Michael Burry alerta para a Nvidia: cenário otimista vs. pessimista para o boom dos chips de IA

O investimento em IA está a entrar numa fase mais exigente. Nos últimos 3 anos, a tese otimista era relativamente simples: os hyperscalers precisavam de mais capacidade computacional, a Nvidia dominava os aceleradores de IA e os modelos de maior dimensão exigiam clusters cada vez maiores. Esta lógica continua a ter um forte apoio, mas os investidores enfrentam agora uma questão mais difícil: conseguirão a receita e os ganhos de produtividade da IA acompanhar as extraordinárias despesas de capital necessárias para construir a infraestrutura?

As críticas de Michael Burry à nova iniciativa de financiamento de IA da Nvidia, no valor de 500 mil milhões de dólares, inserem-se neste debate mais amplo. Burry classificou o plano como um "sinal de desespero", questionando se a procura por IA está a tornar-se demasiado dependente de financiamento. Entretanto, a Nvidia defende que as parcerias com a Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR podem mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares de capital de terceiros para infraestruturas de IA.

O verdadeiro debate entre otimistas e pessimistas vai além do financiamento. Tudo se resume às despesas dos hyperscalers, à monetização da IA, aos ciclos de substituição dos chips, à concorrência e ao retorno sobre o capital.

O cenário otimista: a procura por IA continua a crescer

O argumento otimista mais forte é simples: o ciclo de despesas ainda não foi interrompido.

A receita da Nvidia no primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 atingiu 81.6 mil milhões de dólares, um aumento homólogo de 85%, enquanto a receita dos centros de dados subiu 92%, para 75.2 mil milhões de dólares. A empresa prevê uma receita de aproximadamente 91 mil milhões de dólares no trimestre seguinte, mesmo sem contabilizar a receita de capacidade computacional dos centros de dados na China.

Os seus maiores clientes também estão a acelerar o investimento. A Alphabet aumentou a sua previsão de despesas de capital para 2026 para entre 195 $ 205 mil milhões de dólares. A Meta prevê entre 130 $ 145 mil milhões de dólares. A Microsoft gastou 41 mil milhões de dólares no trimestre mais recente, tendo destinado cerca de dois terços a ativos com uma vida útil mais curta, como CPU e GPU.

Mais importante ainda, a infraestrutura de IA está a começar a gerar receita real. A receita da Google Cloud disparou 82% no segundo trimestre, para 24.8 mil milhões de dólares, enquanto a carteira de encomendas atingiu 514 mil milhões de dólares. A receita da nuvem da Microsoft ultrapassou 214 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2026, com a procura a alargar-se cada vez mais para além das empresas que desenvolvem modelos de fronteira.

Isto é importante porque a próxima etapa do crescimento da IA poderá resultar da inferência, dos agentes, da programação, da publicidade, da pesquisa, da IA industrial e da implementação empresarial, e não apenas do treino de modelos de fronteira. Se a IA for integrada nas cargas de trabalho de produção quotidianas, a procura por semicondutores poderá manter-se estruturalmente elevada durante anos.

Rubin representa outro catalisador. A Nvidia afirma que a plataforma já está em produção e que os sistemas chegarão no segundo semestre de 2026. AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle e CoreWeave estão entre os primeiros utilizadores previstos.

A oportunidade também vai além da Nvidia. Os clusters de IA de maior dimensão exigem mais memória HBM, encapsulamento avançado, redes, conectividade ótica, infraestrutura energética e refrigeração. Mesmo que a Nvidia acabe por captar uma parte menor de cada dólar adicional investido em IA, o mercado global de infraestruturas de IA poderá continuar a crescer.

O cenário pessimista: conseguirá a monetização acompanhar o ritmo?

Os pessimistas podem analisar os mesmos números das despesas de capital e chegar a uma conclusão muito diferente.

A Alphabet gastou 44.9 mil milhões de dólares em despesas de capital no segundo trimestre e gerou um fluxo de caixa livre negativo de 5.9 mil milhões de dólares. A Meta gastou 31.1 mil milhões de dólares e gerou apenas 784 milhões de dólares de fluxo de caixa livre trimestral. A Microsoft também reconheceu que o investimento em infraestruturas de IA está a pressionar as margens da nuvem.

Por isso, a questão principal é simples:

Quanta receita adicional de IA gerará cada dólar adicional de despesas de capital?

O boom poderá continuar enquanto os hyperscalers acreditarem que a capacidade computacional permanece escassa. O mercado tornar-se-á mais vulnerável quando a capacidade acompanhar a procura e as empresas começarem a exigir retornos mais elevados de cada novo centro de dados.

A depreciação tecnológica cria outro risco. A Nvidia está a avançar rapidamente pelas gerações Hopper, Blackwell, Blackwell Ultra e Rubin. As GPU mais antigas ainda podem gerar receita através de inferência, fine-tuning e cargas de trabalho de menor custo na nuvem, mas o seu valor económico poderá cair rapidamente à medida que as novas arquiteturas melhoram o desempenho por watt e o custo por token.

É neste ponto que as críticas de Burry ao financiamento se tornam relevantes. As novas parcerias da Nvidia em Wall Street visam mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares de financiamento de terceiros. Segundo a sua interpretação pessimista, poderá ser necessário recorrer a um financiamento cada vez mais sofisticado para sustentar um ciclo de despesas cujos retornos a longo prazo continuam incertos.

O verdadeiro perigo surgiria se a procura por IA enfraquecesse ao mesmo tempo que as taxas de aluguer e os valores residuais das GPU mais antigas caíssem acentuadamente. Nesse caso, os operadores de serviços de IA na nuvem com elevada alavancagem enfrentariam simultaneamente fluxos de caixa mais fracos e garantias de menor valor.

A concorrência acrescenta outro fator de pressão. A Google está a expandir a implementação de TPU para além da utilização exclusivamente interna, enquanto a AMD e os aceleradores personalizados desenvolvidos com o apoio de empresas como a Broadcom visam cargas de trabalho nas quais poderá tornar-se mais difícil justificar os preços premium da Nvidia.

A Nvidia poderá continuar a crescer nesse contexto, mas a quota de mercado, o poder de fixação de preços e as margens dos semicondutores poderão normalizar-se gradualmente.

O que determinará o próximo investimento em IA?

A próxima fase do investimento em chips de IA depende de 4 variáveis:

crescimento da receita de IA, despesas de capital dos hyperscalers, utilização das GPU e margens dos semicondutores.

O cenário otimista manter-se-á intacto se as aplicações de IA continuarem a disseminar-se, a inferência crescer, os hyperscalers continuarem limitados pela capacidade, as GPU mais antigas encontrarem utilizações rentáveis em níveis inferiores e Rubin der início a outro ciclo de atualização.

O cenário pessimista começa quando as despesas de capital crescem substancialmente mais depressa do que a monetização, as margens da nuvem diminuem, a viabilidade económica das GPU mais antigas se deteriora e os hyperscalers acabam por abrandar as despesas em infraestruturas.

A questão central vai além do plano de financiamento da Nvidia no valor de 500 mil milhões de dólares:

Conseguirá a IA gerar valor económico suficiente para justificar a infraestrutura que já está a ser construída e a vaga ainda maior de investimento que se aproxima?

Se a resposta continuar a ser afirmativa, o ciclo dos semicondutores de IA ainda terá margem para avançar. Se esta relação começar a deteriorar-se, os investidores poderão ter de reavaliar toda a blockchain, desde a Nvidia e a memória até às redes, fundições e operadores de serviços de IA na nuvem.