Por Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
O painel expressa preocupações sobre riscos de execução, economias unitárias e a natureza cíclica dos gastos de capital em IA, sugerindo uma potencial correção nos gastos com infraestrutura. Eles também destacam o risco de compressão de margens devido à concorrência de silício personalizado e restrições de energia.
Risco: Falta de ROI para empresas que compram chips de IA, levando a uma correção nos gastos com infraestrutura
Oportunidade: Nenhum explicitamente declarado
Esta análise é gerada pelo pipeline StockScreener — quatro LLMs líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) recebem prompts idênticos com proteções anti-alucinação integradas. Ler metodologia →
Oportunidades de investimento como a inteligência artificial (IA) não ocorrem com tanta frequência. Com a grande construção de infraestrutura de centros de dados que está acontecendo, estou confiante em chamar isso de uma oportunidade de investimento de geração, e acredito que cinco ações oferecem as melhores formas de aproveitar: Nvidia(NASDAQ: NVDA), Broadcom(NASDAQ: AVGO), Micron(NASDAQ: MU), Nebius (NASDAQ: NBIS) e CoreWeave(NASDAQ: CRWV).
A IA criará o primeiro bilionário do mundo? Nosso time acaba de lançar um relatório sobre uma empresa pouco conhecida, chamada 'Monopólio Indispensável', que fornece a tecnologia crítica que Nvidia e Intel ambos precisam.
Investidores podem estar cansados de ouvir sobre Nvidia, mas ela realmente é uma das melhores formas de apostar na construção de centros de dados. Seu crescimento de receita tem sido consistentemente alto, e ela demonstrou repetidamente por que seus produtos são os melhores disponíveis. Quanto ao futuro, Nvidia acredita que os investimentos em infraestrutura de centros de dados globais poderiam aumentar de $600 bilhões em 2025 para entre $3 trilhões e $4 trilhões anualmente até 2030.
A liderança da Nvidia tem mais informações sobre seu prognóstico de vendas do que o investidor médio, então vale a pena prestar atenção a projeções ousadas como essa. Embora o valor real do gasto em infraestrutura de centros de dados naquele ano possa não estar nesse intervalo, a direção que Nvidia vê o mercado seguindo provavelmente está correta. Dado que ela ainda está fornecendo uma grande parte dos processadores de alta performance que essa indústria depende, é uma ação obrigatória.
Broadcom
A Broadcom é uma investimento semelhante à Nvidia, pois também fornece hardware de computação de IA. No entanto, ela está abordando o mercado de centros de dados de um ângulo diferente. Em vez de projetar GPUs de propósito geral como a Nvidia, ela está se associando diretamente com hyperscalers para projetar chips de IA personalizados que lidam com as cargas de trabalho específicas que os compradores esperam.
Isso é um negócio massivo e crescente, e a equipe de gestão da Broadcom acredita que esse segmento poderia gerar $100 bilhões em receita em 2027. Isso representaria um crescimento significativo para a Broadcom, e se os chips de IA personalizados continuarem sendo um produto quente, a ação está pronta para subir ainda mais.
Micron
Servidores de IA exigem grandes quantidades de memória de alta largura de banda em proximidade próxima de seus processadores para funcionar corretamente, e atualmente, não há suficientes chips de memória para todos. Isso colocou os fabricantes de chips de memória, como a Micron, em uma posição forte, permitindo que eles aumentem significativamente seus preços. Ao mesmo tempo, seus custos de entrada estão permanecendo relativamente estáveis. O resultado: a receita e os lucros da Micron têm subido vertiginosamente.
Embora todos os fabricantes de memória estejam construindo novas fábricas para aumentar a produção, essas fábricas levam tempo para serem colocadas online. Além disso, com a demanda por chips de memória esperada para triplicar de 2025 a 2028, essa escassez persistirá por algum tempo mesmo enquanto a produção cresce. Isso é bom para a ação da Micron, e com a Wall Street esperando um crescimento de receita de 193% para o restante deste ano e 57% no próximo, ela tem muito potencial de crescimento.
Nebius
A Nebius tem o crescimento mais rápido da lista. No Q1, sua receita subiu um aumento impressionante de 684%. Ela está crescendo tão rapidamente porque está construindo uma plataforma neocloud adaptada para IA. A Nvidia é um investidor importante na Nebius e também um fornecedor-chave.
À medida que mais empresas se apressam para colocar a capacidade de computação de IA online, e com uma escassez de capacidade de centros de dados persistindo, a Nebius continuará a crescer em popularidade, pois sua configuração completa é muito popular entre desenvolvedores. A Nebius tem planos de expansão massivos, e suas receitas crescerão rapidamente por algum tempo enquanto ela constrói sua infraestrutura de computação, o que deve levar a mais upside para a ação.
CoreWeave
A CoreWeave é semelhante à Nebius no sentido de que é um operador de neocloud e está focada em fornecer recursos de computação de IA através da nuvem. No entanto, em vez de oferecer uma configuração completa, ela se concentra em fornecer bancos de GPUs para treinamento para clientes que precisam de mais capacidade de computação. Isso atende a uma necessidade diferente, mas essa necessidade ainda é massiva.
Assim como a Nebius, ela está crescendo rapidamente -- a receita aumentou 112% ano a ano no Q1 para $2,1 bilhão. Ela tem um backlog quase de $100 bilhões, destacando a grande demanda por seu produto enquanto ela constrói mais centros de dados. Isso é bom para o futuro da CoreWeave. Se ela puder continuar a construir sua capacidade e trabalhar para a lucratividade, poderia ser uma ação de IA de topo para possuir nas próximas décadas.
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Keithen Drury tem posições em Broadcom, Nebius Group e Nvidia. O Motley Fool tem posições em e recomenda Broadcom, Micron Technology e Nvidia. O Motley Fool tem uma política de divulgação.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"A projeção de gastos anuais em data centers de US$ 3-4 trilhões até 2030 é a suposição crucial que, se revisada para baixo, minaria simultaneamente todas as cinco ações destacadas."
O caso otimista do artigo se baseia na previsão de gastos de capital (capex) em data centers da Nvidia de US$ 3-4 trilhões até 2030 e nos rápidos aumentos de receita na Broadcom, Micron, Nebius e CoreWeave. No entanto, ele minimiza o risco de execução para os dois nomes de neocloud, que ainda carecem de lucratividade sustentada, e ignora a rapidez com que a concorrência de ASICs personalizados e os aumentos na oferta de memória podem comprimir as margens. O escrutínio do ROI dos hyperscalers sobre os gastos com IA está aumentando; qualquer pausa nos orçamentos de 2026-27 atingiria todos os cinco nomes simultaneamente. As avaliações já embutem a perfeição, deixando pouca margem para os inevitáveis atrasos nas construções de fábricas e restrições de energia que o artigo nunca menciona.
Mesmo que os gastos de capital fiquem aquém do limite superior da Nvidia, a direção permanece fortemente ascendente e as cinco ações ainda podem se valorizar a taxas acima do mercado por vários anos, dada a demanda estrutural.
"A demanda por infraestrutura de IA é real, mas o artigo confunde crescimento de linha de frente com retornos sustentáveis — ele ignora a compressão de margens, a fragmentação competitiva e o risco de commodities cíclicas em toda a pilha."
O artigo confunde *demanda* com *lucratividade*. Sim, os gastos de capital com IA estão explodindo — a projeção de US$ 3-4 trilhões da Nvidia até 2030 é credível em termos de direção. Mas o artigo seleciona cinco ações sem abordar as brutais economias unitárias: a Nebius cresceu 684% ano a ano no primeiro trimestre, mas ainda é não lucrativa; o backlog de US$ 100 bilhões da CoreWeave não significa nada se as margens comprimirem à medida que a capacidade inunda o mercado. A escassez de memória da Micron é real, mas cíclica — as fábricas entram em operação em 2026-27, e a memória é notoriamente comoditizada. O artigo também esconde que a estratégia de chips personalizados da Broadcom só funciona se os hyperscalers não se integrarem verticalmente ainda mais (eles estão). O domínio da Nvidia é real, mas nas avaliações atuais (~30x P/E futuro), você está precificando a perfeição.
O argumento mais forte contra: o crescimento dos gastos de capital em data centers não se traduz linearmente em receita para fornecedores de chips se (1) o silício personalizado acelerar, fragmentando o TAM da Nvidia, e (2) o excesso de oferta de memória chegar mais rápido do que o esperado, esmagando o poder de precificação da Micron até 2027.
"A atual tese de investimento em IA depende de uma extrapolação insustentável dos gastos com infraestrutura que ignora a inevitável cyclicalidade e as pressões de ROI enfrentadas pelos hyperscalers."
O artigo confunde gastos com infraestrutura com lucratividade empresarial sustentável, ignorando o 'abismo de gastos de capital em IA'. Enquanto Nvidia (NVDA) e Broadcom (AVGO) são beneficiárias claras das atuais expansões dos hyperscalers, o mercado está precificando um crescimento perpétuo de mais de 50% que é historicamente insustentável. A Micron (MU) é cíclica; sua narrativa atual de 'escassez' ignora o inevitável excesso de oferta assim que a nova capacidade atingir o mercado. Além disso, destacar entidades privadas como a CoreWeave ao lado de ações públicas cria uma falsa sensação de liquidez e paridade de risco. O risco real não é a falta de demanda por IA, mas a falta de ROI para as empresas que compram esses chips, o que eventualmente forçará uma correção brutal nos gastos com infraestrutura.
Se os fluxos de trabalho de agentes de IA alcançarem adoção generalizada em empresas em 2025, os gastos atuais com infraestrutura podem se provar apenas a fase 'fundacional' de um ciclo de produtividade de trilhões de dólares, fazendo com que as avaliações atuais pareçam baratas em retrospecto.
"O boom dos data centers de IA provavelmente recompensará líderes duráveis e ricos em fluxo de caixa (como NVDA e AVGO) em vez de entrantes especulativos de curto prazo (NBIS/CRWV), e as avaliações devem refletir esse risco."
Os gastos de capital em IA são reais e a Nvidia continua sendo o principal motor, mas este artigo seleciona cinco nomes, incluindo dois com visibilidade questionável no mercado público. O risco mais forte é que a demanda por data centers seja altamente cíclica e a concorrência de preços possa comprimir as margens; os ciclos de memória podem diminuir, e a força da Micron depende do poder de precificação de curto prazo. Nebius (NBIS) e CoreWeave (CRWV) são menos transparentes em seus fundamentos e podem não entregar lucratividade ou liquidez proporcionais. Um gasto anual em data centers de US$ 3-4 trilhões até 2030 é uma meta direcional, não um resultado garantido; o sentimento pode mudar se a adoção de software de IA ou os custos de energia decepcionarem.
O argumento mais forte contra uma posição neutra é que o ciclo de hardware de IA pode se provar cíclico e volátil; se a adoção de software estagnar ou os gastos de capital diminuírem, Nvidia e Broadcom podem ver compressão de margens, enquanto Nebius e CoreWeave lutam com liquidez e lucratividade.
"O momento da adoção de ASICs personalizados pode comprimir a Nvidia antes que o excesso de oferta de memória atinja a Micron."
Claude aponta o silício personalizado como uma ameaça à margem, mas minimiza o cronograma: se os hyperscalers mudarem até mesmo 15% das cargas de trabalho de treinamento para ASICs internos até o final de 2026, a receita da Nvidia se achatará antes que o excesso de oferta de memória chegue. Essa sequência é mais importante do que preocupações isoladas de economia unitária, porque atinge o nome de maior múltiplo primeiro e pode desencadear uma desvalorização simultânea em toda a cesta.
"O risco de ASIC personalizado é real, mas dependente do cronograma; a compressão de margens via diversificação de fornecedores é a ameaça mais imediata do que o deslocamento de receita."
O argumento de sequência do Grok é aguçado, mas assume que os hyperscalers podem implantar ASICs personalizados em escala até o final de 2026 — uma janela de 18 meses que historicamente favorece os incumbentes com rendimento comprovado e pilhas de software. Mais provável: o silício personalizado capturará 5-8% do treinamento incremental até 2027, não 15%. A ameaça real é a *opcionalidade* — a disposição dos hyperscalers em diversificar fornecedores, o que erode o poder de precificação da Nvidia antes que o crescimento do volume diminua. Essa é uma história de margens, não um abismo de receita.
"A erosão do poder de precificação impulsionado por software da Nvidia via silício personalizado comprimirá os múltiplos de avaliação bem antes que o crescimento da receita atinja um muro."
Claude, você está subestimando o argumento do 'software moat'. Os hyperscalers não estão apenas construindo chips; eles estão construindo pilhas de software alternativas para contornar o CUDA. Mesmo uma mudança de 5% para silício personalizado é um sinal massivo de erosão do poder de precificação, não apenas um evento menor de compressão de margens. Se a Nvidia perder seu status de 'essencial' na camada de treinamento, o prêmio de avaliação evapora muito antes que a receita realmente caia. O risco não é apenas volume; é o múltiplo de valor terminal.
"Uma mudança de 5-8% para silício personalizado até 2027 subestima o software moat e pode desencadear compressão de margens devido a custos de energia e crescimento de capacidade, ameaçando o prêmio de avaliação."
Claude, argumentar que 5-8% do treinamento incremental se tornará silício personalizado até 2027 subestima o software moat e o momentum da integração em torno do CUDA; mesmo pequenas mudanças de participação podem suprimir os preços, dadas as ferramentas de bloqueio e as estratégias de múltiplos fornecedores. O maior risco é a compressão de margens devido a restrições de energia/resfriamento e adições de capacidade mais rápidas do que o esperado que superam o crescimento da demanda por GPUs, não apenas a diversificação de fornecedores. Isso pode inclinar o risco em direção ao prêmio de avaliação, mesmo que a receita permaneça robusta.
O painel expressa preocupações sobre riscos de execução, economias unitárias e a natureza cíclica dos gastos de capital em IA, sugerindo uma potencial correção nos gastos com infraestrutura. Eles também destacam o risco de compressão de margens devido à concorrência de silício personalizado e restrições de energia.
Nenhum explicitamente declarado
Falta de ROI para empresas que compram chips de IA, levando a uma correção nos gastos com infraestrutura