno prevalente durante a bolha da internet no final da década de 1990: o financiamento circular. O padrão é perturbadoramente familiar. Uma empresa na cadeia de suprimentos investe em uma empresa a jusante, que então usa o capital recebido para comprar produtos do investidor. A Nvidia compra ações da OpenAI; a OpenAI compra GPUs da Nvidia. A Oracle investe na Stargate; a OpenAI aluga poder computacional da Oracle. A AMD concede à OpenAI warrants de até dez por cento da empresa; a OpenAI se compromete a comprar dezenas de bilhões de dólares em chips da AMD.

Esses ciclos criam a ilusão de negócios em expansão, enquanto, na realidade, basicamente o mesmo dinheiro está simplesmente circulando entre os mesmos participantes. O problema não é novo. No final da década de 1990, fornecedores de equipamentos de infraestrutura de internet praticavam um modelo semelhante de financiamento de fornecedores. Empresas como Lucent, Nortel e Cisco concediam empréstimos generosos a provedores de telecomunicações e provedores de serviços de internet, que então usavam o dinheiro para comprar equipamentos desses mesmos fornecedores. Isso inflava artificialmente as receitas e mascarava a demanda real. Quando a bolha estourou, não apenas os compradores fortemente endividados faliram, mas também os fornecedores, cujas receitas se revelaram uma miragem.

Os paralelos com a situação atual são inegáveis, embora existam diferenças importantes. Ao contrário de muitas empresas ponto-com que nunca deram lucro, os principais atores no atual boom da IA ​​são empresas lucrativas com modelos de negócios consolidados. A Nvidia, por exemplo, ostenta margens de lucro em torno de 53% e domina o mercado de chips de IA com uma participação de mercado de aproximadamente 80%. Microsoft, Google e Amazon estão entre as empresas mais lucrativas do mundo. Ainda assim, existem preocupações legítimas.

Uma pesquisa realizada com gestores de fundos globais em outubro de 2025 revelou que 54% acreditavam que as ações relacionadas à IA estavam em território de bolha. Sessenta por cento consideravam as ações em geral sobrevalorizadas. Esse ceticismo não é infundado. Os compromissos de construir quantidades massivas de chips e data centers antes que a OpenAI possa arcar com os custos alimentam os temores de que o entusiasmo pela IA esteja se transformando em uma bolha semelhante à infame bolha da internet.

A maldição do sucesso: por que os clientes da Nvidia estão se tornando concorrentes

No centro dessa rede está a Nvidia, uma empresa que se transformou nos últimos dois anos, passando de uma importante, porém especializada, fabricante de chips para a empresa de capital aberto mais valiosa do mundo. Com uma capitalização de mercado superior a quatro trilhões de dólares, a Nvidia agora supera até mesmo os gigantes da indústria de tecnologia. Sua ascensão está intimamente ligada ao boom da inteligência artificial que começou no final de 2022 com o lançamento do ChatGPT. Desde então, a receita da Nvidia quase triplicou, enquanto os lucros dispararam.

Jensen Huang, que lidera a empresa desde sua fundação em 1993, guiou a Nvidia por uma transformação notável. Inicialmente focada em placas gráficas para videogames, Huang reconheceu desde cedo o potencial de seus processadores para computação científica e inteligência artificial. O desenvolvimento do CUDA, uma plataforma de computação paralela, permitiu que as GPUs da Nvidia fossem usadas para aprendizado profundo e modelos de IA que exigem processamento paralelo massivo. Essa visão estratégica posicionou a Nvidia como uma parceira indispensável para praticamente todos os grandes projetos de IA do mundo.

O estilo de liderança de Huang é pouco convencional. Ele evita o planejamento a longo prazo, enfatizando o foco no presente. Sua definição de planejamento a longo prazo é: O que fazemos hoje? Essa filosofia conferiu à Nvidia uma agilidade notável. A empresa adota uma estratégia de inovação agressiva, visando lançar uma nova geração de chips de IA avançados a cada ano. Hopper e Blackwell são seguidos por Vera Rubin e Rubin Ultra, cada geração oferecendo desempenho e eficiência significativamente aprimorados.

Mas essa mesma estratégia acarreta riscos. Para clientes que investem dezenas de bilhões de dólares em hardware da Nvidia, a rápida obsolescência desses investimentos representa um sério problema. Se uma nova geração de chips superar significativamente a anterior em um período de doze a dezoito meses, os investimentos realizados perdem valor rapidamente. Nenhuma empresa pode se dar ao luxo de gastar dez ou vinte bilhões de dólares no hardware mais recente a cada dois anos. Essa dinâmica explica por que grandes clientes como Meta, Google, Microsoft e Amazon estão simultaneamente desenvolvendo seus próprios programas de chips. A colaboração da OpenAI com a Broadcom no desenvolvimento de seus próprios chips segue a mesma lógica.

A Nvidia enfrenta, portanto, um paradoxo: as empresas que hoje são seus maiores clientes podem se tornar suas concorrentes mais ferozes amanhã. Cerca de 40% da receita da Nvidia provém de apenas quatro empresas: Microsoft, Meta, Amazon e Alphabet. Todas elas possuem os recursos e a expertise técnica para desenvolver seus próprios chips de IA. Embora a liderança tecnológica da Nvidia e o extenso ecossistema de software CUDA criem barreiras de entrada significativas, a história da indústria de tecnologia mostra que o domínio raramente é permanente.

Áreas de atuação: B2B, digitalização (de IA a XR), engenharia mecânica, logística, energias renováveis ​​e indústria

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Entre a euforia e a realidade: a lógica econômica do boom da IA

Apesar de todas as preocupações legítimas, existem argumentos a favor da viabilidade econômica de investimentos maciços em IA. A demanda por aplicações de IA é real e está crescendo exponencialmente. O ChatGPT foi o aplicativo que atingiu 100 milhões de usuários mais rapidamente na história, em apenas dois meses. A OpenAI agora ostenta aproximadamente 800 milhões de usuários semanais, embora apenas cerca de 5% deles sejam assinantes pagantes. Essa taxa de conversão de 99% de usuários gratuitos para 1% de usuários pagantes representa tanto uma enorme oportunidade quanto uma base precária.

A integração da IA ​​nos processos de negócios está progredindo rapidamente. De acordo com estudos, mais de 70% das empresas em todo o mundo já utilizam alguma forma de inteligência artificial. Ao contrário da era da bolha da internet, quando muitos modelos de negócios eram puramente especulativos e a penetração da internet ainda era baixa, existe agora uma demanda real e crescente por IA. Grandes empresas estão implementando modelos avançados para tarefas específicas, criando um ciclo de feedback de ganhos de receita e produtividade.

Analistas argumentam que a queda no custo por unidade de inteligência justifica o investimento. À medida que o poder computacional se torna mais acessível, mais aplicações podem ser desenvolvidas economicamente, o que, por sua vez, aumenta a demanda. A Nvidia enfatiza que seus sistemas devem ser avaliados não apenas pelo preço do chip, mas também pelo custo total de propriedade. A eficiência energética das últimas gerações melhorou significativamente. A plataforma GB300-NVL72 oferece um aumento de cinquenta vezes na eficiência energética por token em comparação com a geração anterior, Hopper. Um investimento de três milhões de dólares na infraestrutura GB200 poderia, teoricamente, gerar trinta milhões de dólares em receita de tokens, representando um retorno de dez vezes o investimento.

No entanto, dúvidas fundamentais permanecem. A premissa de uma relação linear entre poder computacional e capacidades de IA está sendo cada vez mais questionada. Pesquisas sugerem que a lei dos rendimentos decrescentes pode estar se instalando. O Índice de IA de Stanford de 2024 mostra que a utilização da computação cresceu exponencialmente, enquanto as melhorias de desempenho em benchmarks importantes estão se estabilizando. Mais servidores não levam automaticamente a uma IA melhor, mas a estratégia da OpenAI trata o poder computacional como um caminho garantido para a dominância.

Um castelo de cartas feito de fichas? O risco dominó no ecossistema da IA

A estreita inter-relação entre fabricantes de chips, provedores de nuvem e desenvolvedores de IA cria riscos sistêmicos. Se a OpenAI falhar ou não atingir suas metas de crescimento, as repercussões se espalharão por toda a cadeia de suprimentos. A Nvidia ficaria com investimentos em uma empresa supervalorizada. A Oracle teria construído capacidade de data center que ninguém está usando. A AMD teria criado capacidade de produção para chips que não são mais demandados. Os destinos dessas empresas estão interligados de uma forma que lembra as interdependências que contribuíram para a crise financeira de 2008.

Críticos como o conhecido investidor Jim Chanos traçam paralelos explícitos com a bolha da internet. Chanos destaca que as necessidades de capital para infraestrutura de IA excedem em muito os cerca de cem bilhões de dólares em financiamento de fornecedores durante o boom da internet. Ele expressa preocupação com o fato de que empresas líderes em tecnologia, como Nvidia e Microsoft, fariam qualquer coisa para manter o equipamento fora de seus balanços patrimoniais por meio de estruturas de financiamento criativas. A preocupação é que essas empresas temam os cronogramas de depreciação e as implicações contábeis, bem como as enormes necessidades de capital, que elas não querem refletir diretamente em seus balanços.

No entanto, também há vozes que alertam contra diagnósticos prematuros de bolha. Alguns analistas argumentam que os acordos atuais não atingem a escala necessária para serem considerados avassaladores. Por exemplo, o acordo entre a OpenAI e a Nvidia representaria aproximadamente treze por cento da receita projetada da Nvidia para 2026. Se a implantação de um gigawatt ocorrer no segundo semestre de 2026, isso desencadearia um investimento de capital total de aproximadamente cinquenta a sessenta bilhões de dólares, dos quais a Nvidia receberia cerca de trinta e cinco bilhões de dólares. Desse total, dez bilhões de dólares seriam reinvestidos na OpenAI, com investimentos adicionais dependendo do progresso real na monetização da IA. Essa abordagem baseada em desempenho difere dos compromissos fixos e frequentemente especulativos da bolha das telecomunicações.

O verdadeiro gargalo: por que o boom da IA ​​pode perder força

Um gargalo frequentemente negligenciado, mas potencialmente crucial, é o fornecimento de energia. Operar data centers de IA exige quantidades enormes de eletricidade. Dez gigawatts equivalem ao consumo de energia de mais de oito milhões de residências americanas ou cinco vezes a capacidade da Represa Hoover. Os 33 gigawatts que a OpenAI se comprometeu a fornecer seriam aproximadamente suficientes para suprir toda a demanda de eletricidade do estado de Nova York.

As redes elétricas dos Estados Unidos já estão sob considerável pressão. Em 2024, os data centers representaram aproximadamente quatro por cento do consumo total de eletricidade americano, o equivalente a cerca de 183 terawatts-hora. A previsão é de que, até 2030, esse número mais que dobre, chegando a 426 terawatts-hora. Em alguns estados, como a Virgínia, os data centers já consumiam 26 por cento da eletricidade total em 2023. Na Dakota do Norte, o percentual foi de 15 por cento, no Nebraska, 12 por cento, em Iowa, 11 por cento e no Oregon, também 11 por cento.

Construir novos centros de dados com capacidade energética suficiente leva anos. Estimativas sugerem que o desenvolvimento de um centro de dados nos EUA normalmente leva cerca de sete anos, desde o planejamento inicial até a operação completa, com 4,8 anos para a fase de pré-desenvolvimento e 2,4 anos para a construção. Isso cria um gargalo fundamental para os ambiciosos planos de expansão da OpenAI. A empresa pode assinar quantos contratos quiser, mas se a infraestrutura física não estiver pronta a tempo, esses compromissos permanecerão apenas promessas vazias.

A questão energética também levanta preocupações sobre sustentabilidade. Uma única consulta no ChatGPT consome aproximadamente dez vezes mais energia do que uma busca típica no Google. Com milhões de consultas diárias apenas para a OpenAI, sem mencionar concorrentes como Anthropic, Google e Microsoft, isso impõe uma enorme carga sobre as redes elétricas e o meio ambiente. O resfriamento desses data centers também requer vastas quantidades de água. Os data centers de hiperescala consumiram aproximadamente 14 bilhões de galões de água diretamente em 2023, e a expectativa é de que esse número dobre ou triplique até 2028.

O cenário global: IA entre interesses nacionais e controles de exportação

A infraestrutura de IA tornou-se uma questão de segurança nacional. Tanto o governo Trump quanto o governo Biden enfatizaram a política industrial, enquadrando a IA não apenas como uma oportunidade econômica, mas também como um imperativo de segurança. A mensagem implícita para as empresas é que a velocidade é mais importante do que a cautela. O projeto Stargate foi anunciado na Casa Branca pelo presidente Trump, que apresentou a tecnologia como um motor de liderança econômica e independência tecnológica.

A China está a seguir um modelo liderado pelo Estado que canaliza capital para a IA, com o objetivo de criar empresas líderes nacionais e reduzir a sua dependência da tecnologia americana. Inicialmente, a Europa focou-se na gestão de riscos, mas os receios de perda de competitividade levaram Bruxelas a lançar o Plano de Ação para um Continente de IA e uma iniciativa de mil milhões de euros para acelerar a sua adoção.

Para a Nvidia, essa dimensão geopolítica representa tanto uma oportunidade quanto um risco. A empresa tentou seguir uma estratégia que lhe permitisse continuar exportando chips para a China, argumentando que a exclusão do mercado chinês apenas fortaleceria os concorrentes chineses. No entanto, os controles de exportação reduziram a participação de mercado da Nvidia na China de 95% para praticamente zero. Huang declarou publicamente que não consegue imaginar nenhum formulador de políticas considerando isso uma boa ideia. O mercado chinês representa uma oportunidade de aproximadamente 50 bilhões de dólares que a Nvidia está perdendo devido às restrições regulatórias.

Bolha ou revolução? Uma conclusão em aberto

A questão de saber se estamos ou não no meio de uma bolha de IA não pode ser respondida definitivamente enquanto ainda estivermos no olho do furacão. Bolhas muitas vezes só são claramente reconhecíveis em retrospectiva. O famoso alerta de Alan Greenspan contra a exuberância irracional foi feito em dezembro de 1996, mas o Nasdaq só atingiu seu pico mais de três anos depois. No auge de uma bolha, a inflação pode durar mais do que seria lógico.

No entanto, alguns fatos são inegáveis. As avaliações de empresas de IA baseiam-se em projeções de crescimento futuro sem precedentes históricos. Nenhuma empresa jamais cresceu de dez bilhões para cem bilhões de dólares em receita tão rapidamente quanto a OpenAI projeta. Os compromissos de investir trilhões de dólares em infraestrutura, com a receita atual em treze bilhões de dólares, exigem uma explosão de receita para a qual não há precedentes históricos.

Ao mesmo tempo, a IA não é mera especulação. A tecnologia já está transformando setores e formas de trabalho. Empresas estão alcançando ganhos de produtividade mensuráveis ​​por meio da integração da IA. A questão não é se a IA será transformadora, mas sim a rapidez com que essa transformação ocorrerá e se as avaliações e os investimentos atuais estão acompanhando esse ritmo.

O que acontece se a OpenAI não atingir suas projeções? Na melhor das hipóteses, a empresa teria que reduzir seus planos de infraestrutura. Na pior, os efeitos secundários poderiam ser substanciais, já que investidores e outras empresas estão cada vez mais apostando alto na criação de valor da OpenAI. Essas apostas dependem não apenas da concretização desse valor, mas também de que ele seja concretizado com rapidez suficiente para cobrir a dívida usada para financiá-lo. A incapacidade de gerar valor na velocidade esperada pelos investidores já foi suficiente para transformar diversos booms tecnológicos históricos em falências.

A principal lição da bolha da internet foi que tecnologias transformadoras costumam ter sucesso por décadas, mas a primeira onda de empresas e seus investidores raramente aproveitam todo o potencial implícito no preço de suas ações. A internet de fato mudou o mundo, mas a maioria das empresas de internet altamente valorizadas em 2000 já não existe mais. Os vencedores foram, muitas vezes, empresas que entraram no mercado mais tarde ou sobreviveram aos momentos mais sombrios da crise.

Resta saber se isso também se aplicará à IA. O que está claro, no entanto, é que a ligação telefônica entre Jensen Huang e Sam Altman no final do verão de 2025 pode se revelar um daqueles pontos de virada em que o pânico se transformou em estratégia, a dependência em compromisso mútuo e um setor definiu o rumo para uma das maiores apostas econômicas da história moderna. A resposta para a pergunta se essa aposta dará certo ou se tornará o maior erro de investimento desde a bolha da internet será revelada na próxima década.

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