A Nvidia projeta alta de 70% e sinaliza que o boom de IA ainda tem anos pela frente

A Nvidia divulgou na quarta-feira (27) uma previsão rara: espera que a receita cresça 70% no próximo ano fiscal, encerrado em janeiro de 2028. O número é significativamente maior que os 44% projetados, em média, pelos analistas antes do balanço, segundo a Reuters via Economic Times. As ações subiram quase 5% no after-market.

"IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → chegou ao seu ponto de inflexão. Está fazendo trabalho útil. Seus tokens são produtivos e lucrativos. Agora, computação é receita", disse o CEO Jensen Huang. É uma disclosure incomum: "Nunca projetamos nem demos guidance para um ano à frente", admitiu.

O que os números mostram

No segundo trimestre fiscal, encerrado em julho, a receita mais que dobrou, para US$ 96,22 bilhões, acima da estimativa de US$ 92,17 bilhões. O lucro ajustado foi de US$ 2,22 por ação, contra US$ 2,10 esperados. Só a divisão de data center faturou US$ 89 bilhões, também mais que o dobro do período anterior.

Para o terceiro trimestre, a companhia projeta receita de US$ 108 bilhões (mais ou menos 2%), acima dos US$ 104,19 bilhões esperados pelo consenso.

O argumento central da Nvidia é que o mercado de computação para IA está se expandindo, não atingindo o pico. "O que torna a previsão ainda mais crível é que a demanda está se ampliando para além dos hyperscalers originais, com clouds de IA, empresas, compradores soberanos e clientes industriais crescendo materialmente mais rápido", disse Shay Boloor, estrategista-chefe da Futurum Equities.

Vera Rubin e a diversificação de clientes

A nova plataforma Vera Rubin, sucessora da geração atual, já começou a ser enviada a clientes e deve responder por cerca de um quinto da receita de data center no trimestre atual. A empresa também detalhou de onde virá a demanda futura:

• Laboratórios de IA (como a OpenAI) devem representar cerca de um quarto do negócio no próximo ano.
• As chamadas neo-clouds, categoria que inclui Nebius e CoreWeave, devem terminar o ano com mais de 8 gigawatts de capacidade em GPUs Nvidia, salto frente aos 3 GW do fim do ano passado.
• A parceria com a Amazon Web Services↳AWS20 conteúdosE-mails de verificação com AWS SES + Lambda (Node.js) e Terraform: do zero ao envioDevSecOps · out 2025Codex na AWS: chegada do agente da OpenAI à nuvem da AmazonDevSecOps · abr 2026Salesforce e AWS ampliam colaboração em IA, CRM e marketplaceDevSecOps · nov 2023Ver tudo em DevSecOps → foi expandida: as duas vão implantar mais 2 milhões de GPUs Nvidia na infraestrutura global da Amazon em 2027 e 2028.

O gargalo que trava o crescimento

Nem tudo é demanda. A Nvidia repetiu que está limitada pela oferta. "As previsões dos clientes apontam para nosso crescimento dobrando no próximo ano. Porém, estamos restritos por suprimento", disse a diretora financeira Colette Kress.

O ponto crítico é a memória. Preços em alta de componentes e custos maiores devem pressionar as margens: segundo Kress, a margem bruta deve chegar ao fundo no quarto trimestre, entre 71% e 72%, ante cerca de 74% no terceiro. Analistas esperavam 74,77% no terceiro trimestre.

Sobre a China, o cenário segue nebuloso. Washington liberou em maio cerca de 10 empresas chinesas (Alibaba, Tencent, ByteDance) a comprar o chip H200, mas as entregas ficaram paradas por meses. A Nvidia não incluiu receita de data center da China na projeção, sinal de que não conta com esse mercado por ora.

O que muda para quem constrói software no Brasil

Para o dev brasileiro, o recado prático não é sobre a cotação da ação, e sim sobre disponibilidade e preço de GPU. A própria Nvidia admite que continuará supply-constrained, ou seja, a demanda por capacidade de treinamento e inferência vai superar a oferta por um bom tempo. Isso tem efeitos concretos em qualquer stack que dependa de GPU:

• Instâncias caras e disputadas. Se as neo-clouds e hyperscalers estão brigando por capacidade, quem aluga GPU sob demanda na AWS, Azure, GCP ou em provedores como CoreWeave tende a enfrentar filas, preços firmes e disponibilidade regional irregular. Vale planejar reservas de capacidade e considerar arquiteturas que não dependam de escalar GPU de forma elástica e imediata.
• A pressão de margem vira preço. Com a Nvidia projetando que as margens caiam por causa do custo de memória, a conta acaba chegando ao usuário final da nuvem em algum momento. Quem monta orçamento de projeto de IA para 2027 e 2028 faz bem em não assumir que o custo por token vai despencar linearmente.
• Diversificar a estratégia de inferência. O ciclo Vera Rubin e o volume de US$ 89 bilhões em data center mostram que o mercado está estruturado em torno do ecossistema CUDA. Ainda assim, para cargas de inferência (a parte que a maioria dos times brasileiros efetivamente roda em produção), avaliar alternativas como APIs gerenciadas, modelos menores quantizados e até chips concorrentes pode reduzir a exposição a esse gargalo.
• Compradores soberanos e industriais entrando. Boloor cita compradores "soberanos" acelerando. É um contexto em que investimentos nacionais em infraestrutura de IA, incluindo iniciativas de data center no Brasil, disputam a mesma fila global de fornecimento.

O que fica em aberto

A previsão de 70% é uma aposta de que o boom tem "anos pela frente", mas depende de dois fatores que a própria Nvidia não controla totalmente: a capacidade da cadeia de memória de acompanhar e a evolução das regras de exportação para a China. Para o time de tecnologia no Brasil, o dado a monitorar não é o guidance em si, e sim se a escassez de GPU vai se traduzir em custos mais altos e prazos mais longos ao longo de 2027, exatamente o horizonte em que muitos projetos de IA saem do piloto para produção.

Fonte: ET Tech (Índia)