Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
O consenso do painel é pessimista em relação à meta de avaliação de US$ 15T da Nvidia até 2029, citando taxas de crescimento insustentáveis, pressão nas margens da concorrência de silício customizado e potencial compressão de TAM devido a riscos geopolíticos e comoditização de hardware.
Risco: Comoditização de hardware e mudança para silício customizado para inferência, potencialmente levando a pressão nas margens e compressão de TAM.
Oportunidade: Nenhum identificado como oportunidade de consenso.
Esta análise é gerada pelo pipeline StockScreener — quatro LLMs líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) recebem prompts idênticos com proteções anti-alucinação integradas. Ler metodologia →
A Nvidia é a maior empresa do mundo no momento, mas não se surpreenda se ela se tornar ainda maior.
Os resultados mais recentes da Nvidia fornecem uma clara indicação de que sua dominância em chips de IA não vai desaparecer.
A Nvidia (NASDAQ: NVDA) se tornou a primeira empresa do mundo a atingir uma capitalização de mercado de US$ 5 trilhões em outubro de 2025, impulsionada pelo crescimento alimentado por inteligência artificial (IA) em sua receita e lucros nos últimos anos.
A boa notícia para os investidores da Nvidia é que o crescimento do gigante de semicondutores não mostra sinais de desaceleração. Ela continua a dominar o lucrativo mercado de chips de IA e, mais importante, a Nvidia continua a buscar novas oportunidades para sustentar seu crescimento fenomenal.
A IA criará o primeiro trilhonário do mundo? Nossa equipe acabou de lançar um relatório sobre uma empresa pouco conhecida, chamada de "Monopólio Indispensável" fornecendo a tecnologia crítica que a Nvidia e a Intel precisam. Continue »
O desempenho da Nvidia no primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 (que terminou em 26 de abril) mostra claramente que a crescente concorrência no mercado de chips de IA não está afetando seu crescimento. Na verdade, não me surpreenderia se ela se tornasse a primeira empresa de US$ 15 trilhões do mundo nos próximos três anos. Vamos ver por que isso é provável.
A Nvidia dominou o mercado de chips de IA nos últimos anos graças às suas unidades de processamento gráfico (GPUs), que oferecem poder de computação paralelo massivo, tornando-as ideais para o treinamento de modelos de linguagem grandes (LLMs). No entanto, há evidências suficientes de que hyperscalers e empresas de IA preferem chips personalizados na era da inferência para reduzir os custos de computação.
Não é surpreendente, pois as cargas de trabalho de inferência requerem muito menos poder computacional do que a fase de treinamento, razão pela qual as GPUs são consideradas excessivas para aplicações de inferência. No entanto, os resultados mais recentes da Nvidia deixam claro que suas GPUs permanecem relevantes na era da inferência de IA.
A empresa relatou um aumento de 85% ano a ano na receita no 1º trimestre do ano fiscal, para US$ 81,6 bilhões. Esse foi um aumento significativo em relação ao crescimento de receita de 69% que ela relatou no mesmo período do ano passado. O especialista em semicondutores viu um salto de 140% ano a ano em seus lucros não GAAP, para US$ 1,87 por ação, novamente superando o crescimento de 33% que ela registrou no período equivalente do ano anterior.
A previsão da Nvidia sugere claramente que seu crescimento está pronto para acelerar. A empresa prevê US$ 91 bilhões em receita no trimestre atual, um aumento de 95% em relação ao período do ano anterior. A capacidade da empresa de acelerar o crescimento, apesar de ter uma base de receita maciça, é louvável, indicando que a Nvidia está agora em uma posição robusta para capitalizar na próxima fase do ciclo de computação de IA.
De acordo com a Deloitte, a inferência de IA representará dois terços do poder de computação em data centers este ano. No entanto, a gigante de consultoria acrescenta que, em vez de chips focados em inferência, a maioria da computação será realizada por chips poderosos, como GPUs. Dado que a Nvidia está projetando seus racks de servidor para oferecer maior desempenho de inferência a custos mais baixos, é fácil ver por que hyperscalers, clientes soberanos e provedores de computação em nuvem continuam a fazer fila por seus chips.
A administração da Nvidia observou na última teleconferência de resultados que seus racks de servidor de próxima geração, Vera Rubin, podem "oferecer um aumento de até 35 vezes no rendimento de inferência e um aumento de até 10 vezes na receita de fábrica de IA em comparação com o Blackwell". Portanto, é fácil ver por que a administração da Nvidia está confiante em atingir US$ 1 trilhão em receita com seus chips Blackwell e Rubin em 2026 e 2027.
Além disso, a empresa acredita que as aplicações de inferência e IA de agentes aumentarão significativamente os gastos com infraestrutura de IA de uma estimativa de US$ 1 trilhão em 2026 para uma faixa de US$ 3 trilhões a US$ 4 trilhões até o final da década. A Nvidia relatou US$ 75,2 bilhões em receita de data center no 1º trimestre do ano fiscal, o que representa uma taxa de execução anual de US$ 300 bilhões. Os massivos gastos com infraestrutura de IA que a empresa espera para 2030 sugerem que ela ainda tem um espaço significativo para crescimento neste mercado.
Essa é a razão pela qual os analistas se tornaram mais otimistas em relação às suas perspectivas, abrindo caminho para a Nvidia cruzar o marco de US$ 15 trilhões de capitalização de mercado nos próximos três anos.
Os analistas revisaram suas expectativas de crescimento após os resultados mais recentes da Nvidia. Como o gráfico a seguir nos mostra, as estimativas de lucro da Nvidia para os próximos três anos fiscais aumentaram.
A expectativa da Nvidia de uma aceleração significativa nos gastos com infraestrutura de IA nos próximos anos pode ajudá-la a sustentar seu notável crescimento. No entanto, mesmo que seus lucros aumentem para US$ 15,51 por ação no ano fiscal de 2029 (que terminará em janeiro de 2029) e ela negocie a 43 vezes o lucro nesse momento (em linha com o múltiplo de lucro do índice Nasdaq Composite focado em tecnologia), seu preço de ação poderá saltar para US$ 667.
Isso é pouco mais do que o triplo de seu preço de ação atual, o que deve ser suficiente para que esta ação de IA ultrapasse o marco de US$ 15 trilhões de capitalização de mercado, dado seu atual capital de mercado de US$ 5,2 trilhões. Portanto, faria sentido que os investidores continuassem a acumular ações da Nvidia, pois ela pode subir ainda mais nos próximos três anos devido ao seu notável potencial de crescimento.
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Harsh Chauhan não tem posição em nenhuma das ações mencionadas. A Motley Fool tem posições em e recomenda a Nvidia. A Motley Fool tem uma política de divulgação.
As opiniões e os pontos de vista expressos aqui são os do autor e não necessariamente refletem os da Nasdaq, Inc.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"É improvável que a Nvidia atinja US$ 15T até 2029 porque a substituição por chips customizados e a compressão de múltiplos limitarão tanto o crescimento dos lucros quanto a avaliação muito abaixo das premissas do artigo."
A meta de US$ 15T do artigo até o ano fiscal de 2029 baseia-se na Nvidia sustentando um crescimento de receita de 80-95% para uma taxa anual de execução de mais de US$ 300 bilhões, mantendo um múltiplo de 43x. Isso ignora que as cargas de trabalho de inferência estão mudando para ASICs customizados de menor custo de hiperscalers, que já respondem por parcelas crescentes de capex. A própria transição da Nvidia de Blackwell para Rubin e o poder de precificação em nível de rack podem não compensar a pressão nas margens quando os gastos com infraestrutura de IA se estabilizarem abaixo dos US$ 3-4T projetados. Múltiplos históricos de mega-cap foram comprimidos acentuadamente quando o crescimento desacelera de três dígitos. A matemática do preço de ação de US$ 667 assume nenhuma erosão competitiva ou cíclica.
Mesmo ganhos modestos de participação em inferência, mais a demanda contínua soberana e em nuvem, podem manter o crescimento da Nvidia acima de 40% por tempo suficiente para justificar múltiplos elevados, como a meta de receita de US$ 1T da Nvidia de Blackwell/Rubin para 2026-27 já implica.
"A Nvidia atingir US$ 15T requer tanto execução impecável em um triplicar de lucros QUANTO um múltiplo que não se comprima — uma aposta de duas variáveis onde qualquer uma delas quebrar materialmente muda o resultado."
A tese de US$ 15T baseia-se na Nvidia atingir US$ 15,51 de EPS até o ano fiscal de 2029, mantendo um múltiplo P/E de 43x. Isso é agressivo: assume que a receita crescerá de uma taxa de execução de aproximadamente US$ 300 bilhões (Q1 FY27) para mais de US$ 600 bilhões até o ano fiscal de 2029, com margens permanecendo altas, apesar da pressão competitiva inevitável de silício customizado (chips da AMD, Intel e hiperscalers). A estatística da Deloitte que afirma que "a maioria da inferência ainda usa GPUs" contradiz a premissa do próprio artigo de que os hiperscalers preferem chips customizados mais baratos. A matemática só funciona se o fosso da Nvidia for inquebrável — mas já estamos vendo as restrições de capacidade da TSMC diminuírem e a AMD ganhando tração. Um múltiplo de 43x em uma empresa de US$ 600 bilhões em receita assume nenhuma compressão de múltiplo, mesmo quando o crescimento desacelera de 95% para talvez 30-40% até 2029.
Se chips de inferência customizados capturarem mesmo 40% da carga de trabalho de inferência (vs. os <30% implícitos no artigo), o mercado endereçável da Nvidia encolhe materialmente, e um múltiplo de 43x se torna indefensável. O risco regulatório em torno das restrições de exportação de chips para a China também não está precificado neste cenário otimista.
"A transição de treinamento para inferência inevitavelmente comoditizará o hardware de IA, levando a uma compressão significativa dos múltiplos de avaliação atuais da Nvidia."
A meta de avaliação de US$ 15 trilhões até 2029 é uma alucinação matemática que ignora a lei dos grandes números e a comoditização de hardware. Embora o crescimento da receita da NVDA no Q1 do ano fiscal de 2027 de 85% seja impressionante, manter essa velocidade em uma taxa de execução de mais de US$ 300 bilhões é historicamente sem precedentes. O artigo assume que um múltiplo P/E de 43x permanece sustentável à medida que a empresa transita de uma disruptora de alto crescimento para uma utilidade de infraestrutura cíclica. Se os hiperscalers como Google, Amazon e Microsoft mudarem com sucesso para silício customizado para inferência para proteger suas próprias margens, o poder de precificação da Nvidia se erosionará. Estamos olhando para um potencial cenário de 'pico de hardware' onde a construção de infraestrutura supera a realização real de receita de software empresarial.
Se a Nvidia pivotar efetivamente para um modelo de software e serviços via CUDA e fábricas de IA, eles podem sustentar margens premium que os desacoplem da tradicional ciclicidade de semicondutores.
"O upside de longo prazo da Nvidia depende de um boom ininterrupto de gastos de capital em IA e uma expansão extrema de avaliação que pode não sobreviver a ventos contrários cíclicos ou regulatórios."
A peça é agressivamente otimista, atrelando o upside da Nvidia a uma nova onda de gastos com infraestrutura de IA e uma potencial capitalização de mercado de US$ 15 trilhões até 2029. O contra-argumento mais forte: a matemática requer um múltiplo sustentado e fora do comum e uma demanda perpétua por computação de IA. Mesmo que os lucros permaneçam robustos, um múltiplo de 43x de lucros futuros até 2029 implica uma reavaliação extrema que pode não sobreviver à normalização cíclica, compressão de margens ou uma mudança para hardware de inferência mais barato. A receita da Nvidia é altamente concentrada em GPUs de data center; qualquer desaceleração nos gastos de capital de IA, concorrência mais rápida de chips customizados, ou atritos regulatórios/geopolíticos podem limitar o upside. O risco de avaliação ofusca os catalisadores de curto prazo.
Caso pessimista: a demanda por IA pode se estabilizar ou mudar para aceleradores customizados mais baratos, estreitando as vantagens da Nvidia. Mesmo que isso se mostre menos provável, um choque de política ou restrição na cadeia de suprimentos pode desencadear uma rápida marcação ao mercado a partir de um múltiplo esticado.
"Controles de exportação podem acelerar alternativas de chips chineses e encolher o TAM global da Nvidia mais do que os riscos atuais de ASICs ou cíclicos implicam."
Claude sinaliza a contradição da Deloitte sobre inferência, mas perde como as restrições de exportação dos EUA em chips avançados podem acelerar a adoção do Huawei Ascend em toda a China e mercados da Cinturão e Rota, cortando o TAM de data center da Nvidia em 15-20% mais rápido do que apenas a concorrência doméstica de ASICs. Isso agrava o ponto geopolítico do ChatGPT em um risco estrutural em vez de cíclico, tornando o múltiplo de 43x ainda mais difícil de defender até o ano fiscal de 2029, independentemente do sucesso da implantação do Rubin.
"Restrições de exportação são um risco de cauda; a vulnerabilidade principal é se os gastos totais de capital em infraestrutura de IA atingirão os US$ 3-4T que o artigo implica até 2029."
A compressão de TAM geopolítica do Grok é material, mas assume que o Huawei Ascend escala mais rápido do que as evidências sugerem. Mais urgente: ninguém quantificou o que "platô" realmente significa para o caso base da Nvidia. Se os gastos de capital em IA permanecerem em US$ 500 bilhões anualmente (vs. a projeção de US$ 3-4T do artigo), a Nvidia ainda crescerá 25-30% apenas em inferência. A tese de US$ 15T morre nas *premissas de demanda*, não apenas na concorrência. Esse é o verdadeiro teste de estresse.
"Um piso de gastos de capital de US$ 500 bilhões força uma transição para múltiplos semelhantes aos de utilidade, tornando um P/E de 43x insustentável à medida que o hardware se comoditiza."
Claude, seu foco no piso de gastos de capital de US$ 500 bilhões é o teste de estresse correto. Se os hiperscalers mudarem para silício customizado para inferência, eles não estão apenas cortando o TAM da Nvidia; eles estão recuperando as margens que a Nvidia captura atualmente. A avaliação de US$ 15T assume que a Nvidia permanece a única provedora de infraestrutura, mas a mudança para "fábricas de IA" implica uma comoditização da camada de hardware. Se os gastos de capital se estabilizarem em US$ 500 bilhões, o perfil de crescimento da Nvidia muda de hiper-crescimento para uma utilidade cíclica de semicondutores, tornando um múltiplo de 43x matematicamente impossível.
"O elo perdido é quanto a Nvidia pode monetizar CUDA e serviços em escala se o crescimento do hardware desacelerar; um fosso de software durável pode não ser suficiente para sustentar 43x até o ano fiscal de 2029."
O ângulo de exportação para a China do Grok é plausível, mas o verdadeiro furo é assumir que a Nvidia pode superar um aperto de preço de hardware apenas com monetização de software. Se os hiperscalers migrarem para ASICs de inferência internos e as restrições de exportação acelerarem, a compressão do TAM pode ofuscar a tese de 15T. O elo perdido é quanto a Nvidia pode monetizar CUDA e serviços em escala se o crescimento do hardware desacelerar; um fosso de software durável pode não ser suficiente para sustentar 43x até o ano fiscal de 2029.
O consenso do painel é pessimista em relação à meta de avaliação de US$ 15T da Nvidia até 2029, citando taxas de crescimento insustentáveis, pressão nas margens da concorrência de silício customizado e potencial compressão de TAM devido a riscos geopolíticos e comoditização de hardware.
Nenhum identificado como oportunidade de consenso.
Comoditização de hardware e mudança para silício customizado para inferência, potencialmente levando a pressão nas margens e compressão de TAM.