Quase 2 vezes o PIB do Brasil: como a Nvidia construiu um império de US$ 4,5 trilhões

Se fosse um país, a Nvidia estaria entre as maiores economias do mundo. Avaliada em cerca de US$ 4,5 trilhões (aproximadamente R$ 24,12 trilhões, na cotação atual), quase o dobro do PIB do Brasil, a empresa deixou de ser apenas uma fabricante de chips para se tornar a espinha dorsal da era da inteligência artificial.

Esse movimento não ocorreu de forma repentina, mas como resultado de uma sequência de decisões tecnológicas, mudanças estruturais no mercado e uma corrida global por capacidade computacional que redefiniu o equilíbrio de poder na economia digital.

Onde tudo começou, dos games ao primeiro salto de valor

Fundada em 1993, no Vale do Silício, a Nvidia nasceu com um foco claro: desenvolver chips gráficos para computadores pessoais e videogames (Nvidia Investor Relations).

Durante mais de duas décadas, o segmento de games foi o coração financeiro e tecnológico da companhia. Foi ali que a empresa consolidou sua expertise em processamento paralelo, característica essencial das GPUs, e criou uma base sólida de engenheiros, desenvolvedores e parceiros (relatórios anuais da Nvidia).

Nos anos 2000 e ao longo da década seguinte, a Nvidia cresceu atendendo a um mercado relativamente restrito, mas em expansão.

Ainda longe de ser uma gigante global, a companhia valia algumas dezenas de bilhões de dólares e competia diretamente com outros fabricantes de hardware, como ATI e Intel (Bloomberg).

Mesmo assim, o crescimento contínuo das GPUs para jogos permitiu financiar pesquisa, ganhar escala industrial e, sobretudo, formar um ecossistema de software e desenvolvedores que se mostraria decisivo mais adiante.

Por volta de 2019, quando o valor de mercado da Nvidia ainda girava abaixo de US$ 300 bilhões (R$ 1,60 trilhão), o negócio de games começava a perder peso relativo no faturamento, embora permanecesse relevante.

Esse movimento não indicava declínio, mas uma mudança estrutural. A empresa passava a aplicar a mesma tecnologia que sustentava gráficos avançados em áreas muito mais amplas, como ciência de dados, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

É nesse ponto que a trajetória da Nvidia deixa de ser a de uma fabricante de placas de vídeo e passa a se alinhar a uma transformação tecnológica muito maior.

Quando a IA muda tudo

A inflexão ocorre quando a inteligência artificial deixa de ser experimental e passa a exigir infraestrutura em escala global. A partir de 2020, a explosão de modelos de aprendizado de máquina e, mais tarde, de IA generativa transformou a capacidade computacional em um ativo estratégico.

Treinar modelos cada vez maiores passou a demandar milhares de GPUs operando de forma coordenada, exatamente o tipo de arquitetura em que a Nvidia tinha vantagem competitiva.

O impacto foi imediato no mercado. Em poucos anos, a valorização da empresa seguiu uma trajetória inédita.

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A Nvidia ultrapassou US$ 1 trilhão (R$ 5,36 trilhões) em valor de mercado em 2023, alcançou US$ 4 trilhões (R$ 21,44 trilhões) em 2025 e tocou o pico histórico de US$ 5 trilhões (R$ 26,8 trilhões) em outubro daquele ano, no auge do rali da inteligência artificial.

Mesmo após a correção, a companhia segue avaliada em torno de US$ 4,5 trilhões (R$ 24,12 trilhões), acima do PIB da maioria dos países do mundo.

Essa escalada não foi apenas especulativa. Ela refletiu uma mudança profunda na percepção do mercado sobre o papel da empresa.

Por que o mercado aceitou pagar trilhões

O mercado aceitou pagar esse preço apoiado em fundamentos concretos. Em 2025, a receita anual da Nvidia superou US$ 130 bilhões (R$ 696,8 bilhões), com margens brutas acima de 70%, um nível raro entre empresas de tecnologia de grande escala.

O segmento de data centers tornou-se a principal fonte de faturamento, impulsionado por compras em larga escala de empresas como Microsoft, Google, Amazon, Meta e Tesla, que passaram a disputar capacidade computacional como fator crítico de competitividade.

Além da receita, a concentração de mercado reforçou a percepção de valor. Estimativas indicam que mais de 80% dos chips de IA de ponta utilizam a arquitetura da Nvidia, tornando a empresa praticamente indispensável para projetos de grande porte em inteligência artificial.

Esse domínio reduziu a percepção de risco no curto prazo e sustentou múltiplos elevados mesmo após a valorização acelerada das ações.

O valuation também incorporou um componente estratégico. Em meio à disputa tecnológica entre Estados Unidos e China, os chips da Nvidia passaram a ser tratados como ativos sensíveis de política industrial, com impacto direto em segurança nacional, energia, pesquisa científica e defesa.

A empresa deixou de ser vista apenas como uma fornecedora de hardware e passou a ocupar uma posição central na infraestrutura da economia digital.

Nvidia vs PIB global

Com valor de mercado estimado em US$ 4,5 trilhões (R$ 24,12 trilhões), a Nvidia alcançou uma escala comparável à de grandes economias nacionais.

Se fosse um país, ocuparia a quarta posição no ranking global, atrás apenas de Estados Unidos, China e Alemanha, e à frente de economias consolidadas como Japão, Índia, Reino Unido e França (FMI).

A comparação com o Brasil ajuda a dimensionar esse tamanho. Em 2025, o PIB brasileiro foi de aproximadamente US$ 2,31 trilhões (R$ 12,38 trilhões), enquanto a Nvidia sozinha é avaliada em quase 1,95 vez esse valor (FMI).

Mesmo em relação à Alemanha, a maior economia da Europa, a diferença é pequena. Com PIB em torno de US$ 4,92 trilhões (R$ 26,37 trilhões), a economia alemã equivale a cerca de 97% do valor de mercado da empresa.

Essas comparações ilustram como a capacidade computacional e a inteligência artificial passaram a concentrar poder econômico em níveis antes reservados a Estados nacionais.

Os riscos por trás de um valuation maior que países

Um valuation dessa magnitude traz riscos proporcionais. O primeiro é a concentração de receita. Grande parte do crescimento recente da Nvidia depende de um grupo restrito de grandes compradores, como Microsoft, Google, Amazon e Meta.

Esses mesmos clientes, no entanto, investem no desenvolvimento de chips próprios para inferência, buscando reduzir custos e dependência de fornecedores externos.

Outro ponto de atenção é o ambiente regulatório e geopolítico. Restrições de exportação para a China já geraram impactos contábeis e permanecem como uma fonte de incerteza relevante.

Além disso, à medida que a economia da IA migra do treinamento para a inferência, fatores como custo por consulta, eficiência energética e escalabilidade ganham peso crescente, o que pode limitar a disposição do mercado em aceitar indefinidamente margens entre 70% e 80%.

Há ainda o desafio matemático do tamanho. Sustentar taxas elevadas de crescimento torna-se cada vez mais difícil à medida que a base de receita se expande, exigindo diversificação contínua de produtos, mercados e modelos de negócio.

Os próximos passos para a ascensão

Em 2026, a Nvidia entra em uma nova fase. O foco deixa de ser apenas crescimento acelerado e passa a envolver sustentação de margens, eficiência operacional e gestão de riscos.

No curto prazo, o mercado ainda projeta expansão robusta, com a receita esperada para crescer mais de 63% no exercício fiscal encerrado em janeiro de 2026.

Parte desse crescimento depende da evolução da linha de produtos. Após o lançamento da arquitetura Blackwell, a empresa iniciou no fim de 2025 a distribuição do Blackwell Ultra, versão intermediária projetada para ampliar capacidade de memória e desempenho em tarefas de raciocínio e inferência.

Ao longo de 2026, os embarques devem ganhar escala, com foco em reduzir o custo computacional por operação (Forbes Money).

Mais adiante, a Nvidia confirmou a entrada em produção da plataforma Rubin, apresentada na CES 2026.

A arquitetura foi desenhada para treinamento e inferência de modelos de próxima geração, com o objetivo explícito de reduzir o custo de geração de tokens e ampliar a eficiência em larga escala (Blog da Nvidia). Segundo o CEO Jensen Huang, a computação acelerada deixou de ser um complemento técnico e passou a estruturar toda a cadeia da economia digital.

Ao mesmo tempo, a empresa amplia apostas em modelos abertos de inteligência artificial, agentes de IA executados localmente e aplicações de IA física, buscando capturar mais valor além da venda direta de chips (Blog da Nvidia).

No plano geopolítico, porém, o cenário se mostrou mais instável.

Após sinalizações no fim de 2025 de uma possível reabertura parcial do mercado chinês, autoridades da China informaram em janeiro de 2026 que os chips H200 não têm permissão para entrar no país e orientaram empresas locais a evitar novas compras, salvo exceções para pesquisa e desenvolvimento.

O episódio reforça que parte relevante do crescimento potencial da Nvidia permanece condicionada a fatores externos ao seu controle.

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