Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
Os painelistas estão cautelosos quanto à avaliação das ações da Nvidia e aos riscos potenciais diante do crescimento impressionante e de uma oportunidade de US$ 1 trilhão. Eles destacam o risco de os hiperscalers mudarem para chips personalizados para inferência, o que poderia comoditizar as ofertas da Nvidia e apertar as margens.
Risco: Hiperscalers mudando a inferência para silício interno, potencialmente comoditizando as ofertas da Nvidia e apertando as margens.
Oportunidade: A oportunidade de US$ 1 trilhão nos sistemas Blackwell/Rubin, expandindo o mercado total endereçável.
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A demanda por IA da Nvidia está se expandindo além do treinamento para cargas de trabalho de raciocínio e IA agente.
Os sistemas Blackwell e Rubin poderiam estender muito mais o ciclo de crescimento da Nvidia do que muitos investidores esperam.
A monetização da IA está acelerando a um ritmo sem precedentes.
A inteligência artificial (IA) tem sido o tema de investimento mais proeminente na Wall Street nos últimos anos. Nvidia (NASDAQ: NVDA) se beneficiou dramaticamente dessa tendência, com a ação subindo mais de 640% nos últimos três anos.
Mas, com seu próximo relatório de resultados em 20 de maio, os investidores estão preocupados se a ação já subiu demais ou se ainda há mais upside.
A IA criará o primeiro bilionário do mundo? Nosso time acaba de lançar um relatório sobre a única empresa pouco conhecida, chamada "Monopólio Indispensável", que fornece a tecnologia crítica que a Nvidia e a Intel ambos precisam. Continue »
Aqui estão alguns motivos pelos quais estou considerando comprar as ações antes dos números saírem.
A Nvidia orientou receita de cerca de US$ 78 bilhões, mais ou menos 2%, para o primeiro trimestre do exercício fiscal 2027 (encerrado em 26 de abril de 2026). Isso implica crescimento anual de aproximadamente 73% a 80%, o que é uma taxa de crescimento excepcionalmente forte para uma empresa do tamanho da Nvidia.
O desempenho recente da empresa já reflete um forte momentum. A receita da Nvidia subiu 73% ano a ano para US$ 68,1 bilhões no quarto trimestre do exercício fiscal 2026. O negócio de data center gerou receita de US$ 62,3 bilhões, com crescimento de 75% ano a ano.
Embora a Nvidia já se posicione como uma empresa de infraestrutura de IA, a natureza em mudança da demanda por IA sugere que a oportunidade de crescimento pode ser ainda maior do que parece hoje.
A gestão destacou que a IA está evoluindo da criação de conteúdo para o raciocínio e agora em direção à IA agente, onde os sistemas podem realizar tarefas de forma independente. Como esses sistemas precisam pensar continuamente, ler informações, raciocinar e gerar saídas, eles exigem uma capacidade significativamente maior de computação de inferência. Consequentemente, centros de dados com restrições de energia operam como "fábricas de tokens", gerando continuamente saída de IA. Em vez de focar apenas nos custos dos chips, os clientes estão cada vez mais avaliando quantos tokens seus sistemas podem gerar por unidade de energia.
O ciclo de produto mais recente da Nvidia está focado em abordar essas demandas em evolução de IA. Os sistemas Blackwell já estão vendo uma forte demanda. Anteriormente, a gestão destacou US$ 500 bilhões de demanda de alta confiança e ordens de compra ligadas aos sistemas Blackwell e próximos Rubin até 2026. No entanto, recentemente, o CEO Jensen Huang disse que espera ver pelo menos US$ 1 trilhão de oportunidade ligada a esses sistemas até 2027. Como esse forecast exclui oportunidades adicionais de CPUs, armazenamento e recentemente tecnologia de inferência licenciada (executando modelos de IA em ambiente de produção) da Groq, o mercado total abordável real poderia ser ainda maior.
O sistema Rubin é esperado para entregar melhorias de desempenho muito além de atualizações tradicionais de chips, especialmente para tarefas de IA mais avançadas, como raciocínio e IA agente. Ao entregar ganhos significativos de desempenho combinando chips, redes e software em sistemas completos, os clientes veem melhoria na economia de suas implantações de IA. Isso está ajudando a sustentar o forte crescimento de receita e margens de lucro da Nvidia.
A Nvidia também está se tornando mais agressiva em garantir a capacidade de infraestrutura de IA diretamente. A empresa planeja investir até US$ 2,1 bilhões no operador de data center Iren como parte de uma parceria para implantar até 5 gigawatts de infraestrutura de IA.
A Nvidia também está investindo na cadeia de suprimentos de infraestrutura de IA. A empresa está ajudando a financiar novas fábricas para o fabricante de vidro Corning através de um pagamento antecipado de bilhões de dólares. O vidro da Corning é usado em cabos de fibra óptica necessários para a infraestrutura de rede dentro dos centros de dados de IA.
Embora os cinco maiores hyperscalers representem quase 60% do negócio da Nvidia, os restantes 40% vêm de empresas, projetos de IA soberana, nuvens regionais, aplicações industriais, robótica, grandes sistemas, supercomputadores, servidores pequenos e computação de borda. A base de clientes diversificada torna a Nvidia resiliente a desacelerações no gasto de qualquer indústria ou grupo de clientes.
A monetização da IA também parece estar melhorando mais rápido do que o esperado. A gestão destacou que algumas empresas nativas de IA estão adicionando quase US$ 1 bilhão a US$ 2 bilhões de receita a cada semana à medida que a adoção de IA aumenta. Isso ajuda a resolver uma das maiores preocupações sobre o gasto com IA: se os clientes podem, eventualmente, gerar retornos significativos com esses investimentos.
A gestão também destacou que a inferência está se tornando crítica porque impulsiona diretamente a receita do cliente. À medida que os sistemas de IA lidam com mais raciocínio, codificação, busca e cargas de trabalho de IA agente, as empresas precisam de uma capacidade computacional significativamente maior para gerar tokens e servir usuários de forma eficiente.
Essas tendências destacam a natureza durável, mais ampla e cada vez mais comercial da demanda por IA.
A Nvidia está exposta a riscos como restrições de exportação na China, pressões competitivas de designers de chips e hyperscalers desenvolvendo chips proprietários, redução do gasto com IA e uma alta avaliação. Apesar desses desafios, a história de crescimento mais ampla da empresa permanece intacta.
Ao entrar no relatório de resultados de 20 de maio, as expectativas dos investidores certamente são altas. Mas os fatores de demanda subjacentes da Nvidia ainda parecem fortes, amplos e cada vez mais comerciais.
Se o comentário de longo prazo da gestão sobre a demanda provar correto, o preço das ações da Nvidia pode subir ainda mais nos próximos anos.
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Manali Pradhan, CFA não tem posição em nenhuma das ações mencionadas. O Motley Fool tem posições em e recomenda Corning e Nvidia. O Motley Fool tem uma política de divulgação.
As opiniões e visões expressas aqui são as opiniões e visões do autor e não necessariamente refletem as do Nasdaq, Inc.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"A transição da Nvidia para um modelo de "fábrica de tokens" focado em inferência é estruturalmente sólida, mas a avaliação atual ignora os riscos inevitáveis de desaceleração inerentes à escala nessa magnitude."
O pivô da Nvidia de treinamento para inferência e fluxos de trabalho agênticos é a narrativa estrutural correta, mas o mercado está precificando a perfeição. Embora a oportunidade de US$ 1 trilhão nos sistemas Blackwell/Rubin seja atraente, os investidores estão ignorando a lei dos grandes números. Manter um crescimento de mais de 70% contra uma base de receita de US$ 78 bilhões requer uma expansão sem precedentes do mercado total endereçável que assume zero resfriamento significativo no CapEx dos hiperscalers. A dependência de métricas de "fábrica de tokens" é uma maneira inteligente de mascarar a saturação potencial de hardware. Sou cauteloso porque a avaliação atual das ações deixa margem zero para erros se gargalos na cadeia de suprimentos ou atrasos no financiamento de IA soberana se manifestarem na impressão do primeiro trimestre.
Se a demanda por inferência realmente escalar linearmente com a adoção de IA agêntica, a avaliação atual da Nvidia é, na verdade, um desconto, pois o mercado está subestimando significativamente o potencial de receita recorrente de longo prazo de seu ecossistema de hardware definido por software.
"O crescimento da Nvidia permanece robusto, mas desacelerando, com riscos da China omitidos, crescente concorrência de ASICs e avaliação rica oferecendo pouca margem para erros pré-lucros."
A receita do 4º trimestre do ano fiscal de 2026 da Nvidia atingiu US$ 68,1 bilhões (aumento de 73% YoY), com data center em US$ 62,3 bilhões (aumento de 75%), e a orientação para o 1º trimestre do ano fiscal de 2027 de US$ 78 bilhões (±2%) implica um crescimento de 73-80% — impressionante para sua escala, mas desacelerando em relação aos picos anteriores de três dígitos. O artigo exalta a "oportunidade" de US$ 1 trilhão para Blackwell/Rubin como demanda garantida, mas é um TAM vago excluindo CPUs/armazenamento, enquanto omite as proibições de exportação da China (potencialmente um impacto de receita de 15-20%) e a mudança dos hiperscalers para chips personalizados (TPUs do Google, Trainium da Amazon). Com um P/L futuro não divulgado, mas provavelmente superior a 35x, em meio ao excesso de capex dos investimentos em Iren/Corning, a perfeição está precificada para os lucros de 20 de maio.
O pivô da IA para cargas de trabalho de inferência/agênticas que consomem muita energia favorece exclusivamente os sistemas full-stack da Nvidia (chips + redes + software), com pipeline de US$ 1 trilhão e demanda diversificada de 40% não-hiperscalers permitindo crescimento sustentado de mais de 50% e expansão de margens.
"A previsão de US$ 1 trilhão da gerência para os sistemas Blackwell/Rubin é uma orientação aspiracional, não receita contratada — o verdadeiro teste é se o capex dos hiperscalers permanecerá racional ou entrará em território de bolha até o final de 2026."
O artigo confunde *sinais de demanda* com *demanda realizada*. Sim, a Nvidia projeta um crescimento de 73-80% YoY e a gerência cita uma oportunidade de US$ 1 trilhão até 2027 — mas isso é um comentário prospectivo, não receita faturada. A tese da "fábrica de tokens" impulsionada pela inferência é real, no entanto, o artigo ignora um risco crítico: se os hiperscalers (60% da receita) atingirem limites de ROI ou reduzirem o capex, os 40% diversificados não absorverão o choque rápido o suficiente. Além disso, o investimento de US$ 2,1 bilhões na Iren e os pré-pagamentos da Corning são *alocação de capital*, não validação de demanda — eles estão garantindo a própria cadeia de suprimentos da Nvidia, o que sugere uma proteção interna contra a incerteza.
A avaliação da Nvidia já precifica essa tese de US$ 1 trilhão. Se o 1º trimestre do ano fiscal de 2027 errar a orientação em até 3-5 pontos, ou se a gerência recuar no TAM do Rubin, as ações serão reavaliadas acentuadamente para baixo, apesar do negócio subjacente permanecer forte.
"A alta da Nvidia depende de um aumento de monetização de IA desproporcional e durável de cargas de trabalho agênticas; se esse aumento se provar mais fraco ou de vida mais curta do que o artigo implica, os riscos de alta são substanciais."
O artigo enquadra a Nvidia como aproveitando um aumento na demanda de IA para raciocínio e cargas de trabalho agênticas, com Blackwell/Rubin expandindo o TAM e uma orientação ousada para o 1º trimestre do ano fiscal de 2027 de cerca de US$ 78 bilhões, implicando um crescimento de 73-80% YoY. Se for verdade, as ações podem ser reavaliadas. No entanto, o caso otimista repousa sobre uma monetização altamente otimista e um ciclo de capex de data center de vários anos que pode desacelerar. A peça ignora se a demanda real se converte em lucros duráveis e minimiza riscos como controles de exportação da China, revisão regulatória, concorrência de pilhas de IA fechadas e picos potenciais de CAPEX. Uma falha em um ponto de dados ou uma orientação mais fraca pode desencadear uma compressão significativa de múltiplos, mesmo com crescimento sólido.
Mesmo que a tese de demanda se mantenha, as ações da Nvidia estão precificando a perfeição; o potencial de alta no curto prazo pode ser limitado se o momentum dos lucros desacelerar ou os gastos com IA normalizarem antes do esperado. A tese depende de um multiplicador insustentável em um ciclo de gastos de IA em evolução.
"O surgimento de silício personalizado interno para inferência tornará o hardware da Nvidia uma commodity e corroerá seu poder de precificação premium."
Grok, seu foco em silício personalizado como o TPU do Google é o verdadeiro risco oculto. Enquanto a Nvidia domina o cluster de treinamento, a inferência está se tornando uma corrida de commodities onde os hiperscalers priorizarão o custo por token em vez do premium dos sistemas completos da Nvidia. Se AWS e Google mudarem com sucesso a inferência para silício interno, a narrativa da "fábrica de tokens" da Nvidia colapsará em uma simples compressão de margem de hardware. Estamos ignorando a mudança de chips proprietários "essenciais" para alternativas internas "boas o suficiente" que priorizam a eficiência do balanço patrimonial em vez do desempenho máximo.
"O fosso de software CUDA da Nvidia e a diversificação de IA soberana neutralizam os riscos de silício personalizado dos hiperscalers e da China."
Gemini, seu medo de comoditização da inferência ignora o fosso da CUDA da Nvidia: os hiperscalers não podem mudar para TPUs sem custos massivos de retreinamento e quebra de bloqueio do ecossistema, pois a IA agêntica exige inferência de baixa latência perfeita. O impacto de 15-20% da China de Grok é exagerado — as proibições recentes visam chips de ponta, mas as vendas legadas persistem. A IA soberana (empresarial/soberana agora mais de 40% da receita de DC) acelera independentemente das oscilações do capex dos hiperscalers que Claude observa.
"O risco de comoditização da inferência é real se os hiperscalers alcançarem paridade de desempenho de mais de 80% a um custo materialmente menor — os custos de troca de CUDA importam menos quando a carga de trabalho é sensível ao preço."
A defesa do bloqueio CUDA de Grok é exagerada. Os hiperscalers não precisam de paridade perfeita — eles precisam de 85% do desempenho da Nvidia a 60% do custo. As cargas de trabalho de inferência são tolerantes à latência em comparação com o treinamento; as curvas de adoção de TPU/Trainium sugerem que eles já estão cruzando esse limiar. A verdadeira questão: a receita não-hiperscaler de 40% da Nvidia cresce rápido o suficiente para compensar uma mudança de inferência de 10-15% dos hiperscalers? Ninguém modelou esse cenário.
"A rápida adoção interna de silício por hiperscalers pode corroer as margens da Nvidia e desencadear uma reavaliação, a menos que o poder de precificação e o crescimento não-hiperscalers se mantenham."
Gemini, sua preocupação com a comoditização da inferência é válida, mas o risco maior é o ritmo. Se os hiperscalers acelerarem a adoção de silício interno mais rápido do que o previsto, a Nvidia poderá enfrentar compressão de margens mesmo com crescimento constante de unidades, pois o poder de precificação diminui e os custos de serviço aumentam. O bloqueio CUDA/eco não é um fosso permanente em uma corrida para reduzir $/token. Uma mistura sustentada de 40% não-hiperscalers pode não compensar totalmente um forte recuo no capex dos hiperscalers ou uma depreciação acelerada de chips.
Os painelistas estão cautelosos quanto à avaliação das ações da Nvidia e aos riscos potenciais diante do crescimento impressionante e de uma oportunidade de US$ 1 trilhão. Eles destacam o risco de os hiperscalers mudarem para chips personalizados para inferência, o que poderia comoditizar as ofertas da Nvidia e apertar as margens.
A oportunidade de US$ 1 trilhão nos sistemas Blackwell/Rubin, expandindo o mercado total endereçável.
Hiperscalers mudando a inferência para silício interno, potencialmente comoditizando as ofertas da Nvidia e apertando as margens.