A Nvidia está programada para reportar os resultados financeiros do quarto trimestre na quarta-feira (26), após o fechamento do mercado.
Espera-se que a empresa finalize um dos anos mais notáveis de uma grande companhia de todos os tempos. Analistas consultados pela FactSet esperam que a empresa registre US$ 38 bilhões em vendas no trimestre encerrado em janeiro, o que representaria um aumento de 72% em relação ao ano anterior.
O trimestre de janeiro encerrará o segundo ano fiscal em que as vendas da Nvidia mais que dobraram. Essa sequência impressionante é impulsionada pelo fato de que as unidades de processamento gráfico (GPUs) de data center da Nvidia são hardwares essenciais para a construção e implantação de serviços de inteligência artificial, como o ChatGPT da OpenAI.
Nos últimos dois anos, as ações da Nvidia subiram 478%, tornando-a a empresa mais valiosa dos EUA em determinados momentos, com uma capitalização de mercado superior a US$ 3 trilhões.
No entanto, as ações da Nvidia desaceleraram nos últimos meses, à medida que os investidores questionam para onde a empresa de chips pode ir a partir daqui.
Atualmente, as ações estão cotadas no mesmo valor de outubro passado, e os investidores estão cautelosos com qualquer sinal de que os clientes mais importantes da Nvidia possam estar apertando seus orçamentos após anos de grandes despesas de capital. Isso é particularmente preocupante após os recentes avanços em IA na China.
Grande parte das vendas da Nvidia vai para um punhado de empresas que constroem enormes fazendas de servidores, geralmente para alugar a outras empresas.
Essas empresas de nuvem são tipicamente chamadas de “hiperscaladores”. Em fevereiro do ano passado, a Nvidia afirmou que um único cliente foi responsável por 19% de sua receita total no ano fiscal de 2024.
Os analistas do Morgan Stanley estimaram neste mês que a Microsoft representará quase 35% dos gastos em 2025 com o Blackwell, o chip de IA mais recente da Nvidia. O Google representa 32,2%, a Oracle 7,4% e a Amazon 6,2%.
É por isso que qualquer sinal de que a Microsoft ou seus rivais possam reduzir seus planos de gastos pode abalar as ações da Nvidia.
Na semana passada, os analistas da TD Cowen disseram que souberam que a Microsoft cancelou contratos de locação com operadores privados de data centers, desacelerou o processo de negociação para entrar em novos contratos de locação e ajustou seus planos de gastos em data centers internacionais em favor das instalações nos EUA.
O relatório gerou temores sobre a sustentabilidade do crescimento da infraestrutura de IA. Isso poderia significar menos demanda pelos chips da Nvidia. Michael Elias, da TD Cowen, afirmou que a descoberta de sua equipe aponta para “uma possível posição de excesso de oferta” para a Microsoft. As ações da Nvidia caíram 4% na sexta-feira.
A Microsoft respondeu na última segunda-feira (24), dizendo que ainda planeja gastar US$ 80 bilhões em infraestrutura em 2025.
“Embora possamos estrategicamente ajustar ou adaptar nossa infraestrutura em algumas áreas, continuaremos a crescer fortemente em todas as regiões. Isso nos permite investir e alocar recursos para áreas de crescimento para o nosso futuro”, disse um porta-voz à CNBC.
No último mês, a maioria dos principais clientes da Nvidia anunciou grandes investimentos. A Alphabet está mirando US$ 75 bilhões em despesas de capital este ano, a Meta gastará até US$ 65 bilhões e a Amazon está mirando US$ 100 bilhões.
Analistas afirmam que cerca de metade das despesas de capital em infraestrutura de IA acaba com a Nvidia. Muitos hiperscaladores também utilizam as GPUs da AMD e estão desenvolvendo seus próprios chips de IA para reduzir a dependência da Nvidia, mas a empresa detém a maior parte do mercado de chips de IA de ponta.
Até agora, esses chips foram usados principalmente para treinar novos modelos de IA, um processo que pode custar centenas de milhões de dólares.
Após a IA ser desenvolvida por empresas como OpenAI, Google e Anthropic, armazéns cheios de GPUs da Nvidia são necessários para servir esses modelos aos clientes. É por isso que a Nvidia projeta que sua receita continuará crescendo.
Outro desafio para a Nvidia é a recente ascensão da startup chinesa DeepSeek, que lançou um modelo de IA eficiente e “destilado”. Ele teve desempenho suficientemente alto para sugerir que bilhões de dólares em GPUs da Nvidia não são necessários para treinar e usar IA de ponta. Isso temporariamente fez as ações da Nvidia despencarem, causando uma perda de quase US$ 600 bilhões em sua capitalização de mercado.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, terá uma oportunidade na quarta-feira para explicar por que a IA continuará a precisar de ainda mais capacidade de GPUs, mesmo após o grande aumento de infraestrutura do ano passado.
Recentemente, Huang tem falado sobre a “lei de escalabilidade”, uma observação da OpenAI em 2020 de que os modelos de IA ficam melhores à medida que mais dados e capacidade computacional são utilizados na criação deles.
Huang disse que o modelo R1 da DeepSeek aponta para uma nova variação na lei de escalabilidade que a Nvidia chama de “Escalabilidade de Tempo de Teste”. Huang tem defendido que o próximo grande caminho para a melhoria da IA é aplicar mais GPUs ao processo de implantação de IA, ou inferência. Isso permite que chatbots “raciocinem”, ou gerem muitos dados no processo de resolver um problema.
Os modelos de IA são treinados apenas algumas vezes para criá-los e ajustá-los. Mas os modelos de IA podem ser chamados milhões de vezes por mês, então usar mais capacidade computacional na inferência exigirá mais chips da Nvidia implantados nos clientes.
“O mercado reagiu ao R1 como se fosse, ‘Oh, meu Deus, a IA está terminada’, ou seja, que a IA não precisa mais de computação”, disse Huang em uma entrevista gravada na semana passada. “É exatamente o oposto.”
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Este conteúdo foi fornecido pela CNBC
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