A Nvidia precisou de 30 anos para se tornar uma empresa de US$ 1 trilhão (R$ 5,1 tri) em valor de mercado. A fabricante, cujos chips sustentam boa parte da inteligência artificial no mundo, levou apenas nove meses para alcançar US$ 2 trilhões (R$ 10,2 tri). Menos de dois anos depois, superou a marca de US$ 5 trilhões (R$ 25,5 tri).
Hoje, ela é a companhia mais valiosa do planeta, avaliada em cerca de US$ 5,4 trilhões (R$ 27,5 tri). Para o próximo ano, a projeção é de que as vendas quase dobrem, e há analistas que estimam receita anual de US$ 1 trilhão (R$ 5,1 tri) até 2029.
Além dos chips, o presidente-executivo Jensen Huang recorreu à engenharia financeira para estimular a procura. Em agosto, a empresa ofereceu garantia de até US$ 105 bilhões (R$ 535,5 bi) para um data center em Ohio.
Antes, a Nvidia anunciou com Wall Street um pacote de US$ 500 bilhões (R$ 2,55 tri) para IA. Em julho, comprometeu-se a complementar as receitas de clientes de data centers que ficassem abaixo das metas.
Linha tênue entre viabilizar e criar demanda
Não é incomum que empresas emprestem dinheiro a clientes, como ocorre com os braços financeiros das montadoras. Huang argumenta que a Nvidia apenas ajuda a viabilizar investimentos em projetos sólidos que, de outra forma, teriam dificuldade para obter empréstimos a um custo adequado.
Para os críticos, os acordos lembram a bolha das pontocom no fim dos anos 1990, quando fabricantes de equipamentos de telecomunicações emprestaram bilhões de dólares a empresas do setor que compravam seus produtos.
Quando a demanda pelos serviços dessas companhias ficou abaixo do esperado, algumas quebraram e deixaram Cisco e Lucent com perdas elevadas.
Jay Goldberg, da Seaport Research Partners, diz que a Nvidia caminha numa linha tênue entre viabilizar e criar demanda. Ele ainda não vê a companhia do outro lado da linha, mas avalia que ela está “bem perto” disso.
A questão é relevante porque os compromissos financeiros da Nvidia são vultosos e crescem com rapidez. Nos últimos três anos, a empresa se comprometeu com mais de US$ 70 bilhões (R$ 357 bi) em investimentos em startups e ofereceu US$ 300 bilhões (R$ 1,53 tri) em apoio a clientes.
Por causa dessa rede de acordos e financiamentos, parte do mercado passou a chamar a Nvidia de “banco central da IA”. A estratégia, como defende Huang, tende a ajudar a indústria a crescer, mas também carrega riscos.
Clientes que viram concorrentes
A engenharia financeira da Nvidia é, em parte, uma resposta à transformação de seus maiores clientes em concorrentes. As hiperescaladoras — Amazon, Google, Meta e Microsoft — respondem por cerca de metade da receita da empresa.
Neste ano, elas devem investir cerca de US$ 800 bilhões (R$ 4,08 tri), principalmente em infraestrutura de IA. A maioria, porém, começou a desenvolver chips próprios, o que coloca em dúvida futuras compras da Nvidia.
Para as hiperescaladoras, os processadores próprios são mais baratos e adaptáveis. Algumas também os vendem: o Google comercializou chips especializados à Anthropic.
A Amazon também espera que sua divisão de chips se torne uma fonte relevante de receita. A Bloomberg Intelligence projeta que esses processadores reduzirão gradualmente as vendas da Nvidia, devendo responder por cerca de 50% do mercado de chips usados em IA até o fim da década, ante aproximadamente 40% neste ano.
As hiperescaladoras têm classificação de crédito de grau de investimento, o que mantém os custos de financiamento baixos. Já as neoclouds — empresas de computação em nuvem mais novas — precisam de investimentos semelhantes, mas têm pouca receita, o que torna seus empréstimos naturalmente mais caros.
Em novembro, a Alphabet, dona do Google, vendeu US$ 2,7 bilhões (R$ 14 bi) em títulos com vencimento em 50 anos e taxa anual de 5,7%. A CoreWeave, maior neocloud, pagou taxa quase duas vezes maior ao tomar US$ 2,6 bilhões (R$ 13,3 bi) emprestados em julho.
Um banco para reduzir o custo do capital
É essa diferença entre custos de financiamento que o “banco Nvidia” pretende reduzir. Uma das maneiras é adquirir participações em startups que serão clientes ou que ajudarão indiretamente a impulsionar a demanda por seus chips.
Parte dos investimentos procura difundir modelos de IA de pesos abertos, gratuitos e adaptáveis, em contraste com as ofertas proprietárias de Anthropic, OpenAI e Google.
Em agosto, a Nvidia fechou acordo de US$ 6 bilhões (R$ 30,6 bi) para licenciar o software da Poolside e pagou US$ 1 bilhão (R$ 5,1 bi) por uma participação na startup. Também acertou a compra da Hugging Face por US$ 12,9 bilhões (R$ 65,8 bi).
Esses movimentos buscam criar empresas de IA independentes das big techs e ampliar a demanda pelos processadores da Nvidia.
Cada vez mais, porém, a Nvidia não se limita a investir em negócios promissores; ela também ajuda diretamente a financiar grandes projetos. No início de julho, anunciou uma nova estratégia pela qual se compromete a complementar a receita de neoclouds com novos data centers até um piso previamente acordado.
Esses compromissos costumam durar seis anos. Nesse período, a Nvidia promete pagar um preço fixo pelo “compute”, no jargão do setor. Se a neocloud vender a capacidade por um valor maior, a fabricante recebe parte da diferença.
A garantia torna as receitas mais previsíveis, barateia a dívida de novos data centers e estimula a demanda por chips da Nvidia.
A empresa também adota outra abordagem com os grandes laboratórios de IA, que precisam de enorme capacidade computacional, mas queimam caixa. O data center apoiado pela Nvidia em Ohio pertence à SB Energy, do conglomerado japonês SoftBank, e terá a OpenAI como locatária.
A Nvidia garantirá o aluguel e a compra de energia. Em troca, a planta usará 1,5 milhão de seus processadores.
Nem a Anthropic, que compra chips da Amazon e do Google, escapou dessa rede. Por meio de vários acordos, a empresa teria assinado um contrato de US$ 35 bilhões (R$ 178,5 bi) para alugar capacidade de computação em nuvem da Lambda, neocloud na qual a Nvidia tem participação.
A Nvidia também estuda como atrair mais capital externo para esses projetos. A parceria de US$ 500 bilhões (R$ 2,55 tri) com grandes nomes de Wall Street vai buscar investidores institucionais, como fundos soberanos, seguradoras e fundos de pensão.
Eles financiarão veículos que comprarão equipamentos, erguerão infraestrutura e venderão capacidade. A Nvidia não entrará com recursos nem assumirá dívidas, mas poderá oferecer “suporte ao valor residual” de até um quarto do negócio.
Também haverá suporte técnico, o que dá aos credores mais confiança de que os equipamentos financiados serão bem aproveitados. Huang apresenta a iniciativa como uma forma de transformar a capacidade computacional em “uma classe de ativos na qual se possa investir”.
Premissas de valorização e de demanda
Por trás dessa rede de acordos e obrigações estão duas premissas fundamentais: a de que os chips da Nvidia manterão valor ao longo do tempo e a de que a demanda seguirá crescendo rapidamente. Nenhuma das duas é garantida.
Um bom ponto de partida são os processadores. Huang afirma que eles são duráveis e que atualizações de software ampliam sua utilidade por anos após a venda. Para ele, devem ser vistos como ativos financiáveis, que podem servir de garantia a empréstimos.
Até agora, Huang parece ter razão. Chips mais antigos ainda têm demanda. Em agosto, a CoreWeave anunciou um contrato envolvendo os chips A100 da Nvidia que se estende até 2029, sendo que o A100 foi lançado em 2020.
A SemiAnalysis estima que alugar um H100 da Nvidia, um dos principais equipamentos da indústria de IA, custa cerca de US$ 2,80 (R$ 14,28) por hora em contrato de um ano — aproximadamente 10% menos que o preço de lançamento no início de 2023.
Ainda assim, tanto a longevidade quanto o valor desses chips podem ser resultado da escassez. Quando a capacidade computacional é limitada, as empresas não têm alternativa senão manter equipamentos antigos em funcionamento.
A própria Nvidia lança chips novos todos os anos, com a intenção declarada de substituir os anteriores. Isso a coloca numa posição curiosa: ao mesmo tempo em que argumenta que os processadores antigos devem preservar valor, diz que os novos precisam tomar seu lugar.
A Nvidia tem margens brutas de cerca de 75%, contra aproximadamente 55% da rival AMD. Tim Davis, fundador de uma empresa de hardware de IA comprada pela Qualcomm, acredita que, com a multiplicação de opções, a economia da fabricação de chips começará a “se comprimir”.
O maior risco para os preços é a própria demanda. Enquanto os gastos com IA continuarem altos, a Nvidia venderá seus chips, os clientes encherão os data centers e suas garantias dificilmente serão acionadas.
Se a demanda não for tão ampla quanto o projetado, neoclouds e outros provedores de IA podem ter dificuldade para vender capacidade ou obter lucro. Isso acionaria as garantias da Nvidia, obrigando-a a comprar capacidade não utilizada, cobrir diferenças de preço ou pagar por energia que não deseja.
A mesma desaceleração reduziria as vendas da Nvidia e, consequentemente, o fluxo de caixa disponível para honrar as obrigações. Esse cenário não depende de um colapso da demanda; uma expansão apenas abaixo do esperado já poderia gerar problemas.
Quanto a Nvidia pode ter de pagar
Qual seria o tamanho do desembolso potencial da Nvidia? A empresa se comprometeu com cerca de US$ 25 bilhões (R$ 127,5 bi) em futuros investimentos em participações acionárias e tem por volta de US$ 33 bilhões (R$ 168,3 bi) em dívidas.
Os passivos potenciais com clientes somam US$ 300 bilhões (R$ 1,53 tri), mantidos fora do balanço por só serem acionados numa desaceleração.
É provável que a Nvidia não acabe pagando nada próximo do total de suas garantias. Os compromissos estão distribuídos ao longo de muitos anos e não venceriam todos ao mesmo tempo. A garantia prevista para o data center da OpenAI, por exemplo, dura 20 anos a partir de 2028. Se a OpenAI deixasse de pagar o aluguel, a Nvidia poderia encontrar outro locatário, reduzindo bastante sua exposição.
Além disso, as finanças da Nvidia são fortes o suficiente para absorver esses passivos. O Morgan Stanley estima que a dívida “total” da companhia subirá de US$ 53 bilhões (R$ 270,3 bi) no início do próximo ano para US$ 200 bilhões (R$ 1,02 tri) no início de 2029, à medida que as garantias entrarem em vigor.
O risco é amortecido por US$ 99 bilhões (R$ 504,9 bi) em caixa e títulos líquidos e pela geração projetada de US$ 200 bilhões (R$ 1,02 tri) em caixa neste ano. Só uma desaceleração catastrófica ameaçaria a empresa.
O cenário pode mudar, porém, se os compromissos da Nvidia continuarem a crescer. Andy Li, da CreditSights, teme que a companhia siga “acelerando” até que “algo se rompa”.
A SemiAnalysis calcula US$ 5,9 bilhões (R$ 30,1 bi) em garantias a cada 100 MW de data centers apoiados; a exposição pode chegar a US$ 175 bilhões (R$ 892,5 bi) em 2028.
Em meio à corrida para garantir vendas e empréstimos, há o risco de que projetos especulativos, que de outra forma teriam dificuldade de obter financiamento, acabem sendo construídos. Se os retornos do setor ficarem abaixo do esperado ou demorarem mais do que os acordos preveem, o resultado será uma profusão de chips caros e ociosos.
Nenhuma empresa está mais envolvida nessa rede do que a Nvidia. Huang acredita que a expansão da infraestrutura de IA está “a todo vapor”. Mas os investidores da fabricante devem saber que, quanto mais financiarem esse boom, maior tende a ser seu impacto numa eventual crise.
