Receita de US$ 100 Bilhões da Nvidia Segue Acelerando: Jensen Huang Intervém Pessoalmente na Defesa, Derrubando Rumores de Atraso em Novos Produtos e Avanço de ASICs

Antes do roadshow, circularam rumores no mercado de que a Rubin Ultra, arquitetura topo de linha de próxima geração da Nvidia, poderia ter sua entrega adiada para 2028, gerando preocupações no setor sobre uma lacuna na iteração de produtos.

Jensen Huang negou diretamente esses rumores no local, confirmando explicitamente o cronograma para o envio regular da Rubin Ultra no próximo ano. Moore acrescentou que, embora o sistema de suporte da Rubin esteja de fato ajustando o design de seu rack — substituindo o rack original Kyber por uma solução otimizada que visa se adaptar a clusters de supercomputação de maior escala —, isso é apenas uma otimização no nível da arquitetura do sistema. Tecnologias fundamentais, como a fonte de alimentação de alta tensão de 800V e as interconexões ópticas entre racks, estão progredindo totalmente dentro do cronograma, e os marcos de entrega dos produtos permanecem inalterados.

Esta declaração dissipou diretamente as dúvidas do mercado em relação ao ritmo das iterações de produtos da Nvidia. Nos últimos anos, a Nvidia consolidou sua posição de liderança no campo da computação de IA por meio da entrega pontual de produtos como Hopper e Blackwell. Como uma plataforma essencial projetada para a era dos agentes de IA, o envio pontual da Rubin Ultra é crucial para manter a confiança do mercado.

Em relação às preocupações do mercado sobre os ASICs desenvolvidos internamente por provedores de serviços de nuvem estarem corroendo a participação de mercado da Nvidia, os dados de clientes divulgados durante o roadshow oferecem uma resposta clara.

No relatório, Moore mencionou que, para um cliente de modelos de fronteira que antes dependia principalmente do desenvolvimento de ASICs com envolvimento mínimo da Nvidia, a participação da Nvidia em seu poder computacional subiu agora para quase 50%. Embora o relatório não tenha nomeado o cliente, dadas as características de "grandes modelos de fronteira + forte dependência de ASICs desenvolvidos internamente", o mercado geralmente especula que isso se refere à gigante de inteligência artificial Anthropic — cuja apoiadora, a Amazon, é a principal impulsionadora por trás do chip Trainium desenvolvido internamente.

Durante o roadshow, a administração enfatizou que os ASICs desenvolvidos internamente por provedores de nuvem e o crescimento dos negócios da Nvidia não são um jogo de soma zero, e que ambos podem crescer em conjunto.

O critério fundamental para os clientes que adquirem poder computacional é o custo total por token em todo o processo de treinamento e inferência, e não o preço de um único chip.

Aproveitando as vantagens de sua pilha completa de hardware e software, as soluções da Nvidia oferecem um custo por token mais baixo na grande maioria dos cenários comerciais, permitindo que ela continue competitiva tanto em treinamento quanto em inferência. Dados mostram que, de 2024 a 2026, a participação geral da Nvidia no mercado global de computação de IA na verdade aumentou, em vez de diminuir.

O mercado vinha demonstrando preocupação anteriormente com a dependência excessiva da Nvidia em relação aos provedores de nuvem de primeira linha para sustentar seu desempenho. Durante o roadshow, a administração detalhou três caminhos de crescimento diferenciados, demonstrando uma tendência de diversificação em sua estrutura de clientes.

O primeiro grande caminho são os laboratórios de IA, que atualmente contribuem com aproximadamente 20% da demanda total. Além de as principais organizações de pesquisa e desenvolvimento de grandes modelos continuarem profundamente integradas à Nvidia, clientes como a Anthropic — que anteriormente priorizava o desenvolvimento interno de chips — também estão acelerando suas aquisições de GPUs.

O segundo grande caminho compreende os provedores tradicionais de nuvem de hiperescala — Microsoft, Meta, Amazon e Google —, que coletivamente respondem por metade da receita da Nvidia. A Nvidia está realizando uma transição de fornecedora exclusiva de GPUs para provedora de soluções full-stack, incluindo CPUs e equipamentos de rede, ampliando assim suas fronteiras de receita.

O terceiro grande caminho é o segmento de crescimento mais rápido: IA soberana, nuvens de IA emergentes e empresas industriais. Impulsionados pelas necessidades de segurança de dados e autonomia industrial, vários países estão expandindo agressivamente sua infraestrutura de computação localizada. Tais projetos mostram uma preferência mais forte pelas soluções integradas da Nvidia e são menos vulneráveis ao impacto de ASICs personalizados.

Notavelmente, a Nvidia reiterou durante seu roadshow uma meta de receita de US$ 20 bilhões para seu negócio de CPUs neste ano fiscal, com quase metade dessa receita vindo de racks de CPU independentes. Isso indica que a CPU Vera não é mais apenas um chip complementar de gerenciamento para servidores de GPU; em vez disso, com sua arquitetura proprietária otimizada para cargas de trabalho de thread única, ela penetrou oficialmente no mercado de servidores de uso geral.

Somada às demandas de conectividade impulsionadas pela expansão dos clusters de IA, a Nvidia passou de uma fornecedora exclusiva de GPUs para uma provedora de infraestrutura de IA full-stack, abrangendo GPUs, CPUs, redes e sistemas completos.

À medida que o valor de mercado da Nvidia se aproxima de US$ 5 trilhões, os fundos de crescimento existentes estão se aproximando de seus limites de participação, deixando um espaço limitado para aumentar posições. Este roadshow também sinaliza uma grande evolução na estratégia de capital da Nvidia — mudando proativamente o foco de sua comunicação para atrair investidores de valor e ampliar sua base de acionistas.

A diretoria revelou que a empresa alocará mais de 50% de seu fluxo de caixa futuro para recompra de ações e dividendos. Esse movimento permite que a Nvidia possua tanto atributos de alto crescimento quanto as características de fluxo de caixa estável de ações de valor, atendendo às necessidades de diferentes tipos de investidores.

O Morgan Stanley estima que a receita da Nvidia crescerá 82% no ano fiscal de 2026 e 52,4% no ano fiscal de 2027, com expectativa de atingir US$ 598,8 bilhões no ano fiscal de 2028.

No entanto, o relatório também alertou para riscos potenciais, incluindo uma liberação excessivamente rápida da oferta de hardware, uma queda acentuada nos custos de P&D em IA, concorrentes lançando produtos disruptivos e provedores de serviços em nuvem acelerando o desenvolvimento de seus próprios chips.

No entanto, Moore enfatizou que o principal desafio da Nvidia atualmente não é a falta de demanda por IA, mas sim como superar restrições como memória, rede, energia e espaço em data centers para converter sua enorme carteira de pedidos em receita real.

Este roadshow não apenas dissipou várias dúvidas do mercado sobre a Nvidia, mas também demonstrou as capacidades full-stack da empresa no setor de infraestrutura de IA e seu potencial de crescimento diversificado. O sinal de "crescimento acelerado" transmitido pessoalmente por Jensen Huang sem dúvida reformulará as expectativas do mercado para o desempenho de médio a longo prazo da Nvidia e consolidará sua posição central no setor de semicondutores.

Este conteúdo foi traduzido por IA e revisado por humanos. Ele é fornecido apenas para fins informativos e de referência, não constituindo aconselhamento financeiro ou recomendação de investimento.