Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
Os painelistas têm um sentimento misto sobre o futuro da Nvidia, com preocupações sobre potencial desaceleração da demanda, aumento da concorrência de ASICs personalizados e riscos regulatórios, mas também reconhecendo o forte ecossistema CUDA da empresa e as vantagens da cadeia de suprimentos.
Risco: Desaceleração da demanda devido a uma desaceleração no capex de hiperscaladores ou a uma mudança para um uso mais eficiente de GPUs.
Oportunidade: O forte ecossistema CUDA da Nvidia e as vantagens da cadeia de suprimentos, incluindo alocação prioritária na TSMC para empacotamento CoWoS.
Esta análise é gerada pelo pipeline StockScreener — quatro LLMs líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) recebem prompts idênticos com proteções anti-alucinação integradas. Ler metodologia →
As GPUs da Nvidia a ajudaram a alcançar a fama no mercado de IA.
Mas os investidores se preocuparam com o futuro dos gastos em infraestrutura e da demanda -- e isso pesou nas ações da Nvidia no início deste ano.
A Nvidia (NASDAQ: NVDA) viu seus lucros explodirem trimestre após trimestre, à medida que gigantes da tecnologia correm para adotar seus mais recentes sistemas de inteligência artificial (IA). E isso levou a um desempenho excepcional das ações -- as ações subiram mais de 600% nos últimos três anos, à medida que essa revolução da IA se intensifica.
Mas nos últimos meses, os investidores expressaram preocupação com uma coisa em particular. Eles se preocuparam se os altos níveis de demanda durariam. Grandes provedores de nuvem como Microsoft, Amazon e outros líderes de tecnologia prometeram gastar quase US$ 700 bilhões este ano na construção de infraestrutura, e isso, é claro, está beneficiando designers de chips como a Nvidia. A preocupação, no entanto, é que qualquer desaceleração no ritmo de tais gastos possa fazer o oposto -- e pesar no crescimento.
A IA criará o primeiro trilionário do mundo? Nossa equipe acabou de lançar um relatório sobre uma empresa pouco conhecida, chamada de "Monopólio Indispensável", fornecendo a tecnologia crítica que Nvidia e Intel precisam. Continue »
Considerando tudo isso, os investidores têm prestado atenção especial a quaisquer mensagens de gigantes da tecnologia que possam oferecer insights sobre o que está por vir. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, na teleconferência de resultados desta semana, acabou de entregar grandes notícias aos acionistas -- e isso pode influenciar sua decisão sobre comprar ações da Nvidia agora.
Primeiro, porém, vamos dar uma olhada rápida na história da IA até agora e como a Nvidia evoluiu neste ambiente. Nas fases iniciais do boom da IA, os clientes se concentraram no treinamento de grandes modelos de linguagem -- e para despejar quantidades incríveis de informações nesses modelos em altas velocidades, eles precisavam de computação. A computação ideal veio na forma da unidade de processamento gráfico (GPU) da Nvidia.
Embora outros chips de IA também possam impulsionar o treinamento, as GPUs da Nvidia o fizeram de forma mais rápida e eficiente do que qualquer outra. Os clientes correram para adquirir essas ferramentas poderosas e sistemas completos de IA, e isso impulsionou o crescimento da receita da Nvidia.
Como mencionado acima, após altos níveis de crescimento e demanda, os investidores questionaram se os melhores dias da Nvidia podem ter ficado para trás. A ideia é que, embora os principais clientes de tecnologia estejam gastando muito em infraestrutura agora, isso pode não durar para sempre. É importante notar, no entanto, que a IA não termina com o treinamento -- de fato, isso é apenas o começo.
E isso me leva às grandes notícias que Huang entregou aos acionistas na semana passada.
"A demanda disparou", disse Huang. "A razão é simples. A IA agentiva chegou. A IA agora pode fazer trabalho produtivo e valioso."
Agentes de IA usam o conhecimento de todo esse treinamento para agir e completar tarefas. E o ponto chave aqui é que, para realizar esse trabalho, a IA continua precisando de computação na forma de GPUs -- e unidades centrais de processamento (CPUs). A Nvidia tem isso coberto com seu atual sistema Blackwell e sua mais nova plataforma, Vera Rubin. Projetada para as necessidades de agentes de IA, Rubin está programada para ser lançada no terceiro trimestre deste ano.
Além disso, os clientes continuam a aderir à plataforma Blackwell atual, então Blackwell e Rubin estão posicionadas para impulsionar o crescimento da Nvidia nos próximos trimestres. A empresa diz que o número de data centers parceiros que ultrapassaram 10 megawatts quase dobrou em 12 meses.
O que isso significa para os investidores? Huang claramente entregou notícias positivas, e essas são notícias que também devem aliviar as preocupações dos investidores que questionaram a oportunidade de crescimento futuro. Estamos vendo que a necessidade de computação é contínua e pode até aumentar à medida que mais e mais empresas aplicam IA a situações do mundo real.
Enquanto isso, as preocupações recentes sobre a sustentabilidade da demanda pesaram nas ações da Nvidia no primeiro trimestre e, como resultado, diminuíram sua avaliação. Mesmo que as ações tenham se recuperado desde então, a avaliação permanece muito interessante. As ações são negociadas a 25x as estimativas de lucros futuros, abaixo das 40x no início do ano.
Portanto, após essa grande notícia de Jensen Huang, as ações da Nvidia parecem ser uma compra.
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Adria Cimino tem posições em Amazon. O Motley Fool tem posições e recomenda Amazon, Microsoft e Nvidia. O Motley Fool tem uma política de divulgação.
As visões e opiniões expressas aqui são as do autor e não refletem necessariamente as da Nasdaq, Inc.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"O capex sustentado de hiperscaladores além de 2025 é a suposição não comprovada que determina se 25x os lucros futuros é atraente ou ainda caro."
A afirmação de Huang de que a IA agentiva impulsionou a demanda 'parabólica' pelas plataformas Blackwell e a futura Rubin é o principal sinal otimista, mas o artigo minimiza dois riscos materiais: o capex de hiperscaladores de US$ 700 bilhões pode atingir um platô após 2025, pois o ROI em cargas de trabalho de inferência se mostra menor do que em treinamento, e a Nvidia ainda enfrenta risco de execução na implantação da Vera Rubin prevista para o Q3 2025. A 25x os lucros futuros, a avaliação foi comprimida, mas esse múltiplo incorpora crescimento de receita contínuo de mais de 40% que depende de contínuas construções de data centers em vez de monetização de software. A peça também omite a crescente concorrência de ASICs personalizados da Microsoft e Amazon.
Se as cargas de trabalho de IA agentiva escalarem mais rápido do que o esperado e exigirem clusters contínuos de GPU/CPU para loops de decisão em tempo real, os gastos de US$ 700 bilhões podem se estender até 2026-27, tornando até mesmo 30x os lucros baratos.
"A Nvidia enfrenta um risco oculto de bifurcação: o crescimento da demanda impulsionado pela inferência é real, mas tem margens estruturalmente mais baixas e é mais vulnerável à concorrência de chips personalizados do que o ciclo dominado pelo treinamento que construiu a avaliação atual."
O artigo confunde dois impulsionadores de demanda separados — infraestrutura de treinamento e inferência/IA agentiva — sem abordar uma diferença crítica: a inferência é muito menos intensiva em GPU por unidade de trabalho do que o treinamento. A afirmação de Huang de que 'a demanda se tornou parabólica' precisa de escrutínio: parabólica em relação a qual linha de base e em qual período de tempo? O P/E futuro de 25x é apresentado como uma avaliação 'muito interessante', mas isso ainda é 30% acima da média histórica do S&P 500. O artigo também omite que os principais provedores de nuvem (MSFT, AMZN, GOOG) estão cada vez mais projetando chips personalizados para reduzir a dependência de GPU. Os gastos de US$ 700 bilhões em infraestrutura são reais, mas o artigo não quantifica a porção endereçável da Nvidia ou o risco de erosão competitiva.
Se a inferência de IA agentiva se tornar comoditizada e os provedores de nuvem implementarem com sucesso silício personalizado para 60-70% das cargas de trabalho em 18-24 meses, o TAM (mercado total endereçável) da Nvidia encolherá materialmente, mesmo que a demanda absoluta de GPU aumente — a história de margem e participação de mercado da empresa se quebra.
"A avaliação da Nvidia está atualmente mais atrelada à narrativa de 'IA Agentiva' do que ao ROI comprovado e de longo prazo da infraestrutura que está sendo construída por seus clientes hiperscaladores."
A mudança de Jensen Huang para 'IA Agentiva' é uma mudança clássica de narrativa para justificar o CAPEX sustentado. Embora o artigo destaque um P/E futuro de 25x, essa avaliação pressupõe que o atual frenesi de gastos dos hiperscaladores permaneça linear. O risco real não é apenas a demanda; é a 'armadilha da utilidade'. Se Microsoft, Amazon e Google não demonstrarem ROI claro e escalável desses agentes de IA nos próximos 18 meses, os gastos com infraestrutura atingirão um muro, não importa o quão 'parabólica' a demanda soe. A NVDA está atualmente precificada para a perfeição, assumindo que Blackwell e Rubin manterão as margens brutas atuais, apesar da crescente concorrência de silício personalizado (ASICs) desenvolvidos internamente por seus maiores clientes.
Se a IA Agentiva criar uma verdadeira revolução de produtividade, os atuais US$ 700 bilhões em gastos com infraestrutura parecerão um erro de arredondamento, fazendo com que a avaliação atual da NVDA pareça barata em retrospectiva.
"O potencial de alta da Nvidia ainda depende de um ciclo de computação de IA para data centers longo e ininterrupto; qualquer desaceleração no capex de nuvem ou mudança nas dinâmicas de demanda pode comprimir a avaliação e limitar o potencial de alta."
A conclusão otimista repousa no ciclo robusto de computação de IA para data centers da Nvidia, com Huang sinalizando demanda parabólica e posicionamento de Rubin/Blackwell. No entanto, o artigo ignora riscos-chave: qualquer desaceleração no capex de hiperscaladores, uma mudança mais acentuada do que o esperado para eficiência que reduza as necessidades de contagem de GPUs, ou uma dinâmica competitiva crescente da AMD/Intel podem erodir o momentum de crescimento. A receita da Nvidia tem alto risco de concentração (poucos grandes clientes de nuvem) e atritos regulatórios/geopolíticos podem limitar os mercados endereçáveis futuros. A ~25x os lucros futuros, a ação permanece uma aposta de longa duração; mesmo uma modesta desaceleração da demanda ou pressão nas margens pode desencadear compressão de múltiplos antes que os lucros se recuperem.
Argumentavelmente o contra mais forte: o boom de hardware de IA pode atingir um platô mais cedo do que o esperado se os ciclos de capex de nuvem desacelerarem ou os ganhos de eficiência reduzirem a frequência de atualização de GPU; isso poderia desencadear uma compressão significativa de múltiplos, mesmo que alguma adoção de IA permaneça.
"O fosso do CUDA atrasa a erosão do ASIC, mantendo as premissas de crescimento da Nvidia intactas até 2026."
Claude aponta os ASICs personalizados da Microsoft e Amazon como uma ameaça direta ao TAM da Nvidia, mas isso ignora o atraso de vários anos para alcançar o desempenho em nível de CUDA e a paridade do ecossistema de desenvolvedores. Mesmo a migração parcial de cargas de trabalho até 2027 ainda deixaria a Nvidia capturando a maioria dos ciclos de treinamento e inferência agentiva de alta margem. O múltiplo de 25x já precifica alguma perda de participação, então o caso pessimista requer adoção de ASIC mais rápida do que a história sugere ser realista.
"O silício personalizado não precisa corresponder ao CUDA; ele precisa ser lucrativo o suficiente para o uso dos próprios hiperscaladores, o que muda completamente a matemática competitiva."
Grok assume que o fosso do CUDA persiste, mas subestima o incentivo econômico que impulsiona o silício personalizado. Microsoft e Amazon não estão buscando paridade — eles estão buscando 70% de eficiência a 30% de custo para *suas próprias* cargas de trabalho de inferência. Eles não precisam superar a Nvidia em todos os lugares; eles precisam vencer internamente. O atraso de vários anos é real, mas a recompensa (bilhões em economia de capex) comprime os prazos. O múltiplo de 25x da Nvidia assume que o TAM permanece intacto; ele não precifica um cenário de ASIC 'bom o suficiente'.
"A principal vantagem competitiva da Nvidia é seu acesso dominante à capacidade restrita de empacotamento avançado da TSMC, que os hiperscaladores não podem replicar facilmente."
Claude e Grok estão debatendo o fosso, mas perdendo a realidade da cadeia de suprimentos: a capacidade da TSMC. Mesmo que os ASICs personalizados sejam 'bons o suficiente', a Nvidia detém a alocação prioritária na TSMC para o empacotamento CoWoS. Os hiperscaladores não podem simplesmente mudar para silício personalizado se não tiverem a capacidade da fundição para fabricá-lo em escala. A proteção real da Nvidia não é apenas o CUDA; é a garganta de estrangulamento da cadeia de suprimentos física que impede os concorrentes de escalar seus próprios chips rápido o suficiente para importar até 2026.
"A adoção de 60-70% de ASICs internos pela Claude em 18-24 meses é muito agressiva e ignora como o ecossistema CUDA e as restrições de suprimento defendem a posição da Nvidia."
A adoção de 60-70% de ASICs internos pela Claude em 18-24 meses me parece agressiva demais; o lock-in do fornecedor geralmente retarda a adoção externa e a paridade de software atrasa. Se for verdade, o TAM encolheria, mas mesmo assim a Nvidia não está encarando o zero — o ecossistema CUDA, a pilha de software e as GPUs habilitadas por CoWoS mantêm um papel. A questão maior é se a capacidade na TSMC permitirá que os hiperscaladores escalem chips internos rápido o suficiente para erodir o poder de precificação da Nvidia.
Os painelistas têm um sentimento misto sobre o futuro da Nvidia, com preocupações sobre potencial desaceleração da demanda, aumento da concorrência de ASICs personalizados e riscos regulatórios, mas também reconhecendo o forte ecossistema CUDA da empresa e as vantagens da cadeia de suprimentos.
O forte ecossistema CUDA da Nvidia e as vantagens da cadeia de suprimentos, incluindo alocação prioritária na TSMC para empacotamento CoWoS.
Desaceleração da demanda devido a uma desaceleração no capex de hiperscaladores ou a uma mudança para um uso mais eficiente de GPUs.