Prévia da Assembleia de Acionistas de 2026 da Nvidia: O preço das ações pode atingir novas máximas? Como a aceleração da produção de Blackwell, Vera determinará a receita futura?

TradingKey - Nesta quarta-feira (24 de junho), a NVIDIA (NVDA) realizará sua assembleia anual de acionistas de 2026 de forma on-line. O foco desta reunião será a aceleração da produção do Blackwell e dos novíssimos chips de arquitetura Vera, o progresso da comercialização do ecossistema de IA e os planos de retorno de capital para seu robusto fluxo de caixa.

Relembrando a assembleia anual de acionistas da NVIDIA do ano passado, o evento trouxe várias conclusões importantes: a NVIDIA está entrando no início de um 'ciclo de uma década de construção de infraestrutura de IA'; a IA e a robótica serão as duas maiores oportunidades de crescimento; e a era da robótica e da condução autônoma chegou. No dia da reunião, o preço das ações da NVIDIA disparou 4,3%, fechando em uma máxima recorde de US$ 154,31, enquanto sua capitalização de mercado total manteve-se na liderança.

Anteriormente, a NVIDIA anunciou que lançaria uma nova geração de chips de IA a cada ano: lançando a arquitetura Blackwell em 2024, uma versão atualizada do Blackwell Ultra em 2025 e uma plataforma de arquitetura totalmente nova com a CPU Vera e a GPU Rubin em 2026, para atender à crescente demanda por inferência e treinamento de modelos.

Resolução da Escassez de Blackwell e Vera: Principais Sinais de Ramp-Up de Capacidade

A série Blackwell é a atual linha de chips de IA carro-chefe da Nvidia, tendo como principal vantagem seu excepcional poder de computação de matriz de GPU. O produto é a plataforma de computação central que a empresa está trazendo ao mercado para o biênio 2024–2025, servindo como o hardware de treinamento e inferência de IA mais amplamente adotado e poderoso utilizado por gigantes da tecnologia globalmente. No entanto, limitada pela capacidade de produção, a série Blackwell continua com oferta escassa; embora a Nvidia tenha garantido junto à TSMC (TSM), quase 60% de sua capacidade de encapsulamento, ela ainda não consegue atender plenamente ao volume de pedidos da Nvidia.

Diferente da Blackwell, a Vera é um chip de CPU para data centers desenvolvido internamente. Em termos de progresso de P&D, atualmente ela está apenas na fase de aceleração da produção e produção de teste, com os primeiros envios para o lote inicial de clientes estratégicos previstos para o segundo semestre de 2026. Jensen Huang destacou anteriormente na conferência Computex que a CPU Vera da Nvidia será ainda mais popular do que sua GPU devido ao seu papel crucial no processamento de informações, afirmando: 'A CPU Vera será o nosso novo grande motor de crescimento'.

Esses dois chips sem dúvida determinarão as perspectivas de curto prazo da Nvidia para os próximos anos. Jensen Huang previu na conferência de desenvolvedores GTC que a Blackwell e a Rubin, por si sós, devem gerar US$ 1 trilhão em receita em 2026 e 2027. Atualmente, a Blackwell é o pilar absoluto que sustenta a receita da Nvidia. Os resultados do primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 mostraram que a receita de data centers atingiu US$ 75,2 bilhões, uma alta de 92% na comparação anual e de 21% em relação ao trimestre anterior. Esse crescimento foi impulsionado principalmente pela ampla adoção dos produtos Blackwell 300, InfiniBand e da tecnologia Ethernet Nvidia Spectrum-X (compatível com NVLink). Portanto, diante das restrições de capacidade, deve-se acompanhar de perto a aceleração da produção de ambos os chips.

A CFO da Nvidia, Colette Kress, afirmou durante a teleconferência de resultados do primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 que, apesar da demanda extremamente robusta, a escassez física em toda a cadeia de suprimentos — como memórias HBM e encapsulamento avançado — continuará sendo o principal gargalo que todo o setor enfrentará nos próximos 18 meses. Consequentemente, a receita atual da Nvidia depende inteiramente da velocidade de expansão de capacidade por parte dos fornecedores upstream. Além da escassez de HBM e de encapsulamento avançado, as atuais restrições de capacidade da Nvidia também são parcialmente motivadas pela falta de outros componentes fundamentais, como elementos ópticos e sistemas de resfriamento líquido.

Nesta assembleia de acionistas, fique atento a vários sinais que podem indicar uma potencial melhora na capacidade: se o rendimento do encapsulamento avançado CoWoS-L da TSMC se estabilizou; o rendimento inicial dos testes de wafer para Vera e Rubin no processo de 3nm; se o período de espera entre o pedido e a entrega diminuiu; e se a Nvidia está considerando ou já garantiu parcerias com outros fornecedores além de TSMC e SK Hynix, como a alocação de parte dos pedidos para outras instalações de encapsulamento e teste em Taiwan.

Comercialização de IA da Nvidia: Bolha de IA ou Ciclo Comercial Fechado?

A comercialização de IA da Nvidia depende, essencialmente, por completo das despesas de capital (capex) de seus clientes, particularmente os provedores de serviços de nuvem em hiperescala (hyperscale). Olhando para segmentos de negócios específicos, dadas as expectativas de que o crescimento da receita da Nvidia nos próximos anos será impulsionado principalmente pelo Blackwell e Rubin, a atenção deve se concentrar no potencial de crescimento de receita que este segmento pode gerar.

O poder de computação de IA é utilizado para o treinamento e a inferência de modelos, e o mercado agora precisa se concentrar nas projeções de receita (guidance) para a área de inferência. Embora os dois principais produtos da Nvidia também possam ser usados para treinamento, eles foram projetados principalmente para inferência. O treinamento pode ser entendido simplesmente como o processo de desenvolvimento de modelos por empresas de IA, enquanto a inferência refere-se à etapa em que os modelos são efetivamente implantados e utilizados pelos clientes — o primeiro representa um dreno contínuo de custos, enquanto o segundo gera receita.

No quarto trimestre do ano fiscal de 2024, a administração da empresa revelou que, ao longo do último ano, aproximadamente 40% da receita de data centers da Nvidia foi derivada da inferência de IA. Isso significa que 40% da receita total de data centers foi gerada por clientes que adquiriram hardware e software para inferência de IA, enquanto os 60% restantes vieram do treinamento de IA.

Se a participação da receita de inferência for muito baixa, isso pode indicar que os clientes estão engajados em uma corrida armamentista de IA sem que, em última análise, haja consumidores pagando por isso. Este não é um modelo de negócios sustentável e provaria que a IA é uma bolha gigante, o que acabaria por prejudicar a própria Nvidia. Por outro lado, uma alta participação da receita de inferência sugeriria que os clientes da Nvidia conseguiram estabelecer um ciclo comercial fechado no setor de IA, o que traria receitas sustentáveis para a Nvidia.

Além do hardware, as ofertas de software puro da Nvidia também desempenharão um papel fundamental em seu processo de comercialização de IA. O ecossistema de software da Nvidia é ancorado pela pilha de software CUDA, pelos microsserviços de inferência NIM e pela plataforma industrial Omniverse. Embora o software represente uma pequena parcela da receita total, suas elevadas margens brutas também contribuem para a comercialização de IA da empresa.