Meta de crescimento de 70% ainda é conservadora? Reunião de investidores da Nvidia “revela tudo”: se não houver restrição de fornecimento no FY28, o tamanho do negócio pode dobrar!

As expectativas da Nvidia para o crescimento nos próximos anos podem ser muito mais agressivas do que o mercado imagina.

Segundo a Mesa de Negociação Zhufeng, o JPMorgan destacou em seu último relatório que, durante uma recente conferência de investidores, a diretoria da Nvidia deixou claro que o quadro de crescimento anual de 70% para o FY28 não é o limite da demanda; se não houvesse restrição na oferta, o crescimento dos negócios poderia ter superado 100%. Isso significa que, atualmente, o principal fator limitante do crescimento da Nvidia passou de “a demanda conseguirá se sustentar?” para “a capacidade de produção conseguirá acompanhar?”.

O que merece ainda mais atenção é que a demanda por IA continua a crescer rapidamente, e a estrutura da demanda está mudando. Cerca de 18 meses atrás, a receita de treinamento e de inferência da Nvidia era aproximadamente metade para cada; agora, a receita de inferência já superou a de treinamento e espera-se que continue aumentando sua participação. Ao mesmo tempo, a receita de infraestrutura de computação de IA proveniente das novas provedoras de nuvem já ultrapassa 50%, e a força motriz do crescimento está se espalhando de grandes provedores tradicionais para um ecossistema de computação de IA mais amplo.

O lado da oferta tornou-se o fator chave para determinar se a Nvidia poderá de fato alcançar um crescimento ainda maior. A liderança citou especificamente wafers avançados e memórias como os dois principais gargalos atualmente, e continua coordenando com a TSMC, Micron, SK Hynix e Samsung para expandir a oferta. Especialmente em um contexto de aperto contínuo em HBM, caso o fornecimento de componentes-chave melhore, a demanda de pedidos que antes estava reprimida pela capacidade da Nvidia pode ser ainda mais liberada.

A mudança na estrutura de clientes também está reduzindo as preocupações do mercado quanto à dependência excessiva da Nvidia em poucos grandes clientes. OpenAI e Anthropic atualmente respondem por cerca de 20% dos negócios da Nvidia na medição de consumo final, podendo chegar a cerca de 25% no FY28; porém, simultaneamente, as novas provedoras de nuvem já correspondem por mais de 50% da receita de infraestrutura de IA.

Diante da expansão contínua da demanda, aumento da participação da inferência e maior diversificação de clientes, a narrativa do crescimento da Nvidia está evoluindo de um simples “ciclo de capacidade de treinamento” para um ciclo de infraestrutura de IA mais amplo.

Crescimento de 70% no FY28 não é o teto, oferta é o maior limitador

O relatório aponta que o vice-presidente de Relações com Investidores e Finanças Estratégicas da Nvidia, Toshiya Hari, afirmou que o quadro de crescimento de 70% para o FY28 proposto pela empresa não é impulsionado por um único cliente ou linha de negócio, mas sim motivado pela demanda conjunta de provedores de nuvem de hiperescala, novas provedoras de nuvem, laboratórios de IA, iniciativas nacionais de IA, empresas e implantação local, entre outros setores.

Um dos principais motivos pelos quais a liderança forneceu o quadro de crescimento plurianual com antecedência é a diferença significativa entre as expectativas consensuais do mercado e o julgamento interno da empresa. Caso essa diferença persista, pode impactar o planejamento de capacidade dos parceiros da cadeia de suprimentos.

O mais importante: Hari afirmou abertamente que se não houvesse limitações de oferta, o crescimento dos negócios da Nvidia poderia ser superior a 100%.

Ou seja, a meta de crescimento de 70% está muito mais para um piso que a empresa pode publicamente assumir dadas as condições atuais de oferta, e não o real teto da demanda. À medida que a capacidade for liberada, o potencial de crescimento efetivo da Nvidia pode ser significativamente maior do que esse número.

Receita de inferência já superou a de treinamento, demanda de IA avança de “comprar placa” para operação contínua

A estrutura de receitas de treinamento e inferência também foi um tema importante na conferência.

Devido às GPUs da Nvidia possuírem alta capacidade de alternância de cargas de trabalho, como a Grace Blackwell podendo ser usada tanto para treinamento de modelos quanto para inferência, a empresa têm dificuldades em separar com precisão as duas linhas de negócio.

Ainda assim, a diretoria forneceu um marco importante: há cerca de 18 meses, as receitas de treinamento e inferência eram de aproximadamente 50% cada; atualmente, a de inferência já superou o treinamento, e essa diferença tende a continuar crescendo.

Isso indica que a estrutura da demanda da Nvidia está mudando. Enquanto o treinamento segue como principal força motriz da expansão da infraestrutura de IA, com o aumento do tamanho dos modelos e da popularização das aplicações de IA, a inferência está se tornando uma fonte mais contínua de demanda de computação, podendo ainda elevar a sustentabilidade das receitas da Nvidia.

Wafers avançados e HBM seguem como dois “gargalos” no lado da oferta

Diante da demanda forte, o maior desafio atual da Nvidia continua sendo a cadeia de suprimentos.

Hari apontou especificamente que as limitações críticas para atender à demanda do próximo ano se concentram em wafers avançados e memória. Os wafers avançados dependem principalmente da TSMC; memórias de alta largura de banda como HBM envolvem a Micron, SK Hynix e Samsung.

A Nvidia está mantendo diálogo contínuo com a TSMC e os três principais fornecedores de memória, com ênfase em aumentar a capacidade de entrega dos componentes críticos.

Isso também significa que, com o crescimento contínuo da demanda por IA, a expansão da capacidade de HBM segue como pré-requisito importante para liberar o potencial de crescimento da Nvidia. Para fornecedores de HBM como Micron e SK Hynix, a visibilidade de demanda da Nvidia segue elevada.

Clientes não dependem mais fortemente dos provedores de nuvem hiperescala, novas provedoras já representam mais da metade da receita

A estrutura de clientes da Nvidia também está se transformando.

Hari revelou que OpenAI e Anthropic atualmente representam aproximadamente 20% dos negócios da Nvidia na ótica do consumidor final, e esse número pode chegar a 25% no FY28. Entretanto, como ambas adquirem seu poder computacional via provedores de nuvem grandes e emergentes, esse dado não reflete diretamente a participação de receita dos clientes diretos da Nvidia.

O que realmente merece destaque é que as novas provedoras de nuvem já são responsáveis por mais de 50% da receita de infraestrutura de computação de IA (ACIE).

Isso indica que a fonte de crescimento da Nvidia está se diversificando, saindo do eixo dos poucos grandes provedores de nuvem de hiperescala para abranger provedoras emergentes, empresas de modelos e clientes corporativos. A dispersão contínua de clientes e da demanda por computação também reduz, em certa medida, o risco da concentração em um único cliente.

Código aberto e fechado não são “ou/ou”, redução de custos estimula a demanda por computação

Sobre o desenvolvimento dos modelos open source e closed source, a diretoria da Nvidia manteve a avaliação anterior: os dois modos devem coexistir a longo prazo, e o avanço da tecnologia de IA não deve resultar na substituição de um pelo outro.

A própria Nvidia também utiliza modelos fechados como os da OpenAI, Claude, e combina open e closed source em cargas de trabalho críticas, como o design de chips.

Ao mesmo tempo, a diretoria observou que a margem bruta dos desenvolvedores de modelos está melhorando. Com a contínua evolução das GPUs Nvidia, o custo de computação por token está em queda, melhorando a rentabilidade das empresas de modelos.

Isso pode gerar um novo ciclo de demanda: queda no custo computacional → melhora da lucratividade das desenvolvedoras de modelos → aceleração na aplicação de IA → crescimento da demanda de inferência → novo impulso na compra de capacidade computacional.

O modelo de financiamento é sustentável? Nvidia responde às dúvidas sobre “financiamento circular”

Sobre as preocupações do mercado referentes ao financiamento, a diretoria apresentou três principais mecanismos: acordos de divisão de receita com alguns novos provedores de nuvem, o projeto de campus de data centers PORTS-Pike, e uma plataforma de captação privada de US$ 500 bilhões em parceria com Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR, entre outros.

Entre eles, o mecanismo central dos acordos de divisão de receita é: a Nvidia ajuda a travar o preço base do poder computacional, e quando o valor de aluguel do poder computacional supera o acordado, a empresa pode compartilhar parte do ganho adicional. Com isso, além de vender hardware diretamente, a Nvidia pode obter receita recorrente com a operação da infraestrutura computacional.

Sobre as dúvidas de “financiamento circular”, a diretoria respondeu que a escala e os limites dessas operações são controlados, e se baseiam em forte demanda final, retorno do ecossistema e capacidade de crédito dos compradores finais de computação.

As informações da conferência mostram que o verdadeiro desafio para a Nvidia não é mais “existe demanda?”, e sim se conseguirá converter rapidamente essa demanda em oferta. Caso as restrições de wafers e HBM sigam se aliviando, o quadro de crescimento de 70% no FY28 poderá de fato ser consideravelmente revisado para cima.