Poucos eventos no mundo da tecnologia geram tanto buzz quanto o discurso de Jensen Huang na conferência anual de desenvolvedores da Nvidia. E na reunião realizada em San José, no dia 16 de março deste ano, ele não decepcionou. Durante mais de duas horas, o CEO da empresa mais valiosa do mundo revelou novos chips, modelos de inteligência artificial e sistemas para tudo, desde centros de dados no espaço até carros autónomos. Ele ainda garantiu que essa bateria de produtos permitirá à Nvidia vender mais de US$ 1 bilhão em hardware relacionado à IA nos próximos anos.
A reação entre os engenheiros foi entusiástica. Os investidores estão mais cautelosos. Crescem as dúvidas sobre a sustentabilidade do boom da inteligência artificial. E a Nvidia, principal beneficiária desta onda de investimentos, passou a ser o foco dessas preocupações. Em 25 de fevereiro, a empresa reportou lucros trimestrais recordes e previu um forte crescimento. No entanto, suas ações caíram no dia seguinte. Desde o seu pico em outubro, recuou cerca de 10%, enquanto o índice dos fabricantes de chips dos EUA subiu cerca de 8%.
Este ceticismo está mudando desde sua última apresentação. A ascensão da Nvidia foi extraordinária mesmo para os padrões do Vale do Silício. Suas unidades de processamento gráfico (GPUs), os principais semicondutores de IA, representam mais de dois terços do poder computacional disponível em chips de inteligência artificial em todo o mundo. No ano até janeiro, a empresa faturou 216 bilhões de dólares, oito vezes mais do que há três anos. O seu lucro líquido multiplicou-se quase 30 vezes, atingindo 120 mil milhões de dólares americanos. A Nvidia levou quase três décadas para atingir US$ 1 trilhão em valor de mercado; Em apenas dois anos, atingiu 4 biliões de dólares e ultrapassou os 5 biliões de dólares pouco depois de quatro meses.
Quanto mais a Nvidia pode crescer? Muito mais, se quisermos acreditar em Huang. O executivo afirma que as centenas de milhares de milhões investidos em infraestruturas de IA até agora são apenas o começo e que “bilhões” adicionais estão por vir. Além disso, a Nvidia possui recursos para aproveitar essa oportunidade. seu fluxo de caixa operacional está no mesmo nível de outros gigantes da tecnologia. A empresa tem mais de US$ 62 bilhões em caixa, um terço dos quais foi gerado no ano passado.
Para capturar esse potencial, Huang planeja transformar a Nvidia em uma “empresa fundamental” que constrói a economia de IA. Isto significa vender diferentes tipos de chips e hardware, integrar produtos em sistemas completos de IA e integrar a sua tecnologia mais profundamente em diferentes indústrias. Resumindo, a Nvidia não é mais apenas uma fabricante de chips de IA.
Esta transformação é necessária em parte porque o seu sucesso atraiu concorrentes. Alguns são concorrentes tradicionais, como a AMD, que já oferece alternativas competitivas às GPUs Nvidia. Outras são startups que veem oportunidades. Novos designs de chips tornam-se comercialmente viáveis à medida que aumenta a demanda por acompanhamentos (quando os modelos respondem às consultas), um processo que tem outros requisitos além do treinamento. De acordo com o PitchBook, as startups de chips arrecadaram US$ 17 bilhões em 2025, mais do que os dois anos anteriores combinados.
Mas os concorrentes mais formidáveis são os próprios clientes da Nvidia. As gigantes tecnológicas Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta, que dependem de enormes centros de dados, estão a comprar grandes volumes dos seus chips. No último exercício, apenas três deles representavam mais da metade dos seus recebíveis. No entanto, essas mesmas empresas estão desenvolvendo seus próprios processadores que podem reduzir pela metade o custo dos chips e melhorar o desempenho combinando hardware e software.
A geopolítica também joga contra isso. O governo dos EUA proibiu a Nvidia de vender seus chips mais avançados para a China desde outubro de 2022, desacelerando significativamente as vendas lá. Segundo Bernstein, fornecedores locais como Huawei, Cambricon e MetaX poderão passar de 20% do mercado chinês em 2023 para mais de 90% em 2027. Jay Goldberg, analista da Seaport Research Partners, alerta que a ameaça pode se espalhar para outros mercados.
A resposta da Nvidia é expandir em todas as direções. Huang compara a indústria de IA a um “bolo de cinco camadas”: energia, chips, infraestrutura de rede, modelos e aplicações. A Nvidia está tentando capturar três dessas camadas.
Depois de dominar o mercado de GPUs, a empresa planeja vender outros tipos de chips. Em dezembro, pagou US$ 20 bilhões para licenciar tecnologia e contratar engenheiros da startup Groq, especializada em chips de inferência. No dia 16 de março ele apresentou um novo chip baseado nessa tecnologia.
Também está se desenvolvendo no setor de unidades centrais de processamento (CPU), que tem sido historicamente dominado pela Intel. A Nvidia já está desenvolvendo processadores baseados nos designs da Arm para seus servidores de IA e agora busca trazê-los para um mercado mais amplo. Em fevereiro, assinou acordo com a Meta para fornecer servidores sem GPUs.
Além disso, está a investir em infraestruturas de rede, que são essenciais para a movimentação de dados entre processadores em sistemas de IA em crescimento. O negócio faturou US$ 11 bilhões no trimestre mais recente, posicionando a Nvidia como um dos maiores players do setor.
A terceira camada são os modelos. Nvidia lançou várias famílias de modelosé código aberto visando indústrias específicas como Alpamayo (carros autônomos), GR00T (robótica) e BioNeMo (biomedicina). Ela planeja investir bilhões para expandir essas capacidades.
Controlar toda a “pilha de tecnologia” permite que cada componente seja melhor coordenado. Segundo a empresa, a integração de chips, infraestrutura e modelos melhora o desempenho em comparação à otimização de cada parte separadamente. Huang comparou o oposto a tentar se conectar com “muitos cães e gatos”.
Também permite vender soluções ponta a ponta que chama de “fábricas de IA”, data centers especializados. Alguns são vendidos diretamente aos governos sob o conceito de “IA soberana”. Este segmento triplicou a sua receita no exercício financeiro anterior, para mais de 30 mil milhões de dólares.
ao mesmo tempo A Nvidia está procurando reduzir sua dependência de grandes provedores de nuvem. Para isso, aproxima-se da indústria final; A Mercedes-Benz integrará os seus sistemas de condução autónoma, enquanto a Eli Lilly utilizará a sua infraestrutura para acelerar o desenvolvimento de medicamentos. No entanto, isso a coloca em concorrência direta com seus clientes que oferecem serviços semelhantes.
Outra estratégia é estimular a procura através do investimento. Desde 2020, a Nvidia fez 250 investimentos no valor de mais de US$ 65 bilhões, incluindo uma aposta de US$ 30 bilhões na OpenAI. Também investe em startups de robótica, software e aplicações de IA.
Esses investimentos também ajudam a proteger sua cadeia de suprimentos. em março, alocou mais de US$ 4 bilhões para empresas que desenvolvem interconexões ópticas que usam luz em vez de cabos. Ela também comprou antecipadamente grande parte da memória avançada de que necessita em meio à escassez global.
Nada disso garante seu domínio. A concorrência poderia corroer as suas margens, as repercussões poderiam favorecer outros fabricantes e a desaceleração dos gastos com IA afetaria as suas vendas. Mas, por enquanto, o campeão da era da IA continua a liderar… e está determinado a expandir o seu império.
