Por que o plano de financiamento de IA de US$ 500 bilhões de Jensen Huang enfrenta um grande risco na China?

Jensen Huang construiu a empresa mais valiosa do mundo ao ser pioneiro nos chips especializados que estão por trás do boom da inteligência artificial.

Para manter sua visão de futuro ao alcance, o fundador da Nvidia agora tenta realizar um tipo diferente de engenharia: convencer investidores de Wall Street de que esses chips são ativos financeiros de longo prazo, semelhantes a imóveis comerciais ou rodovias com pedágio.

Sua aposta depende de conseguir superar o avanço da inteligência artificial na China.

Nesta semana, a Nvidia anunciou acordos com seis das maiores gestoras de ativos do mundo — BlackRock, Blackstone, Apollo, KKR, Brookfield e Goldman Sachs. O objetivo é criar uma estrutura de financiamento de US$ 500 bilhões para financiar a construção de data centers e clusters de GPUs para empresas que não possuem classificação de crédito ou caixa suficiente para comprar milhões de dólares em chips de uma só vez.

Um ponto central do plano, apresentado por Huang durante uma entrevista à CNBC ao lado dos líderes das seis empresas de Wall Street, é uma premissa crucial: as unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia manterão seu valor ao longo do tempo, funcionando mais como ativos físicos tradicionais do que como eletrônicos de consumo que perdem valor rapidamente.

“A plataforma de fábrica de IA da Nvidia é realmente um ativo que pode ser objeto de investimento, um ativo de infraestrutura”, afirmou Huang. “A razão é que ela é produtiva, gera receita, é fungível, é utilizada por praticamente todos os provedores de serviços em nuvem e executa todos os modelos de IA.”

No financiamento tradicional lastreado em ativos, um banco empresta dinheiro porque, caso o tomador dê calote, a instituição pode retomar o ativo — como um prédio, um armazém ou um navio de carga — e vendê-lo para recuperar o dinheiro. Esses ativos físicos possuem mercados secundários consolidados e podem durar décadas.

A vida útil produtiva das GPUs de última geração, porém, ainda está longe de ser definida.

Enquanto os chips mais novos são usados no treinamento de modelos de ponta, depois de alguns anos eles passam a ser destinados a tarefas de inferência com margens menores. Essa mudança afeta diretamente seu valor de revenda e seu potencial como garantia.

“A depreciação é o principal risco aqui”, afirmou Ben Emons, fundador da FedWatch Advisors, que estruturou operações semelhantes de empréstimos lastreados em ativos na IndyMac antes de ingressar na Pimco como gestor de portfólio. Segundo ele, os chips da Nvidia “podem se depreciar mais rapidamente do que o esperado”.

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Para Emons, a maior ameaça ao modelo de financiamento da Nvidia vem da China, que está ampliando rapidamente sua capacidade doméstica de processamento e poderia inundar o mercado com chips de baixo custo em uma eventual guerra de preços.

Se a produção chinesa provocar uma forte queda nos preços dos equipamentos, o valor das garantias que lastreiam centenas de bilhões de dólares em empréstimos privados poderia diminuir muito mais rapidamente do que o prazo das próprias dívidas. Isso deixaria os investidores expostos a perdas, segundo Emons.

Para compensar ao menos parte desse risco, Emons estima que os investidores tratarão as GPUs como equipamentos com alta depreciação, e não como imóveis, exigindo retornos de alto rendimento entre 11% e 17%, dependendo da posição do investidor na estrutura de capital.

Além disso, os tomadores dos recursos provavelmente serão empresas com classificação abaixo do grau de investimento e que não conseguem acessar os mercados tradicionais de dívida, incluindo startups de IA e empresas de infraestrutura em nuvem conhecidas como “neoclouds”, segundo uma nota do Bank of America Securities.

Se esses tomadores de maior risco quebrarem, as gestoras de Wall Street terão de retomar os chips e revendê-los em um mercado que pode estar em queda.

Os riscos relacionados à China, porém, não devem se materializar imediatamente. A Huawei, principal fornecedora chinesa de chips de IA, está na lista de entidades do Departamento de Comércio dos Estados Unidos desde 2019. Em maio, o governo americano afirmou que os chips Ascend, da Huawei, violam as regras de controle de exportações dos EUA, impedindo empresas americanas de utilizar esses componentes.

Enquanto isso, a Nvidia continua sendo, de longe, a principal fornecedora de chips de IA nos Estados Unidos, com participação de mercado estimada em mais de 75%.

Por enquanto, a dinâmica econômica também continua favorecendo Huang. Impulsionadas pela escassez de chips enquanto as grandes empresas de tecnologia correm para ampliar sua capacidade, as tarifas de aluguel das GPUs H100 da Nvidia subiram de aproximadamente US$ 1,70 por GPU-hora no fim de 2025 para cerca de US$ 2,35 por GPU-hora neste ano, segundo Huang.

Um ponto crucial é que a Nvidia argumenta que sua camada de software CUDA — que permite aos desenvolvedores executar cargas de trabalho de IA em suas GPUs — melhora continuamente o desempenho dos equipamentos mesmo depois de instalados. Isso permitiria que chips mais antigos permanecessem produtivos e gerassem receita por mais tempo do que os modelos tradicionais de contabilidade de depreciação preveem.

O futuro da expansão da infraestrutura de IA e centenas de bilhões de dólares em recursos de investidores podem depender de quem estiver certo.

Felipe Zardo

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