A chamada estratégica de emergência da Nvidia A chamada telefônica de um trilhão de dólares: a aposta da Nvidia no futuro do OpenAI

Quando o pânico se torna uma estratégia e o fracasso se torna a maior ameaça à indústria de tecnologia

A história empresarial moderna viu poucos momentos em que um único telefonema preparou o cenário para investimentos no valor de centenas de bilhões. O final do verão de 2025 proporcionou um momento assim, quando Jensen Huang, CEO de longa data da gigante de chips Nvidia, pegou o telefone e ligou para Sam Altman, chefe da empresa de inteligência artificial OpenAI. O que se seguiu não foi apenas um acordo comercial, mas sim uma lição sobre a natureza frágil das parcerias estratégicas em um setor cada vez mais caracterizado pela interdependência, onde as linhas 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 já trabalhassem juntas há anos, as negociações para um novo projeto de infraestrutura estavam estagnadas. A OpenAI buscava ativamente alternativas para reduzir sua forte dependência da Nvidia. A ironia da situação: a empresa encontrou o que procurava no Google, um concorrente direto no campo da inteligência artificial. A OpenAI teria assinado um contrato de nuvem com o Google na primavera e começado a usar suas Unidades de Processamento Tensor proprietárias. Ao mesmo tempo, a empresa de IA estava trabalhando com a fabricante de semicondutores Broadcom para desenvolver seus próprios chips personalizados.

Quando os relatos sobre o uso de chips TPU pelo Google chegaram ao público, 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 significativo, pois levou o CEO a tomar medidas pessoais. A ligação de Huang para Altman serviu inicialmente para esclarecer os rumores, mas, durante a conversa, o CEO da Nvidia sinalizou sua disposição de retomar as negociações paralisadas. Uma fonte familiarizada com a situação descreveu essa ligação como o nascimento da ideia de um investimento direto na OpenAI.

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Cem bilhões de dólares e uma teia 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 capacidade planejada de pelo menos dez gigawatts, o que se traduz em milhões de processadores gráficos para a infraestrutura de próxima geração da OpenAI. Em comparação, um reator nuclear típico gera cerca de um gigawatt de energia. A primeira fase do projeto está programada para entrar em operação no segundo semestre de 2026, utilizando 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 fornecer garantias para empréstimos que a OpenAI pretende obter para construir seus próprios data centers. Essa interdependência financeira vai muito além de uma relação tradicional entre cliente e fornecedor. A Nvidia se torna efetivamente a financiadora de seus próprios clientes, uma constelação que lembra as práticas da era das pontocom, quando os fornecedores de equipamentos apoiavam seus clientes por meio de empréstimos e investimentos em ações.

Mas o acordo com a Nvidia é apenas um elemento em uma rede muito maior de acordos que a OpenAI firmou nos últimos meses. A empresa se colocou em uma posição que pode ser corretamente descrita como grande demais para falir. A lista de acordos parece um quem é quem na indústria de tecnologia e semicondutores. A Oracle garantiu um contrato no valor de trezentos bilhões de dólares ao longo de cinco anos para construir capacidade de data center como parte do chamado projeto Stargate. A Broadcom anunciou uma parceria para desenvolver chips personalizados visando dez gigawatts de capacidade computacional. A AMD assinou um acordo para seis gigawatts de capacidade computacional, o que também dá à OpenAI a opção de adquirir até dez por cento da empresa.

Vendas versus passivos: um cálculo que não bate certo

A magnitude desses compromissos levanta questões fundamentais sobre sua viabilidade econômica. A OpenAI deve gerar aproximadamente treze bilhões de dólares em receita este ano. Ao mesmo tempo, a empresa se comprometeu a cobrir custos de computação de seiscentos e cinquenta bilhões de dólares somente por meio de seus acordos com a Nvidia e a Oracle. Incluindo os acordos com a AMD, a Broadcom e outros provedores de nuvem como a Microsoft, os compromissos totais se aproximam da marca de um trilhão.

Esses números são flagrantemente desproporcionais aos resultados comerciais atuais. 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 queimou US$ 2,5 bilhões em caixa, principalmente em pesquisa e desenvolvimento e na operação do ChatGPT. As despesas com P&D totalizaram US$ 6,7 bilhões no primeiro semestre do ano. A OpenAI tinha aproximadamente US$ 17,5 bilhões em caixa e títulos negociáveis ​​no final do primeiro semestre do ano.

A discrepância entre receita e compromissos é impressionante. Cálculos sugerem que construir 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 a um total de trinta e três gigawatts, o que teoricamente exigiria investimentos de mais de US$ 1,6 trilhão. A empresa, portanto, teria que aumentar sua receita em cem vezes para sequer chegar perto de financiar essa infraestrutura.

Como essa lacuna será preenchida? A OpenAI está adotando uma estratégia agressiva de diversificação. O plano quinquenal da empresa inclui contratos governamentais, ferramentas de e-commerce, serviços de vídeo, hardware de consumo e até mesmo uma função como provedora de computação por meio do projeto do data center Stargate. A avaliação da empresa aumentou rapidamente: de US$ 157 bilhões em outubro de 2024 para US$ 300 bilhões em março de 2025, chegando aos atuais US$ 500 bilhões após uma venda secundária de ações na qual os funcionários venderam ações avaliadas em US$ 6,6 bilhões.

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

A estrutura desses acordos tem levantado preocupações no mundo financeiro, pois lembra um fenômeno prevalente durante a bolha das pontocom no final da década de 1990: finanças circulares. O padrão é perturbadoramente familiar. Uma empresa da 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, e a OpenAI compra GPUs da Nvidia. A Oracle investe na Stargate, e a OpenAI aluga poder computacional da Oracle. A AMD concede à OpenAI garantias de até 10% da empresa, e a OpenAI se compromete a comprar dezenas de bilhões de dólares em chips AMD.

Esses ciclos criam a aparência de negócios prósperos, enquanto, na realidade, em grande parte, o mesmo fluxo de dinheiro flui entre os mesmos participantes. O problema não é novo. No final da década de 1990, fornecedores de equipamentos para infraestrutura de internet praticavam financiamento de fornecedores semelhante. Empresas como Lucent, Nortel e Cisco concederam empréstimos generosos a provedores de telecomunicações e provedores de serviços de internet, que então usaram o dinheiro para comprar equipamentos desses mesmos fornecedores. Isso criou vendas artificialmente infladas e ocultou a demanda real. Quando a bolha estourou, não apenas os compradores altamente endividados entraram em colapso, mas também os fornecedores, cujas vendas se revelaram uma miragem.

Os paralelos com a situação atual são inconfundíveis, embora existam diferenças importantes. Ao contrário de muitas empresas pontocom que nunca deram lucro, os principais participantes do boom da IA ​​atual são empresas lucrativas com modelos de negócios consolidados. A Nvidia, por exemplo, registra margens de lucro de cerca de 53% e domina o mercado de chips de IA com uma participação de mercado de cerca de 80%. Microsoft, Google e Amazon estão entre as empresas mais lucrativas do mundo. No entanto, existem preocupações legítimas.

Uma pesquisa com gestores de fundos globais realizada 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 supervalorizadas. Esse ceticismo não é infundado. Os compromissos de construir enormes quantidades de chips e data centers antes que a OpenAI possa arcar com os custos estão alimentando temores de que o entusiasmo pela IA esteja se transformando em uma bolha semelhante à infame bolha das pontocom.

A Maldição do Sucesso: Por que os clientes da Nvidia estão se tornando concorrentes

No centro dessa teia está a Nvidia, uma empresa que, nos últimos dois anos, deixou de ser uma grande, porém especializada, fabricante de chips e se tornou a empresa de capital aberto mais valiosa do mundo. Com uma capitalização de mercado de mais de US$ 4 trilhões, a Nvidia agora supera até mesmo os pesos pesados ​​da indústria de tecnologia. Essa ascensão está intimamente ligada ao boom da IA, que começou com o lançamento do ChatGPT no final de 2022. Desde então, a receita da Nvidia quase triplicou, enquanto os lucros dispararam.

Jensen Huang, que lidera a empresa desde sua fundação em 1993, conduziu a Nvidia por uma transformação notável. Originalmente focada em placas de vídeo para videogames, Huang reconheceu desde cedo o potencial de seus processadores para computação científica e inteligência artificial. O desenvolvimento da CUDA, uma plataforma de computação paralela, tornou possível o uso das GPUs da Nvidia para modelos de aprendizado profundo e IA que exigem processamento massivamente paralelo. Essa visão estratégica posicionou a Nvidia como uma parceira indispensável para praticamente todos os grandes projetos de IA em todo o mundo.

O estilo de liderança de Huang não é convencional. Ele evita planos de longo prazo e, em vez disso, enfatiza o foco no presente. Sua definição de planejamento de longo prazo é: O que estamos fazendo hoje? Essa filosofia conferiu à Nvidia uma agilidade notável. A empresa segue uma estratégia de inovação agressiva com o objetivo de lançar anualmente uma nova geração de chips avançados de IA. Hopper e Blackwell são seguidos por Vera Rubin e Rubin Ultra, cada geração oferecendo desempenho e eficiência significativamente aprimorados.

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

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

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Entre o hype e a realidade: a lógica econômica do boom da IA

Apesar de todas as preocupações legítimas, há argumentos que sustentam a viabilidade econômica de investimentos massivos em IA. A demanda por aplicações de IA é real e cresce exponencialmente. O ChatGPT foi o aplicativo mais rápido da história a atingir 100 milhões de usuários em dois meses. A OpenAI agora tem aproximadamente 800 milhões de usuários semanais, dos quais apenas cerca de 5% são assinantes pagantes. Essa taxa de conversão de 99% de usuários gratuitos para 1% de usuários pagantes representa uma oportunidade enorme e uma base precária.

A integração da IA ​​nos processos de negócios está progredindo. Estudos mostram que mais de 70% das empresas em todo o mundo já utilizam alguma forma de inteligência artificial. Em contraste com a era das pontocom, quando muitos modelos de negócios eram puramente especulativos e a penetração da internet ainda era baixa, há uma demanda real e crescente por IA. Grandes empresas estão implantando 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 de computação se torna mais barato, 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 pelos custos operacionais totais. A eficiência energética das últimas gerações aumentou significativamente. A plataforma GB300-NVL72 oferece um aumento de cinquenta vezes na eficiência energética por token em comparação com a geração Hopper anterior. Um investimento de US$ 3 milhões na infraestrutura GB200 poderia, teoricamente, gerar US$ 30 milhões em vendas de tokens, representando um retorno dez vezes maior.

No entanto, dúvidas fundamentais permanecem. A suposição de uma escala linear do poder computacional para as capacidades de IA está sendo cada vez mais questionada. Pesquisas sugerem que retornos decrescentes podem estar ocorrendo. O Índice de IA de Stanford de 2024 mostra que o uso 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 o domínio.

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

A estreita interdependência 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 estaria 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 procurados. 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 vendedor a descoberto Jim Chanos traçam paralelos explícitos com a bolha das pontocom. Chanos ressalta que as necessidades de capital para infraestrutura de IA excedem em muito os cerca de US$ 100 bilhões em financiamento de fornecedores durante o boom da internet. Ele levanta preocupações de que empresas líderes em tecnologia, como Nvidia e Microsoft, farão de tudo para manter os equipamentos reais fora de seus balanços por meio de estruturas de financiamento criativas. A preocupação é que essas empresas temem os cronogramas de depreciação e as implicações contábeis, bem como as enormes necessidades de capital que não desejam declarar diretamente em seus balanços.

Mas também há vozes alertando contra diagnósticos precipitados de bolhas. Alguns analistas argumentam que os acordos atuais não atingem a escala necessária para serem avassaladores. Por exemplo, o acordo OpenAI-Nvidia representaria aproximadamente treze por cento da receita projetada da Nvidia para 2026. Se uma implementação de um gigawatt ocorrer no segundo semestre de 2026, isso desencadearia um investimento total de capital de aproximadamente cinquenta a sessenta bilhões de dólares, dos quais a Nvidia receberia aproximadamente 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 esquecido, mas potencialmente crucial, é o fornecimento de energia. Operar data centers de IA exige enormes quantidades de eletricidade. Dez gigawatts equivalem a abastecer mais de oito milhões de residências americanas, ou cinco vezes a capacidade da Represa Hoover. Os 33 gigawatts, com os quais a OpenAI se comprometeu, equivaleriam aproximadamente a toda a demanda de eletricidade do estado de Nova York.

As redes elétricas dos Estados Unidos já estão sob forte pressão. Os data centers representaram aproximadamente 4% do consumo total de eletricidade dos Estados Unidos em 2024, o equivalente a aproximadamente 183 terawatts-hora. Até 2030, espera-se que esse número mais que dobre, chegando a 426 terawatts-hora. Em alguns estados, como a Virgínia, os data centers já consumiram 26% do fornecimento total de eletricidade em 2023. Na Dakota do Norte, esse número foi de 15%, em Nebraska, 12%, em Iowa, 11% e também no Oregon, 11%.

A construção de novos data centers com fornecimento de energia adequado leva anos. Estimativas sugerem que o desenvolvimento de um data center nos EUA normalmente leva cerca de sete anos, do desenvolvimento inicial à operação completa, incluindo 4,8 anos para o 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, os compromissos permanecem promessas vazias.

A questão energética também levanta preocupações com a sustentabilidade. Uma única consulta no ChatGPT consome cerca de dez vezes mais energia do que uma busca típica no Google. Com milhões de consultas por dia somente na OpenAI, sem mencionar concorrentes como Anthropic, Google e Microsoft, isso representa uma enorme pressão sobre as redes elétricas e o meio ambiente. O resfriamento desses data centers também exige enormes quantidades de água. Data centers de hiperescala consumiram diretamente cerca de 14 bilhões de galões de água em 2023, com a expectativa de que esse número dobre ou triplique até 2028.

O campo de jogo 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 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 velocidade é mais importante do que cautela. O projeto Stargate foi anunciado na Casa Branca, com o presidente Trump retratando a tecnologia como um motor de liderança econômica e independência tecnológica.

A China está adotando um modelo liderado pelo Estado que canaliza capital para a IA a fim de construir campeões nacionais e reduzir a dependência da tecnologia americana. A Europa inicialmente se concentrou na gestão de riscos, mas o medo da perda de competitividade levou Bruxelas a lançar o Plano de Ação do Continente da IA ​​e uma iniciativa de € 1 bilhão para acelerar a adoção.

Para a Nvidia, essa dimensão geopolítica representa tanto uma oportunidade quanto um risco. A empresa tentou adotar 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 a restrições regulatórias.

Bolha ou revolução? Uma conclusão com final em aberto

A questão de saber se estamos no meio de uma bolha de IA não pode ser respondida definitivamente enquanto estivermos no olho do furacão. As bolhas muitas vezes só se tornam claras em retrospectiva. O famoso alerta de Alan Greenspan contra a exuberância irracional veio em dezembro de 1996, mas o Nasdaq só atingiu o pico mais de três anos depois. Em meio à inflação de uma bolha, a inflação pode persistir por mais tempo do que parece lógico.

Alguns fatos, no entanto, são inegáveis. As avaliações de empresas de IA baseiam-se em premissas 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 construir trilhões de dólares em infraestrutura com uma receita atual de treze bilhões de dólares exigem uma explosão de receita sem precedentes históricos.

Ao mesmo tempo, a IA não é mera especulação. A tecnologia já está transformando setores e formas de trabalho. As empresas estão obtendo ganhos mensuráveis ​​de produtividade 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 alinhados a 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 das hipóteses, os efeitos colaterais podem ser significativos, à medida que investidores e outras empresas apostam cada vez mais na criação de valor da OpenAI. Essas apostas dependem não apenas da concretização desse valor, mas também da rapidez suficiente para cobrir a dívida usada para financiá-las. A incapacidade de gerar valor tão rapidamente quanto os investidores esperavam foi suficiente para transformar vários booms históricos da tecnologia em colapsos.

A lição central da bolha das pontocom foi que tecnologias transformadoras costumam ter sucesso por décadas, mas a primeira onda de empresas e seus investidores raramente captam a promessa completa implícita nos preços de suas ações. A internet de fato mudou o mundo, mas a maioria das empresas de internet mais valorizadas em 2000 não existe mais. Os vencedores muitas vezes foram empresas que entraram no mercado mais tarde ou sobreviveram aos dias mais sombrios da crise.

Resta saber se isso também se aplicará à IA. O que está claro, no entanto, é que aquele telefonema entre Jensen Huang e Sam Altman no final do verão de 2025 pode se revelar um daqueles momentos decisivos em que o pânico se tornou estratégia, a dependência se transformou em obrigação mútua e uma indústria definiu o rumo para uma das maiores apostas econômicas da história moderna. A resposta para saber se essa aposta vale a pena ou se se torna o maior investimento equivocado desde a era das pontocom será revelada na próxima década.

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