A Nvidia relatou lucros na quarta-feira e, como esperado, os números foram bons. Muito bom. A empresa obtém mais de 91% de suas vendas de sua unidade de data center, que gerou receita de US$ 193,737 bilhões, um aumento de 68% ano a ano.
“Agora ampliamos nosso negócio de data center em quase 13 vezes desde o surgimento do ChatGPT no ano fiscal de 2023”, disse Colette Kress, CFO da Nvidia, na teleconferência de resultados da empresa na quarta-feira.
Embora muito impressionante, o número não é tão surpreendente, dado que os gastos globais com IA devem atingir US$ 2,5 trilhões este ano, e os maiores clientes da Nvidia, os principais hiperescaladores de IA Amazon, Alphabet, Meta e Microsoft, relataram números recordes de investimentos no início deste mês.
Os hiperscaladores também assumiram compromissos financeiros exorbitantes para 2026, totalizando quase US$ 700 bilhões, o que surpreendeu muitos investidores que estão cada vez mais cautelosos com os gastos com IA.
No início deste mês, analistas da Evercore avisado que o enorme investimento poderia tornar negativo o fluxo de caixa dos hiperscaladores.
E apesar do compromisso multimilionário, recorde após recorde, assumido para dimensionar a infraestrutura de IA e aumentar a adoção da tecnologia em toda a economia americana, os resultados ainda não se materializaram totalmente. Um analista da Goldman Sachs disse recentemente que a IA contribuiu “basicamente zero” para o PIB dos EUA em 2025.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, passou a maior parte do tempo na teleconferência com investidores tentando justificar o crescimento do investimento.
“Estou confiante no crescimento do seu fluxo de caixa, e a razão para isso é muito simples: vimos agora a inflexão da IA agente e a utilidade dos agentes em todo o mundo em empresas de todo o mundo”, disse Huang.
A adoção da IA por empresas fora do mundo da tecnologia, e se essas empresas realmente veem ganhos reais de produtividade e retornos de receita com a integração da IA, é realmente importante para a Nvidia, porque isso é uma coisa importante que falta atualmente à indústria de IA para acabar com as preocupações sobre uma bolha de IA.
Um recente enquete descobriram que, apesar de 70% das empresas empregarem IA, mais de 80% não relataram nenhum impacto no emprego ou na produtividade.
Na semana passada, Brad Lightcap, COO da OpenAI, disse TechCrunch que sua empresa “não tinha realmente visto a IA empresarial penetrar nos processos de negócios empresariais”.
Alguns especialistas acreditam que Claude Cowork da Anthropic, revelado no início deste mês, será um ponto de viragem na penetração da IA na força de trabalho, tanto que acreditam que levará a um evento de extinção em massa para empresas de software, e talvez até para o trabalho de colarinho branco. Huang também deu uma mensagem especial a Claude Cowork na ligação.
Huang também teve uma explicação técnica para justificar os compromissos de investimento.
“Neste novo mundo de IA, computação é igual a receitas”, disse Huang, uma frase que repetiu várias vezes durante a teleconferência. Huang argumenta que fichastambém conhecidos como blocos de dados que os modelos de IA processam, são a parte mais importante de uma nova economia de IA. Quanto mais tokens um modelo usa, mais poder de computação e tempo ele requer. Assim, à medida que os modelos se tornam mais complexos, a procura por computação também aumenta “exponencialmente”, disse Huang. Ele argumentou que os compromissos de investimento irão para a construção desta capacidade computacional, que irá, assim, alimentar modelos de nível superior e traduzir-se em receitas.
“A quantidade de capacidade de geração de tokens que o mundo precisa é muito, mais de US$ 700 bilhões, e estou bastante confiante de que continuaremos a gerar tokens… fundamentalmente porque cada empresa depende de software, cada software dependerá de IA e, portanto, cada empresa produzirá tokens”, disse Huang. “Se o novo software exige a geração de tokens e a monetização dos tokens, então é lógico que a construção de seu data center impulsione diretamente suas receitas.”
As justificações de Huang podem não ter convencido imediatamente o mercado. Embora as ações tenham subido inicialmente em resposta ao relatório, após a teleconferência, os ganhos acabaram caindo para menos de 1%. Isso apesar da receita ter superado as expectativas do mercado.
OpenAI e China ainda são pontos cegos
Ao longo da ligação, Huang também tentou abordar os rumores de um desentendimento com a OpenAI, estimulado pela primeira vez depois que um investimento de US$ 100 bilhões da Nvidia anunciado em setembro de 2025 supostamente não conseguiu progredir além dos estágios iniciais após meses. Então, dois relatórios consecutivos afirmaram que Huang estava criticando em particular a abordagem de negócios da OpenAI, enquanto a OpenAI estava insatisfeita com a velocidade de inferência dos chips da Nvidia.
Na teleconferência de quarta-feira, Huang elogiou repetidamente as ofertas da gigante da IA, mas revelou que o investimento ainda não foi finalizado.
“Continuamos a trabalhar com a OpenAI em direção a um acordo de parceria e acreditamos que estamos próximos”, disse Huang na teleconferência. O documento também se recusa a dar qualquer garantia de que “uma transação será concluída”.
Outra incerteza que pesa sobre a Nvidia é a China. A empresa compartilhou que, a partir deste mês, a administração Trump finalmente permitiu que ela começasse a enviar pequenas quantidades de seus chips H200 para a China, onde antes mantinha 95% da participação de mercado antes de Trump proibir pela primeira vez as vendas da fabricante de chips para a China, desencadeando uma saga de trocas comerciais vertiginosas entre as duas superpotências globais. Mas os executivos ainda não sabem se as importações serão permitidas e não estão a considerá-las nas receitas que esperam este ano.
