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O investimento em inteligência artificial (IA) continua a acelerar à medida que as empresas de tecnologia correm para expandir a capacidade de computação e construir enormes centros de dados necessários para treinar e executar modelos cada vez mais complexos.
Grandes hyperscalers como Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta Platforms devem investir coletivamente quase 650 mil milhões de dólares em infraestrutura de IA em 2026.
Fonte da imagem: Getty Images.
Com o boom da IA ainda na fase de construção de infraestrutura,** Nvidia** (NVDA 0,74%) permanece uma das maiores beneficiárias. Aqui está o porquê.
Ecossistema de IA
Os resultados financeiros recentes da Nvidia demonstram como a forte procura por infraestrutura de IA está a traduzir-se em receitas. No quarto trimestre fiscal de 2026 (terminado a 25 de janeiro de 2026), a empresa gerou 62,3 mil milhões de dólares em receitas de centros de dados, um aumento de 75% em relação ao ano anterior. Isto foi impulsionado principalmente pela sólida adoção dos sistemas Blackwell por provedores de cloud, desenvolvedores de modelos de IA e empresas.
Expandir
NASDAQ: NVDA
Nvidia
Variação de hoje
(-0,74%) $-1,36
Preço atual
$181,86
Dados principais
Capitalização de mercado
$4,5 trilhões
Variação do dia
$181,69 - $185,40
Variação em 52 semanas
$86,62 - $212,19
Volume
5,4 milhões
Volume médio
177 milhões
Margem bruta
71,07%
Rendimento de dividendos
0,02%
A Nvidia também está a investir fortemente para manter a sua liderança tecnológica em hardware de IA. Segundo um relatório da CNBC, o acordo de cerca de 20 mil milhões de dólares da Nvidia para licenciar tecnologia de inferência de IA de uma startup de chips de IA, a Groq, deve acelerar o desenvolvimento de uma nova geração de chips de IA otimizados para desempenho de alta velocidade e baixa latência (inferência refere-se à implementação em tempo real de modelos de IA). Estes esforços complementam o roteiro de produtos da Nvidia, desde os sistemas Blackwell até à próxima arquitetura Vera Rubin.
A gestão da Nvidia indicou que certos modelos avançados de IA poderiam ser treinados usando a plataforma Rubin com 4 vezes menos GPUs, ao mesmo tempo que reduziriam o custo de execução de modelos de IA em até 10 vezes em comparação com os sistemas Blackwell. Isto pode ajudar a tornar as implementações de IA em grande escala mais eficientes e acessíveis.
A Nvidia também evoluiu de um fornecedor de chips para uma plataforma completa de infraestrutura de IA. Além das GPUs, a empresa fornece tecnologias de rede como NVLink, NVSwitch, InfiniBand e Spectrum-X, juntamente com software e sistemas integrados necessários para grandes centros de dados de IA. A sua plataforma de software CUDA é utilizada por milhões de desenvolvedores e ajudou a tornar dispendioso para os clientes mudarem para GPUs concorrentes.
O ecossistema de IA integrado da Nvidia pode ajudá-la a captar uma fatia maior dos gastos em infraestrutura de IA, apoiando potencialmente novos ganhos nas ações nos próximos anos.