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Foco do relatório financeiro da Nvidia: ritmo de liberação do Rubin e compromisso de poder computacional com a OpenAI

Foco do relatório financeiro da Nvidia: ritmo de liberação do Rubin e compromisso de poder computacional com a OpenAI

华尔街见闻华尔街见闻2026/08/25 05:56
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Por:华尔街见闻

Antes do relatório financeiro da Nvidia em 26 de agosto, o mercado já precificou totalmente o desempenho robusto. No entanto, os verdadeiros pontos de suspense estão em duas linhas principais: se a arquitetura Rubin conseguirá replicar ou até superar a velocidade de ascensão da Blackwell, e, por trás do superpedido de US$ 600 bilhões atrelado à OpenAI, como eventuais dívidas serão registradas e quem assumirá o risco de um único locatário por 20 anos. As respostas a essas questões redefinirão a lógica de avaliação da Nvidia.

A Nvidia divulgará seu relatório trimestral em 26 de agosto, e o foco do mercado já mudou dos resultados em si para duas principais narrativas mais profundas: a velocidade de ramp-up da nova geração de arquitetura Rubin e a lógica financeira implícita no compromisso plurianual de grande escala de poder computacional vinculado à OpenAI. O Jefferies afirmou que os dados globais da Nvidia neste trimestre são fortes e a expectativa de alta já está devidamente precificada no mercado, mas o ritmo de volume do Rubin e o tratamento contábil do acordo com a OpenAI serão o núcleo da conferência de resultados.

Analistas do Jefferies projetam que a receita trimestral da Nvidia em julho atinja US$ 95 bilhões, acima da expectativa consensual do mercado de US$ 91,9 bilhões, um crescimento sequencial de cerca de 16%; o guidance para o trimestre de outubro deve ser de US$ 108 bilhões, aproximadamente 4% acima do consenso de US$ 103,7 bilhões. O banco estima que a série Rubin (VR/R200) representará cerca de 12% da receita de GPU no F3Q27, subindo para mais de 40% no F4Q27, com o F1Q28 marcando o ponto de inflexão em que Rubin deve ultrapassar Blackwell como principal fonte de receita, com previsão de remessa de 2 milhões de unidades.

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Enquanto isso, em 17 de agosto, a Nvidia anunciou um acordo com a SB Energy para construir o campus de computação PORTS-Pike em Ohio, em que a OpenAI possui um contrato de locação de 20 anos, com Nvidia como único provedor de poder computacional e um investimento de US$ 1,5 bilhão na SB Energy.

A administração revelou que o volume atual e planejado de compromissos da OpenAI já soma cerca de 12GW, podendo ser expandido para 16GW da capacidade computacional Nvidia, correspondendo a aproximadamente US$ 600 bilhões em receita acumulada até 2030, o maior compromisso já divulgado de um único cliente. O tratamento contábil desse acordo e a forma de divulgação de potenciais passivos contingentes serão uma das principais variáveis de risco observadas pelo mercado.

Ramp-up do Rubin: simplificação do design traz liberação mais rápida de capacidade

O Jefferies acredita que a eficiência da transição para a plataforma Rubin superará significativamente a do início da Blackwell e prevê uma implantação de racks Rubin em cerca de 13 mil ou mais em C26, ultrapassando 120 mil em C27.

O Vera Rubin NVL72 manteve o formato do gabinete Oberon de 72 GPUs estabelecido pelo GB200/GB300, mantendo o mesmo espaço físico e infraestrutura de fabricação/implantação, enquanto o design de resfriamento a água em 45°C é totalmente compatível com os atuais data centers líquidos. Na montagem, a Nvidia adotou um design modular sem cabos, tubos ou ventiladores para os racks de computação e switches NVLink, substituindo o cabeamento NVLink massivo, de montagem manual da era Blackwell, por uma PCB central, o que, segundo a diretoria, reduziu o tempo de montagem do rack de computação de cerca de duas horas para apenas cinco minutos.

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No lado da cadeia de suprimentos, a Nvidia descreve que a escala do ecossistema Rubin é aproximadamente o dobro da Grace Blackwell, cobrindo 30 países, 350 fábricas e centenas de parceiros.

O plano de produção em massa está previsto para começar no F3Q27, com ramp-up no F4Q27 e F1Q28 classificado pela diretoria como um trimestre "muito grande". A modelagem do Jefferies prevê 2 milhões de unidades enviadas. Vale notar que todos os laboratórios de ponta planejam adotar o Vera Rubin desde o início, o que contrasta com a fase inicial da Blackwell.

Vera CPU: oportunidade estrutural por trás da meta de US$ 20 bilhões

A diretoria projetou o TAM (mercado total endereçável) de CPUs em US$ 200 bilhões, com meta de receita de CPU de US$ 20 bilhões em todo o F27, abrangendo as linhas Grace e Vera.

De acordo com um modelo bottom-up do Jefferies, as receitas de CPUs complementares em F27 são de cerca de US$ 8,65 bilhões, resultando em receitas da Vera CPU standalone de cerca de US$ 11,35 bilhões; a taxa anualizada de receitas no F4Q27 atinge US$ 32 bilhões. O preço médio (ASP) da Vera é de aproximadamente US$ 4.000, baseada na tecnologia de 3nm em uma única pastilha no limite da litografia, com margem bruta alinhada ao negócio de IA da Nvidia.

No lado do cliente, a SPCX já se comprometeu com a arquitetura "all-Nvidia", a Oracle planeja implantar centenas de milhares de Vera CPUs; o comprometimento da Microsoft é mais moderado; a OpenAI e a Anthropic ainda estão em avaliação.

O Jefferies destaca que a clientela de ACIEs (Empresas de Infraestrutura de Nuvem e IA) deverá puxar o crescimento da receita do Vera CPU. Em termos de concorrência, a Venice da AMD ainda lidera amplamente o mercado e já está em ramp-up desde o 2S26; a Intel tem alguma flexibilidade de capacidade, mas, segundo o Jefferies, está tecnicamente em desvantagem devido à ausência de tecnologia Spatial Multi-threading.

Acordo com OpenAI: compromisso de US$ 600 bilhões e a dualidade dos passivos contingentes

Em 17 de agosto, a Nvidia anunciou uma parceria com a SB Energy para o campus tecnológico PORTS-Pike, em Ohio, construído no antigo terreno do DOE Portsmouth, com a OpenAI mantendo um contrato de 20 anos, a Nvidia como única fornecedora de poder computacional, oferecendo suporte de crédito para 4,25GW de capacidade de TI, com opção de 3,75GW restantes (totalizando 8GW) e investimento de US$ 1,5 bilhão na SB Energy.

Segundo a Nvidia, cada geração de sistemas implantados nesse campus pode representar cerca de 1,5 milhão de GPUs, produzindo entre US$ 150 e US$ 200 bilhões em receita (cerca de US$ 100 a US$ 133 mil por GPU), com possibilidade de múltiplos ciclos de upgrade em 20 anos.

A diretoria também revelou que os compromissos atuais e planejados da OpenAI totalizam cerca de 12GW, expansíveis até 16GW de poder computacional Nvidia, com receitas acumuladas até 2030 de cerca de US$ 600 bilhões, o maior compromisso de um único cliente já divulgado; convertendo, isso significa aproximadamente US$ 37 bilhões por GW, alinhado com as métricas prévias de CapEx/$GW da diretoria.

O Jefferies aponta que essa parceria sinaliza uma mudança significativa no balanço da Nvidia — a Nvidia não assume o custo total do campus, mas sim uma parte específica dos aluguéis, custos de energia e compromissos de valor residual, entrando em vigência à medida que os data centers são ativados entre 2028 e 2030 e decrescendo com os pagamentos mensais da OpenAI. Contudo, o relatório destaca que esse anúncio veio apenas uma semana após a plataforma de financiamento terceirizado de US$ 50 bilhões ser classificada como "financiamento do cliente fora do balanço", o que pode reacender preocupações de investidores com financiamento circular.

A questão central para o call de resultados será: o tratamento e divulgação contábil dos passivos contingentes, se essa estrutura de acordo pode servir como modelo para outros laboratórios de ponta e como a Nvidia avalia o risco de valor residual de 20 anos de locação de um único inquilino — as respostas afetarão diretamente o quanto do crescimento do ACIE será dirigido pela própria Nvidia e qual múltiplo o mercado está disposto a pagar.

Rede e CPO: atraso na Kyber interrompe roadmap de Scale-Up

O Jefferies acredita que o roadmap Scale-Up CPO anunciado publicamente pela Nvidia no evento GTC deste ano enfrenta pressão de cronograma. Segundo dados da cadeia de suprimentos, o formato dos racks Kyber já foi adiado, e a implantação do Scale-Up CPO pode ser postergada de C28 para C29 ou depois.

No período de transição, alguns acreditam que a Nvidia pode avançar com soluções de interconexão multi-rack do tipo NPO, como a configuração NVL576 formada por oito racks Oberon NVL72. O Jefferies considera esse caminho razoável, podendo estar planejado no roadmap, mas, devido à alta complexidade técnica, não deve se tornar formato principal de remessa. Para Scale-Up, a Nvidia lançou o NVLink 6 junto com VR200 NVL72, aumentando o número de switches NVLink de 16 na geração anterior para 32.

Em Scale-Out CPO, o switch Spectrum-6 CPO já está em produção, com capacidade aumentada prevista para o 2S26, e primeiros clientes incluem CRWV, Lambda, META, MSFT e ORCL. O Jefferies mantém a visão de que Broadcom (AVGO) e TH6 seguem como líderes do segmento, enquanto o crescimento da demanda para Scale-Out CPO será moderado no curto prazo.

Gargalo de energia: a maior restrição oculta ao ritmo de deployment de IA

A capacidade de fornecimento de energia acompanhar o crescimento da demanda por chips está se tornando o principal fator de restrição para expansão de infraestrutura de IA. Grandes players de nuvem (AMZN, MSFT, GOOG, META) promovem a construção de usinas próprias e linhas de transmissão via pagamentos às concessionárias; já laboratórios de ponta (OpenAI/Anthropic/xAI) e novos provedores de nuvem cada vez mais optam por soluções off-grid ("BTM") para fechar a lacuna entre os prazos de habilitação da rede elétrica e a demanda de deployment de XPUs.

O Jefferies estima que em C27 a lacuna entre deployment de XPUs e suprimento de energia será de cerca de 30GW, ampliando-se para 53GW em C28, mas o déficit líquido real ficará na casa das dezenas de GW, menor que o pico nominal de 566GW, pois parte da capacidade nova e planos de construção de data center se sobrepõem, além de diferenças de timing entre os cálculos de capacidade de fornecimento e o consumo efetivo dos data centers.

Principais fontes de energia em construção: turbinas a gás da GE Vernova (GEV) com 20/22/24GW de capacidade em C26/27/28, Siemens (SIE) passando de 15,5GW em C26 para 19/21GW em C27/28; para grupos geradores a gás alternativos, backlog da CAT supera 24 meses, e mesmo duplicando capacidade permanece com vendas completas em C27; capacidade anual de células de combustível de óxido sólido da Bloom Energy deverá chegar a 2GW até o fim de 2026; a FTAI converte motores de aviões aposentados em unidades de 25MW; energia nuclear e reatores modulares compactos (SMR) têm baixa probabilidade de operação comercial até 2030.

No âmbito regulatório, cresce em vários estados a resistência à construção de data centers. O Jefferies mantém otimismo para o futuro da IA, mas recomenda cautela dos investidores com a situação de fornecimento de energia, aguardando declaração clara da diretoria sobre esses potenciais obstáculos no relatório de resultados.

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