Mais de 60% da receita? Demanda comprada? Como a Nvidia impulsiona seu próprio crescimento com investimentos controversos – Imagem: Xpert.Digital
Novos chips todos os anos: a estratégia agressiva de atualização da Nvidia – motor do progresso ou obsolescência programada?
### A aposta de um trilhão de dólares da Nvidia: jogada brilhante ou castelo de cartas à beira do colapso? ### Valendo cinco trilhões de dólares: a Nvidia é a maior bolha desde a era das empresas ponto com? ### Mais aparência do que substância? Por que investidores renomados alertam para uma bolha da IA? ###
A pergunta de 300 bilhões de dólares: o que acontece se o Google e outras empresas desistirem da Nvidia?
A fabricante de chips Nvidia, com sede na Califórnia, mais uma vez superou as expectativas de Wall Street no terceiro trimestre de 2025, registrando US$ 57 bilhões em receita e um crescimento anual de 62%. Mas por trás desses números impressionantes, existe um debate fundamental que vai muito além das análises trimestrais usuais. O desempenho da empresa, que no final de outubro de 2025 se tornou a primeira na história a ultrapassar a marca de cinco trilhões de dólares, levanta questões cruciais. Esse crescimento saudável se baseia em demanda real, impulsionada pela imparável revolução da inteligência artificial? Ou estamos testemunhando um superaquecimento especulativo que lembra os excessos das bolhas tecnológicas do passado, alimentadas artificialmente por modelos de financiamento circulares arriscados?
Essa expansão extraordinária está intrinsecamente ligada à ascensão da IA generativa desde o lançamento do ChatGPT. As GPUs da Nvidia tornaram-se infraestrutura indispensável para o treinamento e execução de grandes modelos de linguagem, desencadeando uma demanda exponencial. No centro desse desenvolvimento estão os "hiperescaladores" — gigantes da tecnologia como Microsoft, Amazon, Google e Meta — que, com investimentos planejados superiores a US$ 300 bilhões até 2025, são os principais impulsionadores desse boom. No entanto, essa dependência massiva de apenas quatro grandes clientes, que agora representam 61% da receita, acarreta riscos significativos de concentração. Ao mesmo tempo, investimentos estratégicos em startups que estão entre os maiores clientes da Nvidia levantam questões sobre a verdadeira natureza dessa demanda. Enquanto os defensores apontam para a lucratividade sem precedentes, a vantagem tecnológica proporcionada por arquiteturas como a Blackwell e o ecossistema de software CUDA já consolidado, críticos proeminentes e gestores de fundos alertam para uma bolha perigosa que pode ser pior do que a bolha da internet. A análise a seguir aprofunda-se na anatomia do crescimento da Nvidia, destacando os principais fatores e riscos crescentes, e levanta a questão crucial: o capitalismo digital está construído sobre uma base sólida de silício ou sobre as areias especulativas de uma correção iminente?
Adequado para:
O crescimento exponencial da Nvidia na era da inteligência artificial.
Quando uma empresa de chips se torna infraestrutura crítica do capitalismo digital
A fabricante de chips Nvidia, com sede na Califórnia, alcançou uma receita de US$ 57 bilhões no terceiro trimestre de 2025, superando as expectativas de Wall Street. A taxa de crescimento de 62% em relação ao ano anterior é notável, mas levanta questões fundamentais que vão muito além dos resultados trimestrais típicos. Não se trata apenas de como uma única empresa alcançou tal desempenho, mas também se essa expansão se baseia em uma base econômica sólida ou se mostra sinais de superaquecimento especulativo que remetem a bolhas tecnológicas do passado.
A verdadeira dimensão desse desenvolvimento só se torna aparente quando se considera o período de tempo. Há três anos, a capitalização de mercado da Nvidia girava em torno de US$ 400 bilhões. No final de outubro de 2025, a empresa se tornou a primeira na história a atingir um valor de mercado de US$ 5 trilhões. Esse aumento de mais de doze vezes no valor em apenas três anos é sem precedentes na história. Nem mesmo as estrelas em ascensão mais espetaculares da era ponto-com alcançaram aumentos de valor tão expressivos.
Este desenvolvimento extraordinário está intimamente ligado à rápida disseminação da inteligência artificial generativa. Desde o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, a demanda por processadores gráficos de alto desempenho para treinamento e execução de grandes modelos de linguagem cresceu exponencialmente. A Nvidia está no centro dessa transformação, já que suas GPUs são consideradas essenciais para a construção de data centers complexos. A questão crucial agora é se esse crescimento se baseia em mecanismos econômicos fundamentais ou se mascara dinâmicas especulativas que remetem a excessos de mercado do passado.
Anatomia do crescimento: cinco fatores-chave para a explosão de vendas
Os hiperescaladores como principal motor de crescimento
A análise dos fatores que impulsionam a receita revela um modelo de negócios altamente concentrado. O segmento de data centers gerou US$ 51,2 bilhões no terceiro trimestre, representando aproximadamente 90% da receita total. Dentro desse segmento, cerca de 50% são atribuíveis aos chamados hiperescaladores, ou seja, os principais provedores de nuvem: Microsoft, Amazon, Google e Meta. Essas quatro empresas estão investindo pesadamente na construção de infraestrutura para inteligência artificial.
O apetite por investimentos dos hiperescaladores atingiu um nível notável. Essas empresas planejam despesas de capital superiores a US$ 300 bilhões até 2025, com a Amazon liderando com mais de US$ 100 bilhões, seguida pela Microsoft com US$ 85 a 93 bilhões e o Google com aproximadamente US$ 75 bilhões. Esses valores superam significativamente os investimentos de capital dos últimos anos e representam uma construção de infraestrutura fundamental de proporções históricas sem precedentes.
No entanto, o foco nesses poucos clientes principais acarreta riscos estruturais. Os relatórios trimestrais revelam que os quatro maiores clientes da Nvidia agora representam 61% da receita, um aumento de 56% em relação ao trimestre anterior. Dois clientes não identificados são responsáveis por 39% da receita. Essa extrema dependência de um pequeno número de clientes representa um risco de concentração, que é destacado como um ponto crítico na análise financeira.
A arquitetura Blackwell como catalisador tecnológico
O segundo fator-chave para o crescimento é o lançamento da nova geração de chips Blackwell. O CEO Jensen Huang explicou durante a apresentação de resultados que os números de vendas dos chips Blackwell são excepcionalmente altos e que os processadores para data centers estão completamente esgotados. A demanda excede significativamente a capacidade de produção, então a Nvidia solicitou à sua parceira de fabricação, a TSMC, que aumentasse a produção de wafers de três nanômetros em 50%.
Esses gargalos de fornecimento são uma faca de dois gumes. Por um lado, demonstram a demanda estrutural pelos chips mais avançados. Por outro, mostram que a Nvidia, apesar de sua posição dominante no mercado, está atingindo seus limites de capacidade. A TSMC planeja aumentar sua produção mensal dos atuais 100.000-110.000 wafers para 160.000 wafers, com 35.000 wafers por mês reservados especificamente para a Nvidia. No entanto, essa expansão da produção é um processo que levará meses e só terá seu efeito completo em 2026.
A plataforma Blackwell não é apenas um chip isolado, mas um ecossistema completo de processadores, componentes de rede e circuitos. Essa integração confere à Nvidia uma vantagem competitiva sobre os concorrentes que oferecem apenas componentes individuais. A solução de sistema completa permite que os provedores de hiperescala operem seus data centers com mais eficiência e maximizem o desempenho por dólar investido. Ao mesmo tempo, essa estratégia fideliza os clientes à plataforma Nvidia, resultando em um efeito de dependência natural.
Redução do ciclo de vida do produto e ciclos de atualização permanentes
Em 2024, a Nvidia passou por uma mudança estratégica fundamental, reduzindo seu ciclo de produtos de 18 a 24 meses para um ritmo anual. Essa aceleração é notável e fundamentalmente diferente dos ciclos anteriores de semicondutores. Após o Blackwell, a plataforma VeraRubin será lançada no segundo semestre de 2026, seguida pela Rubin Ultra em 2027, e as gerações subsequentes em intervalos anuais.
Essa estratégia de inovação contínua cria uma demanda constante. Os provedores de hiperescala e clientes corporativos enfrentam o desafio de modernizar regularmente sua infraestrutura para se manterem competitivos. Os avanços tecnológicos entre as gerações são substanciais. Comparado à geração anterior, Hopper, o Blackwell oferece melhorias significativas em poder computacional, eficiência energética e conectividade de armazenamento. Do ponto de vista do cliente, esses avanços justificam os altos custos de investimento, pois reduzem diretamente os custos operacionais por operação computacional.
No entanto, essa estratégia também acarreta riscos. Encurtar os ciclos de vida dos produtos significa que o hardware perde seu valor relativo mais rapidamente. Um chip H100 comprado hoje estará tecnologicamente obsoleto em dois anos, mesmo que continue funcional. Essa obsolescência programada leva a taxas de rotatividade de capital mais altas para os clientes e aumenta sua dependência de reinvestimento contínuo. A questão de saber se esses ciclos são sustentáveis a longo prazo ou se levarão à fadiga de investimento permanece em aberto.
Parcerias estratégicas e construção de ecossistemas
O quarto fator de crescimento consiste nas extensas parcerias estratégicas que a Nvidia firmou nos últimos meses. Em setembro de 2025, a empresa anunciou um investimento de até US$ 100 bilhões na OpenAI para financiar a construção de data centers com capacidade total de dez gigawatts. Em contrapartida, a OpenAI se compromete a usar milhões de GPUs da Nvidia. Um acordo semelhante com a Anthropic foi firmado em novembro, no qual a Nvidia investe até US$ 10 bilhões, enquanto a Microsoft contribui com mais US$ 5 bilhões. A Anthropic, por sua vez, adquire US$ 30 bilhões em capacidade computacional do Microsoft Azure, com tecnologia Nvidia.
Essas transações seguem um padrão circular que vem sendo cada vez mais questionado. A Nvidia investe em startups, que por sua vez compram hardware da Nvidia. Ao mesmo tempo, uma parte dos investimentos retorna para a Nvidia por meio de provedores de nuvem na forma de compras de chips. Esse sistema cria um ciclo de valor fechado no qual o capital circula dentro de um ecossistema altamente integrado. Os críticos chamam isso de estimulação artificial da demanda, enquanto os defensores argumentam que se trata de uma integração vertical estratégica que distribui o risco entre os parceiros.
Brian Mulberry, da Zacks Investment Management, resumiu o problema de forma sucinta em uma entrevista ao TheStreet, explicando que está se tornando cada vez mais difícil rastrear os emaranhados financeiros. A questão de quem pode reivindicar qual parcela de um dólar de receita está se tornando cada vez mais complexa. Essa falta de transparência dificulta a avaliação racional do mercado e abre caminho para excessos especulativos.
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Ecossistema de software e vantagem competitiva do CUDA
O quinto fator de crescimento, e potencialmente o mais sustentável, é o ecossistema de software que a Nvidia construiu ao longo de duas décadas. Sua plataforma de programação proprietária, CUDA, tornou-se o padrão de facto para o desenvolvimento de aplicações de IA. Mais de quatro milhões de desenvolvedores em todo o mundo usam CUDA, e praticamente todos os principais modelos de IA foram treinados em hardware da Nvidia usando o software CUDA.
Esse efeito de rede cria custos de mudança significativos. Mesmo que um concorrente como a AMD ou a Intel ofereça hardware tecnologicamente equivalente, os desenvolvedores teriam que reescrever toda a sua pilha de software para usá-lo. A compatibilidade com frameworks existentes como PyTorch e TensorFlow está intimamente ligada ao CUDA. O Google, com suas Unidades de Processamento de Tensores (TPUs), e a Amazon, com seus chips Trainium, estão buscando abordagens alternativas, mas permanecem confinados aos seus próprios ecossistemas de nuvem e não conseguem alcançar a adoção multiplataforma do CUDA.
Essa dominância, contudo, não é totalmente segura. A pressão para reduzir custos está levando os hiperescaladores a desenvolverem seus próprios chips. O Google acaba de lançar sua quinta geração de TPUs, e a mais recente Ironwood TPU oferece o dobro da eficiência energética e seis vezes a capacidade de memória em comparação com sua antecessora. Essas soluções personalizadas são otimizadas para cargas de trabalho específicas e podem ser mais econômicas nesses cenários do que as soluções de uso geral da Nvidia.
A questão fundamental: negócio sólido ou bolha especulativa?
Argumentos a favor de uma solidez fundamental sustentável
Os defensores da sustentabilidade do crescimento da Nvidia apontam para diversos fatores estruturais. O mais importante é a transformação real da economia por meio da inteligência artificial. Ao contrário de modismos tecnológicos anteriores, como o metaverso ou o blockchain, a IA já demonstra ganhos de produtividade mensuráveis nas empresas. Estudos mostram que organizações que utilizam IA generativa alcançam retornos médios de US$ 3,70 por dólar investido, com implementações de ponta atingindo retornos de até US$ 10,30.
A taxa de adoção nas empresas reforça essa demanda fundamental. Em 2024, 78% de todas as organizações utilizavam IA em pelo menos uma função de negócios, um aumento de 55% em relação ao ano anterior. A IA generativa é utilizada regularmente por 71% das empresas, um salto significativo em relação aos 65% do início do ano. Esses números mostram que a IA ultrapassou a fase experimental e está sendo integrada aos principais processos operacionais das empresas.
Os resultados financeiros corroboram esse argumento. A margem bruta da Nvidia é superior a 73%, e o lucro líquido atingiu US$ 31,9 bilhões no terceiro trimestre, representando uma margem líquida de 56%. Essa rentabilidade é excepcional e demonstra que a Nvidia não apenas gera receita, mas também a converte em lucro de forma eficiente. O fluxo de caixa livre ultrapassa US$ 25 bilhões por trimestre, proporcionando à empresa significativa flexibilidade financeira para investimentos, recompra de ações e aquisições estratégicas.
A visibilidade da demanda se estende por um longo período. A diretora financeira Colette Kress explicou durante a apresentação de resultados que a Nvidia tem visibilidade de receitas superiores a US$ 500 bilhões até 2025 e 2026, com base em contratos e pedidos existentes para os sistemas Blackwell e Rubin. Essa certeza no planejamento de longo prazo diferencia a situação atual de períodos anteriores de especulação, nos quais as avaliações eram baseadas em vagas promessas para o futuro.
Os analistas consideram os indicadores de avaliação da empresa razoáveis. Com uma relação preço/lucro (P/L) de aproximadamente 52 a 53, a Nvidia está significativamente acima da média de mercado de 40, mas abaixo da média do setor de tecnologia de 105. Com base na taxa de crescimento de lucros esperada de mais de 40%, isso resulta em um índice PEG de 1,34, o que sugere uma avaliação justa.
Sinais de alerta de possível superaquecimento
Apesar desses pontos fortes fundamentais, os sinais de alerta que apontam para elementos especulativos estão aumentando. O banco de investimentos Goldman Sachs indicou, em diversas análises, que as avaliações de mercado no setor de IA podem já ter precificado todos os ganhos econômicos das próximas décadas. O aumento acumulado no valor das empresas relacionadas à IA está chegando a US$ 19 trilhões, o que corresponde ao limite superior dos benefícios macroeconômicos projetados. O aumento no valor do setor de semicondutores e dos fornecedores privados de modelos de IA, por si só, já ultrapassa o cenário base de US$ 8 trilhões.
Os analistas do Goldman Sachs identificam dois riscos principais. O primeiro é a falácia da agregação, em que os investidores extrapolam as impressionantes taxas de crescimento de empresas individuais para todos os potenciais vencedores. A capitalização de mercado combinada de projetistas de chips, desenvolvedores de modelos e hiperescaladores pode exceder o mercado total que eles, em última análise, terão que compartilhar. O segundo risco é que os mercados tendem a pagar caro demais por ganhos futuros, mesmo quando as inovações subjacentes são reais. Os paralelos com os booms de inovação das décadas de 1920 e 1990 são impressionantes, embora o Goldman Sachs não se refira explicitamente às subsequentes crises de 1929 e 2000.
Os fundos de hedge Elliott Management e Scion Asset Management, de Michael Burry, emitiram alertas mais incisivos. A Elliott, em carta aos investidores, descreveu a Nvidia como estando em território de bolha e expressou ceticismo quanto à possibilidade de os provedores de hiperescala continuarem comprando chips em quantidades tão grandes. Argumentaram que a IA está sobrevalorizada e que muitos dos casos de uso propostos jamais seriam economicamente viáveis, consumiriam muita energia ou se mostrariam pouco confiáveis. Michael Burry, conhecido por sua aposta bem-sucedida contra o mercado imobiliário antes da crise financeira de 2008, adquiriu opções de venda (put options) das ações da Nvidia, indicando uma expectativa de queda nos preços.
A extrema concentração da demanda agrava essas preocupações. O fato de 61% da receita provir de apenas quatro clientes significa que uma mudança na estratégia de investimento de um único hiperescalador teria um impacto significativo nos negócios da Nvidia. Caso a Microsoft, a Amazon ou o Google decidam reduzir seus investimentos de capital ou se concentrar mais em seus próprios chips, isso alteraria fundamentalmente a dinâmica de crescimento.
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O fenômeno do financiamento circular
A crescente circularidade dos fluxos financeiros no ecossistema de IA é vista com particular preocupação. A Nvidia investe em startups como OpenAI, CoreWeave e Anthropic, que estão entre seus maiores clientes. Essas startups usam o capital para alugar capacidade computacional de provedores de nuvem que também utilizam hardware da Nvidia. Uma parte do capital investido, portanto, retorna para a Nvidia na forma de compras de chips. Esse ciclo fechado levanta a questão de se existe uma demanda externa genuína ou se a Nvidia está financiando parcialmente sua própria demanda.
O exemplo da CoreWeave ilustra essa dinâmica com particular clareza. A Nvidia detém uma participação de mais de 5% na startup de computação em nuvem e se comprometeu, em setembro de 2025, a adquirir US$ 6,3 bilhões em serviços de nuvem da CoreWeave. Isso serve como uma salvaguarda para garantir que a CoreWeave possa utilizar sua capacidade e, por sua vez, permite que a startup compre ainda mais chips da Nvidia. A OpenAI, por sua vez, assinou contratos com a CoreWeave totalizando US$ 22,4 bilhões. Nessa estrutura, a Nvidia atua simultaneamente como fornecedora, investidora e cliente, o que reduz significativamente a transparência.
Os críticos argumentam que essa estrutura se assemelha a um castelo de cartas, onde a perda de um único elo pode comprometer toda a cadeia. Por exemplo, se a OpenAI não gerar receita suficiente para cumprir suas obrigações com a CoreWeave, e a CoreWeave, por sua vez, tiver dificuldades para pagar suas dívidas, isso poderá ter um efeito contrário ao desejado pela Nvidia. O fato de essas interconexões não serem transparentes ao público dificulta uma avaliação de risco adequada.
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Retorno do investimento por parte dos hiperescaladores
Uma questão fundamental para a sustentabilidade dos investimentos em IA é se os hiperescaladores conseguirão, de fato, obter um retorno adequado sobre seus enormes gastos de capital. A previsão é de que os gastos combinados dos quatro maiores hiperescaladores — Amazon, Microsoft, Google e Meta — alcancem US$ 315 bilhões em 2025, mais de treze vezes o nível de 2015.
Os resultados até agora são mistos. Os resultados trimestrais mais recentes do Google mostram que os recursos de IA em buscas e no Google Cloud já estão gerando receita. A Microsoft também está obtendo sucesso com seus produtos Copilot no Office 365 e no Azure. A Meta, por outro lado, está investindo pesadamente em IA sem ainda ter estabelecido fluxos de receita claros fora de seu negócio tradicional de publicidade. Analistas da Bernstein alertaram que o período de carência da Meta para mostrar aos investidores algo na área de IA não essencial está quase no fim.
O CEO da Amazon, Andy Jassy, argumentou que os gastos gerais das empresas estão aumentando mesmo com a redução dos custos unitários porque a IA está abrindo novas possibilidades antes inatingíveis. Isso cria um impulso ascendente nos gastos gerais, à medida que as empresas se apressam para desenvolver novos aplicativos. Essa explicação é plausível, mas levanta a questão de quando esses aplicativos realmente gerarão lucros.
O estudo da McKinsey de 2025 levanta ainda mais dúvidas. Ele documenta uma discrepância fundamental entre os investimentos em infraestrutura e o volume real do mercado. Em 2024, o setor investiu US$ 57 bilhões em infraestrutura de nuvem para dar suporte a serviços de API de Modelo de Linguagem Amplo (LLM), enquanto o mercado real para esses serviços era de apenas US$ 5,6 bilhões. Essa proporção de dez para um é interpretada como um indício de um erro de cálculo estratégico.
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Entre a liderança tecnológica e a especulação descontrolada – a Nvidia presa entre o boom da IA e o risco de desvalorização.
Riscos e desafios estruturais
Pressão sobre as margens devido à complexidade da produção
Apesar da rentabilidade impressionante, os primeiros sinais de pressão sobre as margens estão surgindo. A margem bruta caiu para 73,4% no terceiro trimestre, abaixo das expectativas dos analistas, que eram de 73,7%, e significativamente menor do que os 75,7% do trimestre anterior. Isso se deve aos custos de produção mais elevados dos chips Blackwell, mais complexos. A fabricação no processo de três nanômetros mais avançado da TSMC é consideravelmente mais cara do que as gerações anteriores, e o rendimento na fase inicial é menor.
A Nvidia prevê uma melhoria nas margens para 75% no quarto trimestre, mas isso depende da plataforma Blackwell atingir a maturidade de produção e da obtenção de economias de escala. Caso o rendimento fique abaixo das expectativas ou surjam novos desafios técnicos, isso poderá impactar negativamente a lucratividade. Para investidores acostumados com as margens excepcionais da Nvidia, qualquer declínio sustentado seria um sinal negativo.
O encurtamento anual dos ciclos de vida dos produtos agrava ainda mais esse problema. Cada nova geração exige extensa pesquisa e desenvolvimento, o que se traduz em aumento das despesas operacionais. No terceiro trimestre, as despesas operacionais aumentaram 36% em relação ao ano anterior, levantando preocupações sobre a sustentabilidade das margens de lucro. A Nvidia precisa investir continuamente em inovação para manter sua vantagem tecnológica, o que estruturalmente significa custos mais altos.
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Pressão competitiva de chips personalizados para o cliente
O desenvolvimento de chips personalizados por hiperescaladores representa uma ameaça a longo prazo ao domínio da Nvidia. O Google já demonstrou com suas TPUs que arquiteturas alternativas podem ser competitivas para cargas de trabalho específicas. A mais recente TPU Ironwood oferece o dobro da eficiência energética e seis vezes a capacidade de memória em comparação com a geração anterior. A Amazon, com o Trainium, e a Microsoft, com o Maia, estão seguindo estratégias semelhantes.
Essas soluções personalizadas têm a vantagem de serem precisamente adaptadas às necessidades de cada empresa e podem oferecer benefícios de custo a longo prazo. Analistas da Kearney preveem que as soluções de silício desenvolvidas por hiperescaladores podem atingir uma participação de mercado de até 15% a 20%. Embora a Nvidia provavelmente continue dominante no treinamento computacional intensivo de grandes modelos, o mercado de inferência, menos exigente, poderá ser cada vez mais atendido por alternativas mais acessíveis.
A Meta já utiliza chips da AMD para certas tarefas de inferência, e essa diversificação provavelmente continuará. Para a Nvidia, isso significa que a empresa não só precisa manter sua liderança tecnológica, como também ajustar seus preços e estruturas de custos para permanecer competitiva. A questão é se ela conseguirá fazer isso sem comprometer as margens excepcionais de que desfruta atualmente.
Ganhos de eficiência como um fator de atenuação da demanda
Outro desafio, paradoxalmente, decorre do próprio avanço dos modelos de IA. Em janeiro de 2025, a empresa chinesa DeepSeek apresentou um modelo de linguagem treinado com poder computacional significativamente menor do que modelos ocidentais comparáveis. Se as afirmações da DeepSeek forem verdadeiras, isso significaria que os futuros desenvolvimentos em IA não exigiriam mais os mesmos clusters massivos de GPUs atualmente considerados necessários.
Esses ganhos de eficiência podem reduzir a demanda por GPUs de ponta. Se modelos com hardware menos robusto conseguirem desempenho similar, o incentivo para atualizações constantes para a geração mais recente diminui. A Nvidia argumenta que melhorias na eficiência historicamente sempre levaram a uma demanda geral maior, de acordo com o Paradoxo de Jevons, que afirma que custos unitários mais baixos resultam em maior utilização geral. Esse argumento é plausível, mas pressupõe a existência de um número ilimitado de novos casos de uso capazes de absorver a capacidade liberada.
A realidade provavelmente é mais complexa. Embora os ganhos de eficiência no nível de cada chip individual possam de fato levar a um aumento da demanda, a saturação pode ocorrer no nível de data centers inteiros assim que as necessidades básicas de infraestrutura forem atendidas. A questão de saber se estamos em uma fase de crescimento exponencial ou em uma fase temporária de consolidação é crucial para a avaliação a longo prazo do modelo de negócios da Nvidia.
Riscos geopolíticos e exclusão da China
O crescimento da Nvidia está ocorrendo sem a contribuição do mercado chinês, que antes era um importante motor de receita. As restrições de exportação dos EUA impedem a venda de chips avançados para a China, e as contramedidas do governo chinês praticamente paralisaram os negócios. A diretora financeira, Colette Kress, afirmou que a Nvidia espera receita zero de seu negócio de data centers na China no quarto trimestre.
Essa situação representa tanto uma oportunidade quanto um risco para a Nvidia. Por um lado, demonstra que a empresa pode alcançar um crescimento excepcional mesmo sem a China, ressaltando a força da demanda nos mercados ocidentais. Por outro lado, a China continua sendo o segundo maior mercado de tecnologia do mundo, e sua exclusão a longo prazo representa uma perda de potencial de receita. Caso as tensões geopolíticas diminuam, a China poderá emergir novamente como um mercado em crescimento. Por outro lado, uma escalada ainda maior também poderia afetar outros mercados.
Os concorrentes chineses estão desenvolvendo seus próprios chips de IA para se tornarem independentes de fornecedores ocidentais. A Huawei está trabalhando em suas próprias soluções, e o já mencionado DeepSeek treina seus modelos em hardware da Huawei. Caso a China alcance o nível tecnológico da Huawei, isso poderá não apenas fechar permanentemente o mercado chinês, mas também criar uma pressão competitiva global se os chips chineses entrarem no mercado mundial.
Questões de avaliação contábil e práticas de depreciação
Uma discussão mais sutil, porém potencialmente significativa, diz respeito às práticas contábeis dos hiperescaladores em relação à depreciação de seus investimentos em GPUs. Michael Burry alertou publicamente que os hiperescaladores podem estar inflando artificialmente seus resultados ao estender os períodos de depreciação de seus servidores e ativos de rede. A Meta, por exemplo, aumentou a vida útil de cinco para cinco anos e meio, o que, somente nos primeiros nove meses de 2025, reduziu os custos de depreciação em US$ 2,29 bilhões e aumentou os lucros em US$ 1,96 bilhão.
A justificativa para períodos de depreciação mais longos reside na usabilidade real das GPUs em múltiplas gerações. Embora os novos chips Blackwell sejam ideais para o treinamento dos modelos mais poderosos, os chips H100 ou A100 mais antigos ainda podem ser usados com eficácia para tarefas de inferência menos exigentes. Essa sobreposição de hardware em diferentes níveis de uso pode, de fato, estender sua vida útil econômica.
Os críticos argumentam, no entanto, que um período de depreciação de dois anos seria mais realista, considerando o ciclo anual de produtos da Nvidia. Com o lançamento de uma nova geração a cada ano, os chips mais antigos perdem valor relativo mais rapidamente. A discrepância entre a obsolescência tecnológica e a depreciação contábil pode levar a uma supervalorização dos ativos nos balanços dos provedores de hiperescala, o que, em última análise, teria um impacto negativo sobre a Nvidia caso esses clientes fossem forçados a reduzir seus investimentos.
Nvidia entre o boom da IA e o risco de desvalorização – futuro ou superaquecimento? A verdade por trás da avaliação recorde da Nvidia.
A corda bamba entre a realidade e a especulação.
A análise demonstra que o crescimento da Nvidia se baseia em uma combinação de fatores fundamentais e elementos especulativos. Os fatores fundamentais são impressionantes. A transformação real da economia por meio da inteligência artificial, os ganhos mensuráveis de produtividade nas empresas, a alta lucratividade da própria Nvidia e a visibilidade da demanda a longo prazo apontam para um modelo de negócios sólido. Seu domínio no ecossistema de software por meio do CUDA e sua liderança tecnológica nos chips mais avançados criam altas barreiras de entrada para concorrentes.
Ao mesmo tempo, os sinais de alerta especulativos são inconfundíveis. O aumento extremo das avaliações em três anos, a concentração em poucos grandes clientes, as estruturas de financiamento circular, a discrepância entre os investimentos em infraestrutura e as receitas reais no mercado de serviços de IA, e os alertas de investidores consolidados como Goldman Sachs e Elliott Management merecem atenção séria. Os paralelos com bolhas tecnológicas anteriores, em que inovações fundamentais eram reais, mas as avaliações, mesmo assim, despencaram, não devem ser ignorados.
A questão crucial é se os hiperescaladores conseguirão converter seus investimentos maciços em receita e lucros dentro de um prazo razoável. Se a IA realmente impulsionar a produtividade da economia global na próxima década, os investimentos atuais se justificam. Contudo, se as aplicações práticas se mostrarem mais limitadas do que o previsto, ou se os ganhos de eficiência se materializarem mais rapidamente do que a nova demanda surgir, uma correção poderá ser inevitável.
Cenários para os próximos anos
O cenário otimista prevê uma difusão contínua da IA em praticamente todos os setores da economia. Sistemas autônomos, medicina personalizada, pesquisa científica, manufatura robótica e inúmeras outras aplicações criam uma demanda elevada e constante por poder computacional. Nesse cenário, os investimentos atuais são plenamente justificados, e a Nvidia permanece como a principal empresa de infraestrutura da era da IA. A avaliação de cinco trilhões de dólares se mostra, em retrospectiva, adequada ou até mesmo conservadora.
O cenário moderado pressupõe uma normalização do crescimento. A fase de desenvolvimento explosivo de infraestrutura terminará nos próximos dois a três anos, assim que a capacidade básica estiver implementada. Posteriormente, o crescimento desacelerará para um nível ainda robusto, mas não mais excepcional. Os concorrentes ganharão participação de mercado em certos segmentos e as margens da Nvidia se normalizarão. A avaliação se ajustará a expectativas de crescimento mais realistas, levando a uma movimentação lateral ou a uma correção moderada.
O cenário pessimista envolve uma significativa decepção das expectativas. As aplicações práticas da IA ficam aquém das promessas, ou os ganhos de eficiência reduzem os requisitos de hardware mais rapidamente do que surgem novos casos de uso. Os hiperescaladores reduzem seus investimentos para demonstrar lucratividade, e as estruturas de financiamento circular entram em colapso. Nesse cenário, o preço das ações da Nvidia poderia sofrer uma correção semelhante à de outras ações de tecnologia em fases de bolha anteriores, podendo cair de 50% a 70% em relação às suas máximas.
A verdade provavelmente reside em algum ponto entre esses extremos. A revolução da IA é real e transformará fundamentalmente a economia. Ao mesmo tempo, as avaliações atuais são ambiciosas e deixam pouca margem para decepções. Os investidores devem estar cientes de que, ao investir na Nvidia, não estão apenas investindo em uma empresa de tecnologia, mas sim apostando na velocidade e no alcance da transformação da economia global pela IA.
Impacto na economia em geral
Independentemente do resultado específico para a Nvidia, os desenvolvimentos atuais têm implicações importantes para a economia em geral. Investimentos maciços em infraestrutura de IA estão mudando fundamentalmente a alocação de recursos. O capital está fluindo para data centers, fabricação de semicondutores e infraestrutura de energia, potencialmente prejudicando outros setores da economia. Se esses investimentos forem bem-sucedidos, um novo ciclo de produtividade surgirá. Caso contrário, recursos significativos terão ficado imobilizados em infraestrutura que não está sendo totalmente utilizada.
A concentração da criação de valor nas mãos de poucas empresas também levanta questões sociopolíticas. A Nvidia, juntamente com os hiperescaladores, controla a infraestrutura crítica para o desenvolvimento da inteligência artificial. Essa concentração de poder pode se tornar problemática a longo prazo, especialmente se a IA for de fato tão transformadora quanto se espera. Questões de regulamentação, concorrência e controle democrático sobre essa infraestrutura ganharão importância nos próximos anos.
Este desenvolvimento representa um desafio estratégico para as economias alemã e europeia. As principais empresas de IA são predominantemente americanas, com a China como o segundo maior player. A Europa corre o risco de ficar para trás nesta tecnologia crucial, o que poderá resultar em desvantagens competitivas a longo prazo. A dependência de hardware e software americanos para aplicações de IA é um risco estrutural que exige ação política.
Adequado para:
O mercado de IA impulsiona a Nvidia a uma avaliação recorde – será que essa tendência vai continuar?
O aumento de 62% na receita da Nvidia no terceiro trimestre de 2025 é resultado de uma combinação excepcional de inovação tecnológica, mudanças estruturais na demanda e um posicionamento estratégico astuto. A empresa se consolidou com sucesso como uma provedora de infraestrutura indispensável para a era da IA. A combinação de domínio em hardware, um ecossistema de software robusto e parcerias estratégicas cria altas barreiras de entrada e justifica uma avaliação premium.
Ao mesmo tempo, os elementos especulativos são inegáveis. O aumento extremo das avaliações, as estruturas de financiamento circular, a concentração de clientes e os alertas de participantes consolidados do mercado exigem uma análise minuciosa. A questão não é se a inteligência artificial transformará a economia, mas se as avaliações atuais já antecipam todos os lucros futuros.
O negócio da Nvidia é fundamentalmente sólido do ponto de vista financeiro, mas sua avaliação deixa pouca margem para decepções. Os investidores devem estar cientes dos riscos e entender que não estão investindo apenas em uma única empresa, mas em uma tese mais ampla sobre o futuro da economia digital. Os próximos anos mostrarão se essa tese se confirma na medida em que as avaliações atuais a sugerem, ou se uma correção é inevitável.
Para uma avaliação equilibrada, caracterizar a Nvidia como um híbrido é a descrição mais precisa. O negócio da Nvidia baseia-se em fatores reais e fundamentais, mas é permeado por elementos especulativos que aumentam significativamente o risco. Não se trata de uma bolha pura e sem substância, nem de um investimento completamente isento de risco e fundamentalmente justificado. A verdade reside algures entre estes dois extremos, e essa ambivalência deve ser considerada em todas as decisões de investimento.
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