Nvidia vs. AMD: Qual líder em chips de IA é o melhor investimento de longo prazo?

Com base em seus resultados financeiros mais recentes, os negócios de data centers de ambas as empresas estão crescendo rapidamente, mas permanece uma enorme disparidade em termos de escala.

A receita da Nvidia no 2º trimestre do ano fiscal de 2027 atingiu US$ 96,2 bilhões, alta de 106% na comparação anual; desse total, a receita de data centers alcançou US$ 89 bilhões, avanço de 117% ano a ano, já representando cerca de 92% da receita total. A margem bruta GAAP trimestral atingiu 75%, e o lucro líquido somou US$ 59,69 bilhões.

A receita da AMD no 2º trimestre de 2026 atingiu US$ 11,54 bilhões, alta de 50% na comparação anual; a receita de data centers foi de US$ 6,7 bilhões, avanço de 107% ano a ano, representando cerca de 58% da receita total. A margem bruta GAAP da empresa ficou em 54%, e o lucro líquido foi de US$ 2,3 bilhões.

Como se pode observar nos dados acima, o negócio de data centers da AMD dobrou na comparação anual. No entanto, a receita da Nvidia não é apenas cerca de 8 vezes superior à da AMD, como também seu negócio de data centers é mais de 13 vezes maior que o da AMD, apresentando uma rentabilidade significativamente mais elevada.

Portanto, a principal diferença entre as duas no momento é que a Nvidia conta com sua vantagem de mercado já consolidada para continuar expandindo a receita, enquanto a lógica de crescimento da AMD depende mais do ganho de participação de mercado no futuro.

A plataforma Vera Rubin mais recente da Nvidia está entrando na fase de produção em massa e implantação. Ela integra GPUs Rubin, CPUs Vera, chips de comutação NVLink, soluções de rede Spectrum, DPUs BlueField e software de IA em uma infraestrutura completa de IA. Atualmente, provedores de computação em nuvem, incluindo AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud e CoreWeave, planejam implantar a Vera Rubin.

A importância desse modelo reside no fato de que a Nvidia não está mais apenas vendendo GPUs, mas sim fábricas de IA inteiras. Após adquirirem as GPUs, os clientes também podem continuar adquirindo soluções de rede, CPUs, chips de comutação e softwares da Nvidia, permitindo que a empresa capture mais valor por data center.

A AMD, por sua vez, está entrando no mesmo cenário competitivo por meio de sua série MI400 e do Helios.

A plataforma em nível de rack Helios conta com 72 GPUs MI455X e integra CPUs EPYC, soluções de rede Pensando e software ROCm. A AMD também enfatiza padrões abertos, incluindo OCP, UALink e UEC, com o objetivo de conquistar grandes provedores de nuvem ao reduzir a dependência dos clientes em relação a um único fornecedor.

Os clientes das linhas Helios e Instinct divulgados atualmente pela AMD incluem Anthropic, OpenAI, Meta, Microsoft e Oracle (ORCL), entre outros. Além disso, a AMD e a Anthropic também fecharam um acordo para implantar até 2 GW de GPUs da série MI450.

Portanto, a AMD não é mais apenas uma "alternativa de baixo custo" às GPUs da Nvidia, mas está construindo sua própria plataforma completa de infraestrutura de IA.

Para a Nvidia, uma de suas principais vantagens competitivas continua sendo o ecossistema CUDA.

Uma ampla variedade de modelos de IA, ferramentas de desenvolvimento, softwares de computação científica e aplicações corporativas de IA foram desenvolvidos em torno do CUDA. Uma vez que os clientes estabelecem um sistema de desenvolvimento e implantação, a mudança de plataforma de GPU exige a readaptação de software, a otimização de modelos e a manutenção da infraestrutura, gerando elevados custos de troca para os clientes.

Enquanto isso, a AMD está reduzindo essa diferença por meio do ROCm. A mais recente plataforma MI400 da empresa já oferece suporte aos principais frameworks de IA, como PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, vLLM e Triton. Ao mesmo tempo, a AMD enfatiza a natureza de código aberto do ROCm e a adoção de padrões abertos pelo Helios, com o objetivo de atrair grandes clientes de computação em nuvem que não desejam ficar totalmente presos ao CUDA.

Isso significa que a concorrência futura pode seguir duas direções distintas: a Nvidia enfatizando um ecossistema completo e a integração vertical, enquanto a AMD destaca um ecossistema aberto e opções de múltiplos fornecedores.

Para a AMD, o que realmente precisa ser acompanhado nos próximos anos não é apenas o desempenho do chip MI400, mas se os desenvolvedores e grandes clientes de IA estão dispostos a expandir suas implantações do ROCm a longo prazo.

Com base nos fundamentos atuais, a tese de investimento de longo prazo da Nvidia parece relativamente mais completa. A empresa construiu uma plataforma abrangente que engloba GPU + CPU + rede + rack + software CUDA, mantendo uma margem bruta de 75% e uma lucratividade expressiva; ainda assim, seu valuation projetado atual é, na verdade, inferior ao da AMD.

Por outro lado, a tese de investimento da AMD baseia-se na premissa de que, se seus futuros MI400, Helios e ROCm continuarem a conquistar clientes como OpenAI, Anthropic, Microsoft e Meta e ampliarem sua participação no mercado de GPUs de IA, o crescimento de sua receita e de seus lucros poderá ter uma elasticidade de alta significativa proveniente desses ganhos de participação de mercado.

Para investidores de longo prazo que priorizam a previsibilidade dos lucros, fossos competitivos no ecossistema e o alinhamento do valuation atual, os fundamentos da Nvidia oferecem hoje uma vantagem clara. Por outro lado, a AMD é mais adequada para uma tese de investimento que aceita maiores riscos de valuation e de execução para apostar em um aumento expressivo em sua participação no mercado de GPUs de IA.

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.