Trimestre de US$ 68 bilhões da Nvidia: triunfo ou ilusão? Por que os números incríveis da Nvidia lembram os especialistas da bolha da internet?

Quando um fabricante de chips lucra mais do que economias inteiras, surge a pergunta: quem acaba pagando a conta?

Em 25 de fevereiro de 2026, os mercados financeiros receberam o relatório de resultados mais importante do ano. A Nvidia reportou receita trimestral de US$ 68,1 bilhões, um aumento de 73% em relação ao ano anterior e de 20% em comparação com o trimestre anterior. O lucro líquido subiu para US$ 43 bilhões, com uma margem bruta notável de 75%. À primeira vista, este parece ser um balanço impecável. No entanto, uma análise mais detalhada revela uma teia de fluxos de financiamento circulares, cadeias de investimento questionáveis ​​e um boom na infraestrutura de IA construído sobre apostas no futuro. Esta análise contextualiza os números trimestrais, lança luz sobre o lado obscuro da economia da Nvidia e levanta a questão central: este crescimento é sustentável ou é a aposta mais cara da história da tecnologia?

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O relatório trimestral do recorde em detalhes

A Nvidia superou mais uma vez as expectativas de Wall Street no quarto trimestre do ano fiscal de 2026. A receita de US$ 68,1 bilhões ficou aproximadamente US$ 1,9 bilhão acima da estimativa dos analistas de US$ 66,2 bilhões. O lucro ajustado por ação atingiu US$ 1,62, um aumento de 82% em relação ao ano anterior. Para o ano fiscal de 2026 como um todo, encerrado em janeiro de 2026, a receita totalizou US$ 215,9 bilhões, com lucro líquido de US$ 120 bilhões. A Nvidia reportou lucro operacional de aproximadamente US$ 130 bilhões, enquanto pagou cerca de US$ 21,4 bilhões em impostos.

A diferença de aproximadamente US$ 11 bilhões entre o lucro operacional e o lucro líquido é impressionante, decorrente principalmente de ganhos não realizados em investimentos, incluindo um na Intel. Esses lucros contábeis existem essencialmente apenas no papel e não contribuem em nada para o negócio principal da empresa. A Nvidia gastou US$ 18,5 bilhões em pesquisa e desenvolvimento durante todo o ano e US$ 4,6 bilhões em vendas e administração. A empresa investiu US$ 41,1 bilhões em recompra de ações e dividendos.

A previsão para o primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 estabelece a meta de US$ 78 bilhões em receita, com uma margem de erro de dois por cento. Isso corresponderia a um crescimento sequencial de aproximadamente 15%. É importante ressaltar que essa previsão não inclui nenhum dólar de receita do mercado chinês, onde a Nvidia está atualmente proibida de vender aceleradores de IA devido às restrições de exportação dos EUA.

O centro de dados como uma máquina de fazer dinheiro insaciável

A divisão de data centers há muito se tornou o motor dominante do império Nvidia. No quarto trimestre, alcançou receita recorde de US$ 62,3 bilhões, um aumento de 75% em relação ao ano anterior e de 22% em comparação com o trimestre anterior. Isso significa que mais de 91% da receita total provém desse único segmento. O subgrupo de redes, que inclui processadores e switches de rede, cresceu de forma particularmente dinâmica, com um aumento sequencial de 34%, chegando a quase US$ 11 bilhões. Em comparação com o ano anterior, a Nvidia registrou um crescimento de 263% nesse segmento. Os aceleradores de IA, por si só, representaram US$ 51,3 bilhões, 19% a mais do que no trimestre anterior e 58% a mais do que no mesmo período do ano passado.

Os hiperescaladores, como Amazon, Microsoft, Google e Meta, representaram pouco mais de 50% da receita de data centers, mas o crescimento recente foi impulsionado por outros grupos de clientes, incluindo desenvolvedores de modelos de IA, empresas, operadores de supercomputadores e governos soberanos. A diretora financeira, Colette Kress, enfatizou que a Nvidia ultrapassará sua estimativa de produção total de chips de US$ 500 bilhões em 2026, projetada no último outono (do hemisfério norte), e espera um crescimento sequencial da receita ao longo do ano fiscal.

Os demais segmentos de negócios, no entanto, desempenham um papel secundário. A receita com jogos caiu sazonalmente 13%, para US$ 3,7 bilhões, representando agora apenas 5,5% da receita total. Kress também alertou para gargalos na cadeia de suprimentos que impactarão o setor de jogos nos trimestres atuais e seguintes. Embora o segmento de visualização profissional tenha crescido para US$ 1,3 bilhão e o segmento automotivo tenha permanecido estável em US$ 604 milhões, ambos continuam sendo marginais nos resultados financeiros gerais da Nvidia.

A reação do mercado de ações: Euforia com um gosto amargo no final

A reação do mercado aos números da Nvidia revelou uma notável ambivalência. Imediatamente após a divulgação, as ações subiram até 3,5% no pregão estendido. No entanto, durante a conferência com analistas que se seguiu, os ganhos evaporaram e, em alguns momentos, chegaram a se tornar negativos. Ao final do pregão estendido, as ações estavam em alta de aproximadamente 0,7%.

Para uma empresa que havia superado todas as expectativas, essa foi uma reação surpreendentemente discreta. Gene Munster, da Deepwater Management, observou que a conferência de analistas não teve o entusiasmo habitual, que reforçava a mensagem de que a Nvidia estava apenas no início de uma longa trajetória de crescimento. Em vez disso, Jensen Huang se baseou mais em dados do que em sua típica enxurrada de adjetivos otimistas. Jim Cramer, da CNBC, por sua vez, atribuiu a queda no preço das ações aos comentários sobre o mercado chinês. A declaração explícita da Nvidia de que atualmente não gera receita na China levantou questionamentos entre os investidores sobre o tamanho do mercado endereçável.

Em comparação com gigantes da computação em alta como Amazon, Google, Meta e Microsoft, cujas ações despencaram após a divulgação de seus relatórios trimestrais, o desempenho das ações da Nvidia ainda foi relativamente bem-sucedido. O problema central pode ser resumido em uma fórmula simples: as boas notícias já estavam precificadas, e a expectativa para surpresas positivas na Nvidia está tão alta que até mesmo um crescimento de receita de 73% é considerado garantido.

Compras circulares e financiamento de ida e volta: a maquinaria oculta

Por trás desses números impressionantes, esconde-se um modelo de financiamento que vem sendo cada vez mais questionado. A Nvidia investe pesadamente em empresas, que, por sua vez, usam esse dinheiro para comprar chips da Nvidia. Os críticos chamam essa prática de financiamento circular ou "round-tripping", um método no qual o capital flui em um círculo, gerando receita em cada etapa.

Já existem inúmeros exemplos concretos e bem documentados. A Nvidia planeja investir até US$ 100 bilhões na OpenAI. A OpenAI usará esse dinheiro para construir data centers de IA equipados com hardware da Nvidia. Os data centers planejados podem custar entre US$ 500 e US$ 600 bilhões, dos quais US$ 350 a US$ 450 bilhões estão orçados para equipamentos da Nvidia. Para facilitar o financiamento, a OpenAI alugará os chips da Nvidia em vez de comprá-los. A diretora financeira da OpenAI, Sarah Friar, admitiu que a maior parte do dinheiro investido retornará para a Nvidia.

Um padrão semelhante pode ser observado na CoreWeave, provedora de nuvem na qual a Nvidia detém participação desde 2023. Em setembro de 2025, a Nvidia se comprometeu a adquirir até US$ 6,3 bilhões em capacidade de nuvem não vendida da CoreWeave, atuando assim como uma rede de segurança financeira para uma empresa que aluga principalmente hardware da Nvidia. A CoreWeave também abriu uma linha de crédito de US$ 2,3 bilhões garantida por chips da Nvidia para adquirir chips adicionais da empresa.

A Nvidia arrendou de volta 18.000 de suas próprias GPUs da provedora de nuvem Lambda por US$ 1,5 bilhão — chips que a Nvidia havia vendido anteriormente para a Lambda. A Nvidia agora está gerando receita e cobrirá os custos de arrendamento no futuro. O recente acordo com a Nokia segue o mesmo padrão: a Nvidia está investindo US$ 1 bilhão na empresa finlandesa, que em troca se comprometeu a comprar chips da Nvidia.

Esses emaranhados lembram de forma perturbadora as práticas da era da bolha da internet. A Lucent Technologies emprestou agressivamente seus próprios clientes para financiar a compra de equipamentos da Lucent e contabilizou o valor desses empréstimos como receita. O preço de suas ações disparou para patamares vertiginosos antes que a receita da Lucent despencasse de US$ 38 bilhões em 1999 para US$ 8 bilhões em 2006. A Nortel Networks emprestou mais de US$ 7 bilhões para startups, muitas vezes sem juros e sem garantia, e faliu quando esses clientes fracassaram. Os casos mais extremos, Global Crossing e Qwest, que vendiam capacidade de rede uma para a outra e contabilizavam isso como receita, terminaram em processos por fraude movidos pela SEC (Comissão de Valores Mobiliários dos EUA).

A Nvidia não é a Lucent, e a situação atual não é a mesma da bolha da internet. A Nvidia de fato produz os aceleradores de IA mais poderosos do mundo, e a demanda por poder computacional de IA é real. Mas a linha entre financiamento legítimo do fornecedor e práticas problemáticas de financiamento circular é tênue. Jay Goldberg, da Seaport Research Partners, o único analista de Wall Street com recomendação de venda para as ações da Nvidia, descreveu a situação de forma precisa: Não é um círculo, mas sim um dodecaedro — uma forma que se assemelha cada vez mais a um círculo à medida que o jogo avança.

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O boom de investimentos em IA: hype ou necessidade real?

A questão central por trás dos números recordes da Nvidia é: a enorme demanda por chips de IA corresponde a uma necessidade econômica real ou a uma onda de investimentos especulativos que se perpetua? Os números referentes à prontidão para investimento das principais empresas de tecnologia são realmente impressionantes. Espera-se que os cinco maiores provedores de hiperescala (Amazon, Microsoft, Google, Meta e Oracle) invistam mais de US$ 600 bilhões em infraestrutura em 2026, um aumento de 36% em comparação com 2025. Aproximadamente 75% desse valor, ou cerca de US$ 450 bilhões, serão destinados diretamente à infraestrutura de IA.

A intensidade de capital atingiu níveis historicamente sem precedentes. Cada um dos quatro maiores provedores de hiperescala gasta agora mais de US$ 100 bilhões anualmente em infraestrutura, com índices de investimento em relação à receita disparando para entre 45% e 57%. Para financiar esses gastos, os provedores de hiperescala captaram aproximadamente US$ 108 bilhões em dívidas somente em 2025, com projeções indicando uma dívida total de US$ 1,5 trilhão nos próximos anos. As grandes empresas de tecnologia já emitiram US$ 100 bilhões em títulos para 2026, e os investidores exigiram níveis recordes de proteção contra perdas com títulos por meio de swaps de crédito. Esses números levantam uma questão incômoda: qual o retorno sobre o investimento que esses investimentos em IA estão realmente gerando? Embora os serviços de IA dos provedores de nuvem estejam crescendo a uma taxa impressionante de 150% ao ano, seus índices de investimento, superiores a 22% da receita, estão bem acima da média histórica de 11% a 16%. A BCA Research aponta que os investimentos relacionados à tecnologia atingiram um recorde de 7,2% do PIB dos EUA, superando até mesmo o pico da bolha da internet, de 6,4%.

Alguns analistas, incluindo a empresa de investimentos Man Group, consideram o atual ciclo de investimentos em IA, impulsionado por dívidas, um dos mais intensos da história econômica moderna. O Goldman Sachs, por outro lado, prevê que os hiperescaladores investirão um total de US$ 1,15 trilhão entre 2025 e 2027, e até mesmo vislumbra um potencial de crescimento de US$ 200 bilhões em comparação com as estimativas atuais. A verdade provavelmente está em algum ponto intermediário: a demanda por poder computacional de IA é inegavelmente real, mas o ritmo dos investimentos ganhou impulso próprio, não sendo mais impulsionado apenas por números concretos de demanda.

O fator DeepSeek: mudança de paradigma ou alarme falso?

Em janeiro de 2025, a startup chinesa de IA DeepSeek causou um grande impacto nos mercados financeiros. A empresa havia apresentado um poderoso modelo de IA, supostamente treinado com uma fração do poder computacional e a um custo muito menor do que seus concorrentes ocidentais. As ações da Nvidia despencaram 17% em um único dia, eliminando quase US$ 600 bilhões em valor de mercado.

A Nvidia respondeu imediatamente, classificando o modelo da DeepSeek como um avanço notável em IA e um excelente exemplo de escalonamento em tempo de teste. A empresa argumentou que modelos mais eficientes, na verdade, aumentariam a demanda por poder computacional, pois tornariam os aplicativos de IA acessíveis a uma gama maior de usuários. Essa avaliação provou-se correta. Gigantes da tecnologia chinesa como Tencent, Alibaba e ByteDance aumentaram seus pedidos do chip H2O da Nvidia, projetado especificamente para o mercado chinês e em conformidade com os controles de exportação dos EUA.

Um ano depois, as sete atualizações de modelo lançadas pela DeepSeek desde então não desencadearam uma reação comparável no mercado. O pânico inicial foi uma reavaliação pontual das estimativas de custos para treinamento de IA, e não uma mudança estrutural na demanda por chips. No entanto, em fevereiro de 2026, a Reuters noticiou que a DeepSeek estava retendo seu modelo mais recente dos fabricantes de chips americanos, concedendo acesso antecipado a fornecedores chineses como a Huawei. Isso sugere uma tentativa estratégica de mascarar sua dependência de hardware americano.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, rebateu essa afirmação na conferência de analistas, argumentando que a demanda por poder computacional para IA é mil vezes maior do que a demanda por poder computacional tradicional, e que a necessidade ultrapassa em muito os US$ 700 bilhões. O mundo entrou na era da IA ​​ativa, na qual o poder computacional se traduz diretamente em receita para os clientes.

O roteiro para os chips: Blackwell entrega, Rubin acelera

O domínio tecnológico da Nvidia é indiscutível. A atual plataforma Blackwell gerou receitas bilionárias na casa das dezenas de milhões de dólares no trimestre em análise, impulsionada por uma demanda que o CEO Huang descreveu como excepcional. Uma margem bruta de 75% indica que a Nvidia continua a vender seu hardware a preços competitivos; um servidor com 72 chips Blackwell custa cerca de três milhões de dólares, ou aproximadamente 40 mil dólares por GPU.

A próxima geração de chips, Rubin, surpreendeu a indústria com seu cronograma acelerado. Na CES 2026, Jensen Huang anunciou que a plataforma Rubin já entrou em produção em larga escala, com remessas em grande volume previstas para o segundo semestre de 2026. Analistas esperavam disponibilidade apenas no início de 2027. A Nvidia, portanto, reduziu o ciclo de desenvolvimento dos habituais 24 a 30 meses para 18 meses. A plataforma Rubin é composta por seis novos chips e promete reduzir o custo por token de inferência em dez vezes em comparação com a Blackwell.

A mudança para um ciclo de lançamento anual (Blackwell 2024, Blackwell Ultra 2025, Rubin 2026) é uma jogada estratégica que força concorrentes como AMD e Intel a um atraso geracional permanente. No entanto, existem limitações de capacidade no processo de fabricação N3 da TSMC e na memória HBM4, o que pode limitar a produção do Rubin em 2026 a um número estimado entre 200.000 e 300.000 GPUs.

O diretor financeiro Kress explicou que ainda era cedo para prever a receita da plataforma Rubin, mas enfatizou que provedores de nuvem como AWS, Microsoft Azure, Google Cloud e Oracle Cloud já haviam garantido capacidade. A contribuição real da Rubin para a receita só se materializará no segundo semestre de 2026.

Substância ou especulação: a questão crucial da economia da IA

A questão de saber se os números da Nvidia se baseiam em fundamentos sólidos ou em apostas futuras não pode ser respondida definitivamente, pois ambos os elementos estão presentes simultaneamente. Por um lado, o desempenho operacional é impressionante. O crescimento da receita se traduz quase diretamente em lucro líquido, as margens brutas são estáveis ​​em 75% e o fluxo de caixa é substancial. A Nvidia vende produtos reais para clientes com poder aquisitivo que de fato utilizam esses produtos.

Por outro lado, uma parcela significativa da demanda é impulsionada pela circulação de capital de investimento, financiamento por dívida em uma escala sem precedentes e pela expectativa de que as aplicações de IA gerem receita nos próximos anos para justificar esses investimentos. A OpenAI prevê uma queima de caixa de US$ 115 bilhões até 2029. As chamadas neoclouds, como CoreWeave e Lambda, financiam parcialmente seu hardware da Nvidia por meio de empréstimos garantidos por GPUs, um novo mercado de dívida de mais de US$ 10 bilhões que existe apenas desde 2024. A ideia de que as GPUs podem servir como garantia de longo prazo para empréstimos levanta questões fundamentais de avaliação, porque o ritmo acelerado do desenvolvimento tecnológico, com novas gerações de chips lançadas anualmente, significa que o valor de revenda desse hardware está diminuindo rapidamente.

Jensen Huang defendeu o clima de investimento argumentando que o poder computacional se traduz diretamente em receita para os clientes e que os hiperescaladores podem financiar facilmente seus investimentos por meio do aumento do fluxo de caixa. No entanto, esse argumento é circular: mais chips geram mais poder computacional, o que possibilita mais aplicações de IA, que por sua vez geram mais demanda por chips. Enquanto o ciclo funcionar, todos se beneficiam. Mas se as aplicações de IA não gerarem a receita esperada, um volume de investimento de várias centenas de bilhões de dólares estará em jogo.

A avaliação da Nvidia, com um índice P/L futuro em torno de 26 e um crescimento de receita esperado de mais de 60%, não parece excessivamente ambiciosa à primeira vista. No entanto, essa métrica reflete a expectativa de que a taxa de crescimento atual continue nos próximos anos, uma premissa que depende da estabilidade de uma estrutura financeira altamente complexa.

A posição da Nvidia no cenário global de poder de processamento

Os resultados financeiros da Nvidia são muito mais do que apenas um balanço patrimonial. Eles são um barômetro para a corrida global da IA ​​e para o domínio tecnológico dos EUA. O fato de a Nvidia não esperar nenhuma receita de data centers chineses no trimestre atual ressalta a dimensão geopolítica do negócio. Os controles de exportação dos EUA praticamente impediram a Nvidia de acessar o segundo maior mercado mundial de chips de IA, enquanto a China trabalha intensamente em alternativas.

A recente decisão da DeepSeek de negar aos fabricantes de chips dos EUA o acesso aos seus modelos mais recentes e, em vez disso, firmar uma parceria com a Huawei, sinaliza um desacoplamento tecnológico deliberado. Ao mesmo tempo, especula-se que a DeepSeek possa ter treinado seu modelo mais recente com o chip Blackwell, o mais avançado da Nvidia, em violação às normas de exportação.

A estratégia da Nvidia de expandir continuamente sua produção de chips com a fabricante terceirizada TSMC, ao mesmo tempo em que acelera seu ciclo anual de inovação, visa manter sua liderança tecnológica sobre concorrentes como AMD, Intel e os desenvolvimentos internos de chips de provedores de hiperescala. A crescente diversificação de sua base de clientes, que vai além dos principais provedores de nuvem e abrange governos, instituições de pesquisa e empresas, reduz os riscos de concentração e amplia sua base de receita.

A aposta de um trilhão de dólares no amanhã

O quarto trimestre do ano fiscal de 2026 da Nvidia marca um ponto de virada, não porque os números tenham sido decepcionantes, mas porque revelam claramente as tensões inerentes ao boom da IA. A empresa está apresentando resultados operacionais sem precedentes na história da indústria de semicondutores. Ao mesmo tempo, opera no centro de um ciclo de financiamento onde capital de risco, financiamento por dívida e euforia tecnológica geram uma dinâmica de crescimento que, em parte, se autoalimenta.

As principais variáveis ​​para os próximos trimestres estão claramente definidas. Primeiro, a plataforma Rubin conseguirá cumprir o cronograma acelerado e entregar o salto de desempenho esperado? Segundo, os hiperescaladores conseguirão traduzir seus investimentos sem precedentes em retornos mensuráveis, ou a alta intensidade de capital começará a impactar os fluxos de caixa e as margens? Terceiro, como o mercado chinês se comportará sob controles de exportação mais rígidos e crescente autossuficiência tecnológica? E quarto, em que momento os investidores reconhecerão que as estruturas de financiamento circular não são um modelo de crescimento sustentável?

A Nvidia silenciou todas as dúvidas de curto prazo com números impressionantes. Mas a história dos mercados de tecnologia nos ensina que os pontos de virada mais perigosos ocorrem justamente quando os números parecem mais favoráveis. Com US$ 600 bilhões em investimentos anuais em hiperescala, mercados de crédito lastreados em GPUs e avaliações de chips que influenciam o destino de economias inteiras, a economia da IA ​​atingiu uma escala em que um tropeço teria consequências sistêmicas. O faturamento de US$ 68 bilhões da Nvidia no trimestre é, sem dúvida, um triunfo da engenharia e do posicionamento de mercado. Se também representa um triunfo da criação de valor sustentável, só o tempo dirá.

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