Nvidia faz parceria com seis gigantes de Wall Street para captar US$ 500 bilhões, reacendendo preocupações com 'financiamento circular'?

Nos últimos anos, os investimentos em infraestrutura de IA se expandiram rapidamente, com as grandes empresas de tecnologia aumentando continuamente as despesas de capital em data centers, GPUs, energia e instalações de rede. O Morgan Stanley estimou anteriormente que os gastos relacionados de operadores de data centers em hiperscala poderiam atingir trilhões de dólares entre 2026 e 2028.

Necessidades de capital dessa magnitude superaram o que pode ser suprido apenas pelo fluxo de caixa operacional das empresas. Além de emitir ações e títulos corporativos, as empresas de tecnologia também começaram a recorrer com mais frequência ao crédito privado, à securitização de ativos e ao project finance para captar recursos.

A Nvidia busca desempenhar um papel mais ativo nesse processo.

No passado, a Nvidia gerava receita principalmente com a venda de GPUs e sistemas correlatos, ao passo que esta iniciativa de financiamento avança ainda mais na cadeia do setor. Ao atrair bancos, capital privado e fundos institucionais de longo prazo, a Nvidia espera ajudar os clientes a equacionar o financiamento necessário para comprar GPUs e construir data centers, acelerando, assim, o ritmo de construção da infraestrutura de computação.

Jensen Huang classificou esse modelo como um novo estágio no financiamento de infraestrutura de IA. Ele acredita que os equipamentos de computação de IA não devem ser vistos apenas como produtos eletrônicos de rápida depreciação, mas sim se tornar ativos produtivos semelhantes à infraestrutura de energia, telecomunicações e transporte.

“Começamos fabricando chips e, hoje, estamos ajudando a construir um novo tipo de infraestrutura”, disse Huang, acrescentando que as fábricas de IA podem gerar receita ao fornecer capacidade computacional continuamente, estabelecendo, assim, a base para se tornarem ativos de investimento de longo prazo.

No centro do plano da Nvidia está mudar a forma como as instituições financeiras tradicionalmente veem o valor das GPUs.

No passado, as GPUs eram vistas geralmente como produtos de rápida evolução, com o valor de mercado dos modelos mais antigos podendo cair rapidamente à medida que novas gerações de chips eram lançadas. Consequentemente, era difícil para as instituições financeiras fornecerem financiamento de longo prazo para GPUs da mesma forma que avaliam imóveis, rodovias pedagiadas ou outras infraestruturas de longo prazo.

Jensen Huang, no entanto, acredita que o poder computacional de IA está passando por uma transformação.

Ele destacou que uma fábrica de IA não consiste apenas em GPUs, mas é uma plataforma completa que inclui computação acelerada, redes, software de sistema, frameworks de IA e um ecossistema de desenvolvedores.

Dada a ampla base de clientes da Nvidia, quando as necessidades de um cliente específico mudam, a capacidade computacional correspondente pode, teoricamente, ser redirecionada para outras empresas, provedores de serviços em nuvem ou até mesmo operadores em diferentes regiões.

Isso significa que, quando as instituições financeiras avaliam esses ativos, elas podem se concentrar em sua capacidade de gerar fluxos de caixa futuros, em vez de focar apenas no valor residual dos próprios chips.

Huang também citou como exemplo a A100, lançada em 2020 e ainda utilizada hoje para treinamento de IA, inferência, ajuste fino e computação de alto desempenho. Ele argumentou que, como o software CUDA melhora continuamente o desempenho e a eficiência do hardware mais antigo, a vida útil econômica de determinados equipamentos computacionais de IA pode ser significativamente maior do que a de eletrônicos tradicionais.

A Nvidia também aponta os preços no mercado de aluguel de GPUs como evidência que apoia essa lógica; Huang citou dados de mercado mostrando que os preços de aluguel para GPUs de alto desempenho, como a H100, continuaram a subir nos últimos anos, enquanto a nova série Blackwell exige um prêmio expressivo no mercado de nuvem.

Na perspectiva da Nvidia, se as GPUs puderem gerar receita de aluguel continuamente por um período prolongado, esses ativos computacionais se qualificam para financiamento por dívida de longo prazo.

No entanto, o plano de financiamento de US$ 500 bilhões também gerou debates no mercado sobre o financiamento circular na cadeia de suprimentos de IA.

Nos últimos meses, a Nvidia assinou acordos de investimento e parceria em grande escala com várias empresas de IA, enquanto algumas dessas empresas de IA utilizaram o capital captado para comprar chips da Nvidia. Esse modelo interconectado entre capital, chips e capacidade computacional levantou preocupações entre alguns investidores de que a demanda dentro da cadeia de suprimentos de IA possa ser, em certa medida, circular.

A colaboração direta da Nvidia com grandes instituições financeiras para criar uma plataforma de financiamento trouxe esse tema de volta aos holofotes do mercado.

Após as notícias, a Nvidia fechou em queda de cerca de 2,8% na segunda-feira, eliminando mais de US$ 70 bilhões em valor de mercado em um único dia.

No entanto, Jensen Huang negou explicitamente que esse modelo implique a criação artificial de demanda por IA. Ele enfatizou que cada projeto na plataforma de financiamento será avaliado de forma independente pelas instituições financeiras, considerando fatores como qualificação dos clientes, demanda real por capacidade computacional, taxas de utilização, fluxo de caixa e valor residual dos ativos.

Fonte: X

Em outras palavras, a Nvidia fornece uma plataforma computacional e um ecossistema, em vez de decidir pelas instituições financeiras quais projetos devem receber financiamento.

Jensen Huang também revelou que, em determinados projetos, a Nvidia pode oferecer suporte ao valor residual de até cerca de 25%, mas esses acordos serão avaliados caso a caso. Ele ressaltou que esse mecanismo não substitui a due diligence das próprias instituições financeiras.

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.