Primeiro dia do Nvidia GPU Technology Conference (GTC)

O primeiro dia da Nvidia GPU Technology Conference (GTC) já deixou pouco espaço para leituras tímidas. O CEO da companhia, Jensen Huang, anunciou projeção de um potencial de cerca de US$ 1 trilhão em receita com as linhas de chips Blackwell e Rubin até 2027, usando o palco para ampliar de forma visível a curva de ambição da Nvidia em inteligência artificial. A mensagem central da abertura não foi apenas sobre novas gerações de chips (sobre o que o mercado já esperava ouvir), mas sobre escala de demanda, de capex e de monetização, em um ciclo de computação que, pelo tom do evento, ainda está longe de ser tratado como maduro pela companhia. Assim, as ações da Nvidia fecharam o dia com alta de 1,7%.

Dobrando a aposta

Até recentemente, a referência pública fornecida pela companhia para as suas duas gerações mais recentes de chips de AI era de US$ 500 bilhões em receita combinada até 2026 (Blackwell + Rubin). Porém, durante o discurso do CEO da Nvidia essa régua foi recalibrada para pelo menos US$ 1 trilhão em pedidos ao longo da vida útil dessas arquiteturas, estendendo o horizonte para o fim de 2027.

Mais do que sugerir uma aceleração súbita de crescimento em um único exercício, o número reancora a discussão em torno do ciclo de AI em outro patamar. Em um contexto em que a ação vinha passando por uma fase de consolidação, com questionamentos sobre “pico” de capex e saturação de demanda, a mensagem implícita é que a companhia continua vendo um pipeline robusto de investimentos em computação, suficientemente grande para justificar uma ambição cumulativa de um trilhão de dólares apenas para essas duas geração de chips.

Novas necessidades, novas tecnologias

Essa projeção mais agressiva vem acompanhada de um discurso de avanço tecnológico relevante, com foco na inferência em larga escala, vista como a próxima grande etapa do ciclo de investimentos em infraestrutura de IA. NVIDIA Vera Rubin NVL72, próxima geração de supercomputador de inteligência artificial da companhia que unifica 72 GPUs Rubin e 36 CPUs Vera para suportar agentic AI, foi apresentada como sucessora da linha Blackwell, com a promessa de uma redução expressiva de custo por token em tarefas de inferência, em uma ordem de magnitude de eficiência superior a gerações anteriores. Ao mesmo tempo, a companhia reforça que variantes como Blackwell Ultra já entregam ganhos substanciais de desempenho e custo frente a Hopper em workloads associados à chamada “agentic AI”.

A leitura atual é de que a adoção de AI está migrando de chatbots relativamente simples para aplicações compostas por redes de agentes que interagem entre si, chamam ferramentas e executam fluxos de trabalho mais longos. Isso implica volumes muito maiores de tokens gerados e uma demanda mais intensa por inferência rápida, barata e com janelas de contexto cada vez mais extensas. A narrativa de Huang é que essa transição empurra novamente a fronteira de necessidade de compute e sustenta um ciclo mais longo de investimento em infraestrutura dedicada.

A união faz o crescimento

Do lado de agentes pessoais de IA, a NVIDIA anunciou uma parceria com a OpenClaw, plataforma que permite rodar agentes em diferentes modelos conectados a apps como WhatsApp, Discord e Slack. A empresa está lançando o NemoClaw, uma solução voltada a dar mais segurança e privacidade para esses agentes que têm acesso a dados do usuário, ao mesmo tempo em que tenta posicionar PCs e workstations com GeForce RTX como a opção “natural” para esse tipo de uso no dia a dia.

Já na frente automotiva, a companhia ampliou os acordos em condução autônoma, com novas parcerias com Nissan, BYD e outras montadoras para sua plataforma de robotaxi. Jensen Huang chegou a dizer que o setor vive o “ChatGPT dos carros autônomos”, indicando que, na visão da Nvidia, a tecnologia está entrando em uma fase de maior maturidade e escala, mantendo veículos autônomos como um eixo importante de crescimento fora do negócio de data centers.

Avaliando o momento atual da companhia

Todos esses anúncios chegam em um momento em que a Nvidia combina resultados ainda excepcionais com uma ação que vinha, na margem, em modo de ajuste de expectativas. A companhia segue reportando crescimento de receita e de lucro muito acima da média do setor, com o negócio de data center como principal motor e guidance ainda robusto para o próximo exercício. Ao mesmo tempo, a performance recente em bolsa vinha refletindo dúvidas crescentes sobre a durabilidade do ciclo de IA, a intensificação da competição, tanto de rivais diretos quanto de iniciativas proprietárias de grandes clientes, e o tamanho absoluto do capex necessário para sustentar essa trajetória.

Dessa forma, vemos que os anúncios e projeções divulgadas são capazes de reposicionar essa discussão. Ao combinar a nova estimativa de receita potencial do Blackwell e Vera Rubin com as novas ondas de uso da inteligência artificial, a Nvidia tenta sustentar a ideia de que o ciclo de investimentos em infraestrutura segue aberto.

Apesar da discussão recorrente sobre um possível “pico” do ciclo de capex em IA, nós nunca vimos esse movimento como estruturalmente ameaçado. Nossa leitura, na verdade é mais de mudança de fase do que de ruptura. Após a primeira rodada de investimentos massivos em infraestrutura, tende a emergir um ciclo contínuo de capex de manutenção e atualização, à medida que novos usos de IA ganham tração e chips cada vez mais específicos para cada tipo de tarefa são lançados. Nesse contexto, a Nvidia se beneficia de um potencial ciclo virtuoso: a expansão do escopo de aplicações alimenta a necessidade de novas gerações de hardware, o que, por sua vez, sustenta a demanda por suas linhas de produtos ao longo do tempo, ainda que em ritmos eventualmente menos explosivos do que na fase inicial de build-out.

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