CoreWeave (CRWV): Racks Vera Rubin entram em operação, mas financiamento segue no centro – 3T26

A CoreWeave reportou um trimestre melhor que o esperado, com a demanda por computação ainda superando a capacidade que a companhia consegue entregar. A receita somou US$ 3,7 bi (vs. US$ 1,4 bi no 3T25), e a margem operacional ajustada chegou a 10%, um trimestre antes do previsto pela própria companhia. Em nossa visão, o resultado reforça dois pilares da nossa tese construtiva para a inteligência artificial (IA): a demanda segue limitada pela oferta de computação e, como mostramos em Em busca do retorno, o retorno do investimento justifica o seu custo, o que sustenta os gastos de toda a cadeia, da Nvidia aos fornecedores de energia. Porém, como o crescimento da CoreWeave depende de dívida cada vez mais cara, sendo uma das empresas de cloud mais pressionadas, continuaremos acompanhando se a expansão da margem acompanha o aumento dos juros.

Para entender por que o resultado interessa além da própria empresa, vale olhar para o lugar que a CoreWeave ocupa na cadeia de IA. A companhia é a maior neocloud listada: compra GPUs (os chips usados para treinar e rodar modelos de IA) da Nvidia, instala esses equipamentos em data centers e aluga a capacidade de computação a laboratórios de IA e Big Techs, como OpenAI, Meta e Microsoft. A diferença em relação às hyperscalers está no financiamento. Enquanto Microsoft, Alphabet e Amazon pagam a maior parte do investimento com o próprio caixa, a CoreWeave depende de dívida para crescer. Como mostramos em Quem assume o risco: Como funciona a cadeia de financiamento de IA, é nas neoclouds, ao lado da Oracle, que se concentram os pontos de atenção do ciclo, e o mercado já cobra caro por isso: o CDS de cinco anos da CoreWeave (custo anual de proteção contra um calote da companhia) estava em 1.241 bps em 06/11, nível que embute uma probabilidade de calote de cerca de 66% até 2031, número que também reflete o prêmio exigido pelo mercado para carregar esse risco.

Para a cadeia, o principal sinal veio do investimento: o capex (investimento em ativos físicos) somou US$ 14,5 bi no trimestre (vs. US$ 9,4 bi no 2T26), e a CoreWeave elevou o piso da projeção para 2026, agora de US$ 37 bi a US$ 39 bi (antes, de US$ 35 bi a US$ 39 bi), por esperar entregar a infraestrutura antes do planejado. Em nosso relatório Quanto vale um gigawatt, estimamos que cada GW de capacidade de IA custa cerca de US$ 38,6 bi, dos quais mais da metade vai para GPUs, processadores, rede e memória, o que faz desse número uma leitura direta da demanda para Nvidia e para os fabricantes de servidores e de memória. A capacidade ativa passou de 1,7 GW (+200 MW no trimestre), e a contratada, de 4,6 GW (+900 MW), com 1,3 GW fora dos EUA, em países como Índia, Indonésia e Espanha. A distância entre o que está contratado e o que já está em operação é, ao mesmo tempo, a fila de encomendas dos fornecedores e o principal risco de execução da companhia. Vale destacar ainda que a CoreWeave colocou em operação os primeiros racks da Vera Rubin, nova geração de chips da Nvidia, com ganho de 4,8 vezes no volume de processamento em relação à geração GB200 nas primeiras cargas de trabalho, da Cognition. Além disso, a companhia elevou a projeção de receita para 2026, para US$ 13,0 bi a US$ 13,3 bi (antes, de US$ 12,4 bi a US$ 13,2 bi), e a de lucro operacional ajustado para US$ 1,275 bi a US$ 1,375 bi, além de projetar receita anualizada de US$ 20 bi a US$ 21 bi ao fim do ano.

Do lado da demanda, o backlog (receita contratada e ainda não reconhecida) chegou a US$ 132,5 bi (+138% A/A, vs. cerca de US$ 104 bi em junho), puxado por laboratórios de IA, hyperscalers e empresas. No trimestre, a companhia ampliou contratos com clientes como OpenAI, Jane Street e Perplexity e citou preços em alta, sinal de que a computação segue escassa. Somado a isso, a CoreWeave espera receber cerca de US$ 9 bi em pagamentos antecipados e depósitos de clientes nos próximos três meses, o que, na prática, transfere parte do financiamento da expansão para quem compra a capacidade. A companhia não atualizou a participação dos maiores clientes, mas, em nosso relatório, OpenAI e Meta respondiam por cerca de 38% da carteira, o que faz da CoreWeave também uma leitura indireta da saúde financeira dos laboratórios de IA, em especial da OpenAI, cujos compromissos de compra de computação superam em muito a receita atual. Vale lembrar também que a Nvidia, principal fornecedora da CoreWeave, é ao mesmo tempo sua garantidora: comprometeu-se a comprar até US$ 6,3 bi em capacidade que a companhia não conseguir vender até 2032, um exemplo dos acordos circulares que discutimos no mesmo relatório.

Do lado negativo, o resultado mostra quanto o crescimento da CoreWeave ainda depende do mercado de crédito. A despesa líquida com juros subiu para US$ 846 mi (vs. US$ 640 mi no 2T26 e US$ 310 mi no 3T25), pouco abaixo do guidance anterior de US$ 860 mi a US$ 940 mi, e agora a companhia sinaliza que deve chegar a US$ 1,05 bi a US$ 1,15 bi no 4T26, enquanto o prejuízo líquido somou US$ 709 mi (vs. US$ 110 mi no 3T25) e a margem operacional ajustada, apesar da melhora no trimestre, segue abaixo dos 16% do 3T25. A dívida passou de cerca de US$ 35 bi em junho para cerca de US$ 47 bi em setembro, sem contar cerca de US$ 19 bi em arrendamentos (aluguéis de data centers de longo prazo), e o caixa operacional de US$ 2,0 bi ficou muito abaixo dos US$ 9,4 bi em compras de equipamentos. No trimestre, a companhia captou US$ 10,3 bi em dívida, incluindo US$ 4,2 bi em títulos conversíveis, e criou um programa para vender até 35 mi de novas ações no mercado, o que pode diluir os acionistas. No teste de estresse de “Quem assume o risco”, com dados do 2T26, o EBITDA cobria os juros 2,4 vezes, mas apenas 0,6 vez os juros somados às amortizações dos 12 meses seguintes, ou seja, a companhia depende de rolar a dívida para seguir crescendo.

Outro ponto de atenção está no valor das próprias GPUs, que servem de garantia para parte relevante dessa dívida. A depreciação somou US$ 1,9 bi no trimestre (vs. US$ 1,4 bi no 2T26 e US$ 630 mi no 3T25) e tende a seguir crescendo com a entrada de novos equipamentos, enquanto o valor de mercado das GPUs cai mais rápido que o contábil: em Quem assume o risco, mostramos que o aluguel da H100, uma das gerações anteriores de chips da Nvidia, caiu cerca de 60% em dois anos e meio, enquanto o seu valor no balanço, já descontada a depreciação, caiu 42%. A própria chegada da Vera Rubin, com ganho de desempenho tão grande, tende a acelerar essa perda de valor das gerações anteriores, de modo que a garantia dos credores pode perder valor antes de a dívida vencer. Apesar da demanda firme, o resultado continua dependente do acesso a financiamento a custo razoável e da entrega da capacidade contratada no prazo, condições que também sustentam as encomendas de boa parte da cadeia de IA.