A Nvidia prevê que sua receita crescerá cerca de 70% no próximo ano, em mais um sinal de que a corrida global por infraestrutura de inteligência artificial ainda está longe de perder força.

A fabricante americana de chips registrou receita de US$ 96,2 bilhões (R$ 519,5 bilhões) no segundo trimestre fiscal de 2027, encerrado em julho, mais que o dobro do resultado de um ano antes.

A companhia também projetou receita de US$ 108 bilhões (R$ 583,2 bilhões) para o trimestre atual, acima dos US$ 104 bilhões (R$ 561,6 bilhões) esperados por analistas.

A previsão ajudou a impulsionar as ações da empresa em mais de 4% nas negociações após o fechamento do mercado.

O principal motor do resultado continua sendo a divisão de data centers, que concentra os chips usados para treinar e executar modelos de inteligência artificial. A área faturou US$ 89 bilhões (R$ 480,6 bilhões) no trimestre, alta de 117% em relação ao mesmo período do ano passado.

O resultado mostra a dimensão alcançada pelo mercado de infraestrutura de IA. Há um ano, a Nvidia faturava US$ 46,7 bilhões (R$ 252,8 bilhões) no trimestre.

Agora, a empresa consegue gerar mais de US$ 90 bilhões em receita em apenas três meses, enquanto grandes empresas de tecnologia continuam ampliando os investimentos em data centers e computação.

Segundo Jensen Huang, presidente-executivo da Nvidia, a demanda deixou de estar concentrada em poucas empresas de inteligência artificial.

Startups, laboratórios de pesquisa e grandes companhias estão simultaneamente aumentando sua capacidade computacional. “A construção da infraestrutura de IA está a todo vapor”, afirmou Huang.

Um dos maiores movimentos anunciados nesta quarta-feira envolve a Amazon Web Services. A Nvidia e a divisão de computação em nuvem da Amazon planejam instalar mais 2 milhões de GPUs da fabricante na infraestrutura global da AWS. As empresas também pretendem ampliar a integração de chips, redes, software e sistemas voltados para aplicações de IA.

A escala dos investimentos ajuda a explicar por que a Nvidia se tornou uma das principais referências para medir o avanço da economia de inteligência artificial. Seus processadores são utilizados por empresas como OpenAI e Anthropic e por grandes provedores de computação em nuvem.

O lucro líquido da Nvidia chegou a US$ 59,7 bilhões (R$ 322,4 bilhões), alta de 126% em um ano. A margem bruta ficou em 75%, embora a empresa espere uma redução para aproximadamente 74% no trimestre atual.

A pressão sobre as margens está relacionada, entre outros fatores, ao aumento dos custos de produção.

A explosão da demanda por data centers também elevou a procura por memória, criando gargalos na cadeia de fornecimento de componentes.

A Nvidia informou que seus compromissos com fornecedores chegaram a US$ 279 bilhões (R$ 1,5 trilhão), ante US$ 119 bilhões (R$ 642,6 bilhões) no trimestre anterior, principalmente para garantir o fornecimento de memória.

A empresa também está tentando ampliar as fontes de financiamento para a expansão da infraestrutura de IA.

Neste mês, a Nvidia anunciou parcerias com gestoras como BlackRock, Blackstone, Brookfield, Apollo e KKR para criar estruturas capazes de mobilizar mais de US$ 500 bilhões (R$ 2,7 trilhões) em capital de terceiros ao longo do tempo para financiar projetos de computação.

A estratégia mostra como a corrida pela IA está deixando de ser apenas uma disputa entre fabricantes de chips e desenvolvedores de modelos.

A construção de data centers passou a exigir enormes volumes de capital, energia, equipamentos e capacidade de processamento. A Nvidia quer participar não apenas da venda dos chips, mas também da estrutura financeira que sustenta essa expansão.

O cenário, porém, não é livre de riscos. A Nvidia enfrenta restrições para vender seus produtos mais avançados na China, um dos maiores mercados de tecnologia do mundo.

Na projeção para o próximo trimestre, a companhia não incluiu nenhuma receita de computação de data centers proveniente do mercado chinês.

A empresa também começa a enfrentar uma concorrência maior.

Microsoft, Meta, Google e outras gigantes de tecnologia estão desenvolvendo chips próprios para reduzir a dependência de fornecedores externos, enquanto fabricantes como AMD buscam conquistar uma parcela maior do mercado de aceleradores de IA.

Ainda assim, a Nvidia mantém uma posição dominante na infraestrutura necessária para treinar e operar os modelos mais avançados.

O resultado desta quarta-feira reforça, portanto, uma característica peculiar do atual ciclo de inteligência artificial: mesmo depois de anos de crescimento extraordinário, a demanda por capacidade computacional continua aumentando em ritmo acelerado.

A questão para investidores e para o setor passa a ser quanto tempo esse ritmo pode continuar e se os enormes investimentos em infraestrutura conseguirão gerar retorno suficiente para justificar a escala da aposta.