BlackRock, Goldman Sachs, Apollo, Blackstone, Brookfield e KKR estão em negociações com a Nvidia para um projeto de inteligência artificial que pode chegar a US$ 500 bilhões

BlackRock (NYSE: BLK), Goldman Sachs (NYSE: GS), Apollo Global Management (NYSE: APO), Blackstone (NYSE: BX), Brookfield Asset Management (NYSE: BAM) e KKR (NYSE: KKR) estão se unindo à Nvidia (NASDAQ: NVDA) para uma nova rodada gigantesca de investimentos em IA, que pode chegar a US$ 500 bilhões.

Segundo o Financial Times, a colaboração deverá girar em torno do financiamento de capacidades computacionais adicionais, fornecimento de eletricidade e construção de centros de dados. O acordo poderá ser divulgado já na próxima segunda-feira.

Após a divulgação da notícia, as ações da NVDA caíram 1,4%, resultando em uma perda de mais de US$ 70 bilhões no valor de mercado da empresa.

As discussões ocorrem em um momento em que a Nvidia assume um papel maior no financiamento da enorme infraestrutura física por trás da inteligência artificial.

A empresa vale cerca de US$ 5,25 trilhões e já vende os processadores gráficos usados para treinar e executar a maioria dos maiores sistemas de IA dos EUA. Ela também fornece software e outras ferramentas de computação. Mas as GPUs sozinhas não mantêm um modelo de IA em funcionamento.

Para as operadoras, isso exige enormes quantidades de prédios com servidores, energia, refrigeração e financiamento por um longo período. A Nvidia tem contribuído cada vez mais para ajudar seus clientes a obter esse financiamento, além de investir seus próprios recursos nas empresas que compram seu hardware.

A Nvidia apoia mais clientes de IA, enquanto Mark Cuban alerta que o financiamento pode "desmoronar"

O bilionário Mark Cuban tem se mostrado abertamente preocupado com o montante de dívidas e engenharia financeira que sustentam o boom de gastos com inteligência artificial.

O argumento dele é simples. A Nvidia não está mais apenas arrecadando dinheiro quando alguém encomenda chips. Ela também tem ajudado a financiar as empresas que fazem esses pedidos.

Em julho, Mark comparou a situação atual com a frenética rodada de financiamento que cercou as empresas de internet durante o período da bolha das empresas ponto-com. Ele escreveu que "em vez de IPOs, a Nvidia é o próprio IPO, financiando todo mundo e qualquer um"

Esse financiamento pode assumir diferentes formas. A Nvidia ofereceu capital, acordos de compartilhamento de receita e arranjos que garantem certos níveis de renda para operadores de data centers e provedores de nuvem mais recentes. Esses acordos podem facilitar para os clientes a aquisição de GPUs e o início da construção de infraestrutura antes que seus próprios negócios gerem cash suficiente para cobrir o custo total.

Durante o primeiro semestre de 2026, a Nvidia investiu mais de US$ 40 bilhões em seus projetos de IA. Esse montante incluiu investimentos e fundos relacionados a empresas como OpenAI, Corning (NYSE: GLW) e IREN (NASDAQ: IREN).

Alguns dos números são enormes, mesmo para os padrões da IA. A OpenAI foi associada a um programa proposto de data centers de US$ 100 bilhões. O financiamento vinculado à xAI também utilizou veículos de propósito específico avaliados em bilhões de dólares.

Esses acordos podem depender da oferta de GPUs como garantia para empréstimos. Além disso, podem envolver contratos de arrendamento de longa duração e projeções de receitas baseadas em empresas emergentes de IA.

Isso é relevante caso os ganhos reais não correspondam aos valores que os financiadores consideraram no momento da assinatura dostrac.

Especialistas jurídicos já observaram que o financiamento da infraestrutura de IA se tornou bastante complexo. Um único projeto pode envolver empréstimos privados, securitização de dívidas e SPEs (Sociedades de Propósito Específico) criadas especificamente para deter ativos ou contrair empréstimos sem balanço patrimonial.

Isso pode envolver bancos, companhias de seguros e fundos de pensão.

Wall Street investe mais capital em GPUs à medida que os preços do hardware caem mais rapidamente

O valor do próprio hardware também representa um perigo.

Por exemplo, a Nvidia tem lançado novas gerações de chips de IA anualmente. Isso significa que um data center pode ainda estar pagando um lote de processadores quando uma versão ainda melhor estiver disponível.

Consequentemente, as GPUs antigas podem depreciar mais rapidamente do que os credores previram inicialmente.

Este ponto é importante se levarmos em conta que é o próprio hardware que garante o empréstimo. Por exemplo, bancos ou instituições de crédito privadas podem conceder empréstimos para equipamentos que têm custos muito elevados no momento da instalação.

Uma desaceleração nos gastos com IA pode prejudicar as operadoras que investiram em capacidade para atender a uma demanda que não se concretizou. Atualizações de hardware mais frequentes podem tornar instalações caras obsoletas mais rapidamente. Um chip aprimorado de um concorrente pode reduzir a demanda por sistemas baseados em Nvidia.

Qualquer um desses fatores pode resultar em operadores tendo que pagar grandes dívidas referentes a instalações que geram receita menor do que a esperada.

É muito mais do que simplesmente investir em ações de empresas de tecnologia comuns. O financiamento alavancado está sendo usado para financiar data centers, GPUs e projetos de energia.