A Nvidia divulgou lucros na quarta-feira e os números foram bons, como esperado. Eu realmente gosto disso. A empresa obtém mais de 91% de sua receita do segmento de data center, que gerou US$ 193,737 trilhões em receitas, um aumento de 68% em relação ao ano anterior.
“Expandimos nosso negócio de data center quase 13 vezes desde a introdução do ChatGPT no ano fiscal de 2023”, disse Colette Kress, CFO da Nvidia, durante a teleconferência de resultados da empresa na quarta-feira.
Embora muito impressionantes, os números não são surpreendentes, considerando que os gastos globais com IA deverão atingir US$ 2,5 trilhões este ano e que os principais players de hiperescala de IA, Amazon, Alphabet, Meta e Microsoft, que são os maiores clientes da Nvidia, relataram números recordes de gastos de capital no início deste mês.
O hiperescalador também assumiu alguns compromissos financeiros atraentes para o total de 2026. Aproximadamente 700 bilhões de dólares, Isto alarmou muitos investidores, que se tornaram cada vez mais cautelosos em relação aos gastos com IA.
No início deste mês, analistas da Evercore disseram avisado As enormes despesas de capital podem levar a um fluxo de caixa negativo para os hiperscaladores.
E apesar de um esforço recorde multibilionário para dimensionar a infraestrutura de IA e aumentar a adoção da tecnologia em toda a economia dos EUA, os resultados ainda não foram totalmente alcançados. Um analista do Goldman Sachs disse recentemente que a IA contribuiria “essencialmente zero” para o PIB dos EUA em 2025.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, passou a maior parte do tempo telefonando para investidores justificando o aumento do investimento.
“Estamos confiantes de que o fluxo de caixa aumentará. A razão é muito simples: vimos agora o uso da IA do agente e a sua utilidade em todas as empresas em todo o mundo”, disse Huang.
Além do mundo da tecnologia, a adoção empresarial da IA e se essas empresas podem realmente obter ganhos reais de produtividade e retornos financeiros por meio da integração da IA são muito importantes para a Nvidia. Porque a atual indústria de IA não está fazendo o suficiente para acabar com as preocupações sobre uma bolha de IA.
recente inspeção Apesar de 70% das empresas utilizarem IA, mais de 80% não reportam qualquer impacto no emprego ou na produtividade.
Na semana passada, Brad Lightcap, COO da OpenAI, disse: Crise tecnológica Sua empresa, disse ele, “nunca viu realmente a IA empresarial penetrar nos processos de negócios empresariais”.
Alguns especialistas acreditam que Claude Cowork da Anthropic, revelado no início deste mês, marcará um ponto de viragem na infiltração da IA na força de trabalho, levando a um evento de extinção em massa para empresas de software e talvez até para o trabalho de colarinho branco. Hwang também deu uma saudação especial a Claude Cowork durante o telefonema.
Huang também deu uma explicação técnica para justificar os compromissos de gastos de capital.
“Neste novo mundo de IA, computação é igual a receita”, repetiu Huang várias vezes durante a teleconferência. O Sr. Hwang argumenta o seguinte. fichaPor outras palavras, os blocos de dados processados pelos modelos de IA são a parte mais importante da nova economia da 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 cresce “exponencialmente”, disse Huang. Argumentou que os compromissos de despesas de capital serão utilizados para construir esta capacidade computacional, que apoiará modelos de nível superior e será convertida em receitas.
“A quantidade de capacidade de geração de tokens que o mundo precisa é superior a US$ 700 bilhões. Estou confiante de que continuaremos a gerar tokens, porque fundamentalmente cada empresa depende de software, e cada empresa depende de IA, então cada empresa produzirá tokens”, disse Huang. “Se um novo software exigir a criação de tokens e monetizar esses tokens, é lógico que a construção de um data center gerará receita diretamente.”
A justificativa de Huang pode não ter convencido imediatamente o mercado. Os preços das ações subiram inicialmente em resposta ao relatório, mas os ganhos acabaram caindo para menos de 1% após a teleconferência. Isto apesar das vendas terem superado as expectativas do mercado.
OpenAI e China ainda têm pontos cegos
Ao longo da ligação, Huang também tentou abordar os rumores de um rompimento com a OpenAI, que surgiu pela primeira vez após o investimento de US$ 100 bilhões da Nvidia anunciado em setembro de 2025, mas supostamente não conseguiu progredir além da fase inicial meses depois. Então, dois relatórios sucessivos fizeram Huang criticar em particular a abordagem de negócios da OpenAI e alegar que a OpenAI estava insatisfeita com a velocidade de inferência dos chips Nvidia.
Em uma ligação na quarta-feira, Hwang elogiou repetidamente a proposta da gigante da IA, mas disse que o investimento ainda não foi finalizado.
“Continuamos a trabalhar com a OpenAI em um acordo de parceria e acreditamos que estamos próximos”, disse Huang na teleconferência. O documento também negou quaisquer garantias de que “a transação será concluída”.
Outra incerteza que pesa sobre a Nvidia é a China. A empresa disse que a partir deste mês, a administração Trump finalmente começou a enviar pequenas quantidades de seus chips H200 para a China. Participação de mercado 95% Antes de Trump proibir pela primeira vez os fabricantes de chips de venderem à China, isso provocou um confronto comercial vertiginoso entre as duas superpotências globais. No entanto, a administração ainda não sabe se a receita será permitida e não a está contabilizando nos lucros projetados para este ano.
