Alta demanda por GPUs da Nvidia amplia opções de computação em nuvem

As unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia são os processadores mais disputados do mercado de inteligência artificial. A demanda é tão elevada que as ações da fabricante atingiram mais um recorde nesta semana, levando seu valor de mercado para perto de US$ 6 trilhões.

Hoje, os clientes podem buscar acesso aos chips nas grandes plataformas de computação em nuvem da Amazon, da Microsoft e do Google, além de empresas conhecidas como neoclouds, como a CoreWeave. Também é possível recorrer a diferentes marketplaces on-line ou comprar diretamente os equipamentos, que têm custo elevado.

Para a Nvidia, esse cenário sustenta uma trajetória de crescimento contínuo. A administração da companhia prevê receita de US$ 108 bilhões no trimestre encerrado em outubro, o que representaria um avanço de 89% em relação ao mesmo período do ano anterior.

A multiplicação das alternativas, porém, pode se tornar um problema para empresas que precisam ampliar rapidamente sua capacidade de processamento.

Embora os provedores de infraestrutura em nuvem estejam entre os principais clientes da Nvidia há vários anos, a base de compradores está se diversificando. No trimestre encerrado em julho, cinco clientes representavam individualmente pelo menos 10% das contas a receber da Nvidia, ante três em janeiro, segundo um documento apresentado à autoridade reguladora do mercado de capitais dos Estados Unidos.

A empresa de pesquisa de mercado SemiAnalysis contabilizou 323 provedores de GPUs da Nvidia em setembro, ante 209 menos de 11 meses antes.

“Vamos ver surgir uma nova geração de neoclouds realmente empolgantes, com centenas de bilhões de dólares em pedidos acumulados”, afirmou Jensen Huang, CEO da Nvidia, durante uma conferência de tecnologia do Goldman Sachs em São Francisco, no mês passado.

Veja as principais formas de acessar GPUs e em quais situações cada alternativa pode fazer sentido.

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Grandes provedores de nuvem

Muitas grandes empresas gastam dezenas de milhões de dólares por ano em uma ampla variedade de serviços de computação em nuvem oferecidos pela Amazon, pelo Google e pela Microsoft. Desde o lançamento do ChatGPT, em 2022, as companhias passaram a recorrer cada vez mais a esses grandes provedores, conhecidos como hyperscalers, para obter GPUs e executar aplicações de inteligência artificial generativa.

Os principais provedores de nuvem também oferecem uma vantagem de reputação. Uma empresa de software que utiliza a Amazon e a Microsoft para obter GPUs e outros recursos não precisa se preocupar tanto com questionamentos de potenciais clientes sobre a confiabilidade de seus fornecedores.

“Quando você conversa com grandes empresas, é melhor que seu subprocessador seja o Azure”, afirmou Bindu Reddy, CEO da startup de assistentes de IA Abacus, em referência à infraestrutura de nuvem da Microsoft.

No último ano, os principais laboratórios de IA Anthropic e OpenAI se comprometeram a gastar mais de US$ 500 bilhões com a Amazon e a Microsoft. As duas empresas detinham, juntas, 59% do mercado de infraestrutura de nuvem em 2025, segundo a consultoria Gartner.

“Os grandes provedores de nuvem estão em uma boa posição para transmitir confiança às empresas, graças a mais de dez anos de experiência com recursos integrados de ponta a ponta”, afirmou Hardeep Singh, analista da Gartner. Ainda assim, segundo ele, essas companhias nem sempre dispõem de GPUs em quantidade suficiente para atender às necessidades dos clientes corporativos.

Andy Jassy, CEO da Amazon, disse a analistas em julho que a empresa, pioneira no varejo e nos serviços de nuvem, não conseguirá atender a toda a demanda prevista para este ano.

“Acredito que essa dinâmica também continuará em 2027”, afirmou.

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Neoclouds de grande porte

Se os grandes provedores de nuvem fossem suficientes para atender à demanda, as neoclouds não estariam se multiplicando.

A Modal, startup que oferece ambientes virtuais isolados nos quais agentes de IA trabalham independentemente dos principais sistemas de tecnologia da informação das empresas, deixou de operar exclusivamente nas grandes plataformas de nuvem e passou a contratar os principais provedores especializados. Atualmente, utiliza 25 neoclouds, segundo o CEO Erik Bernhardsson.

“Você consegue algumas centenas de GPUs, talvez mil, mas, na escala em que operamos, precisávamos de muito mais”, afirmou.

Os próprios grandes provedores de nuvem também estão recorrendo às neoclouds. Google e Microsoft começaram a contratar serviços da CoreWeave, embora continuem concorrendo entre si.

“Alguns dos grandes provedores de nuvem nos procuraram para atender clientes com os quais estão preocupados, porque não conseguem oferecer o serviço de que essas empresas precisam no momento necessário”, afirmou Marc Boroditsky, diretor de receita da Nebius, neocloud sediada na Holanda e com operações nos Estados Unidos.

A Reactor, startup de geração de vídeos, utiliza GPUs da Nebius e de grandes provedores de nuvem, segundo seu CEO, Alberto Taiuti. A localização dos centros de dados é importante porque a empresa quer que os vídeos criados pelos usuários sejam exibidos imediatamente. De acordo com Taiuti, a Nebius oferece as GPUs específicas de que a Reactor precisa, bom atendimento, infraestrutura de hardware e software adequada e preços competitivos.

Os neoclouds mais conhecidos podem exigir pagamentos antecipados, e os chips podem levar meses para entrar em operação. Isso ocorre porque os provedores captam recursos com base nos contratos firmados e precisam instalar os equipamentos nos centros de dados, explicou Bernhardsson.

Seria difícil para a CoreWeave disponibilizar 10 mil GPUs para um novo cliente de um dia para o outro, afirmou Chen Goldberg, vice-presidente executiva da empresa. A capacidade disponível da CoreWeave para o curto prazo continua praticamente esgotada, segundo o CEO Mike Intrator, durante a teleconferência de resultados realizada em agosto.

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Neoclouds menores

Empresas que precisam de GPUs imediatamente talvez tenham de ir além dos provedores mais conhecidos. Algumas neoclouds são pouco conhecidas do público porque atendem a mercados específicos, como determinados países, um modelo que pode ser viável em certas situações.

“A capacidade está limitada neste momento, e o relacionamento com os fornecedores é um dos segredos mais bem guardados de empresas como a nossa”, afirmou Zhen Lu, CEO da Runpod.

Provedores especializados menores podem oferecer mais flexibilidade do que as grandes plataformas de GPUs, que frequentemente exigem pagamentos antecipados e contratos de longo prazo. Alguns oferecem GPUs em servidores dedicados, modalidade conhecida como bare metal, que concede aos clientes maior controle sobre os equipamentos, mas também exige que assumam mais responsabilidades técnicas.

As empresas que recorrem a esses provedores menores enfrentam as mesmas dúvidas: quando conseguirão as GPUs e quanto terão de pagar por elas? Sunny Smith, cofundador e diretor de tecnologia da Massed Compute, afirmou que os clientes costumam aceitar compromissos de capacidade quando esperam que os preços subam.

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Leve seus próprios equipamentos

A Oracle, uma das maiores provedoras de computação em nuvem do mundo, permite que os clientes levem suas próprias GPUs para utilizar sua infraestrutura. A empresa de software tem um endividamento maior do que o da Amazon ou o da Microsoft e uma classificação de crédito inferior, o que reduz sua flexibilidade para ampliar agressivamente os gastos com GPUs. Ainda assim, está disposta a operar a tecnologia.

“Como geralmente conseguimos preservar e melhorar as margens em modelos como o de trazer o próprio hardware, o retorno sobre o capital investido (ROIC, na sigla em inglês) dessas estruturas será ainda maior”, afirmou Hilary Maxson, diretora financeira da Oracle, durante uma teleconferência de resultados em junho.

A Oracle não revelou quais empresas escolheram esse modelo. John DiFucci, analista da Guggenheim Securities que recomenda a compra das ações da companhia, afirmou que faria sentido para a Advanced Micro Devices (AMD) e a Nvidia, as duas maiores fabricantes de GPUs, levarem seus próprios equipamentos para a infraestrutura da Oracle.

Em vez de comprar milhares de GPUs, startups em estágio inicial e com capital limitado podem alugá-las por hora, a um custo menor, por meio de provedores de nuvem. Para empresas com grandes necessidades de processamento, a nova modalidade da Oracle também pode ser mais atraente do que construir centros de dados inteiros.

A OpenAI se comprometeu a gastar mais de US$ 300 bilhões com a Oracle ao longo de cinco anos, mas não mencionou a possibilidade de levar suas próprias GPUs.

A OpenAI não quis comentar.

O modelo pode ser interessante para empresas que têm capital para comprar chips de IA, mas não dispõem de energia elétrica, espaço em centros de dados ou mão de obra especializada em quantidade suficiente. Assim como seus concorrentes de grande porte, a Oracle trabalha para garantir acesso a esses três recursos.

Acordos estratégicos

Outra alternativa que começa a ganhar espaço é fechar contratos de grande porte com empresas que dispõem de enormes quantidades de GPUs para locação.

A SpaceX negociou acordos para disponibilizar capacidade excedente em contratos separados com o Google, grande provedor de nuvem, e com a startup de código aberto Reflection.

Em abril, a SpaceX fechou um acordo para fornecer GPUs à Cursor e, posteriormente, anunciou a aquisição da startup de programação com inteligência artificial por US$ 60 bilhões. Em maio, a companhia também firmou um contrato para alugar GPUs à Anthropic por US$ 1,25 bilhão mensais até meados de 2029. É um valor que está fora do alcance da maioria das startups.

Para a SpaceX, porém, a operação é financeiramente vantajosa.

“A economia atual se traduz em um prazo de retorno inferior a um ano para nossos novos investimentos em capacidade computacional”, afirmou Bret Johnsen, diretor financeiro da empresa, a analistas em agosto.

A SpaceX não é a única a explorar essa possibilidade. Em julho, a CNBC informou que a Meta trabalhava para criar uma divisão de serviços de nuvem capaz de comercializar poder de processamento para inteligência artificial.

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O modelo tradicional

Enquanto isso, empresas continuam instalando servidores equipados com GPUs em centros de dados próprios, seguindo o modelo tradicional, à medida que executivos buscam equilibrar capacidade tecnológica e controle de custos.

A receita da divisão de soluções de infraestrutura da fabricante de hardware Lenovo, que atende empresas de grande porte e pequenas e médias empresas, quase dobrou no trimestre encerrado em junho, segundo dados da companhia.

“Estamos vendo cada vez mais empresas começarem a se perguntar: ‘Como posso incorporar a inteligência artificial à minha própria estrutura?’”, afirmou Vlad Rozanovich, vice-presidente sênior da Lenovo.

O preço à vista por hora de uma GPU B200 da Nvidia mais do que dobrou desde março, segundo dados da Ornn, startup que mantém índices de preços para esse mercado.

A Dropbox, empresa de softwares de colaboração, também utiliza GPUs em seus próprios centros de dados, afirmou o CEO Ashraf Alkarmi.

“Se quisermos fazer muito mais, acredito que nossas conexões na cadeia de suprimentos continuarão sendo benéficas e representarão uma vantagem estrutural”, disse.

A Everpure, que comercializa hardware e software de armazenamento para centros de dados, adquiriu suas próprias GPUs para executar modelos de inteligência artificial de pesos abertos utilizados pelos engenheiros de software da companhia, afirmou o CEO Charlie Giancarlo.

“Em um ambiente de preços tão dinâmico, é sempre bom ter várias fontes às quais recorrer”, disse.