Depois da Nvidia, o que comprar? Jensen Huang já deu a resposta

Ontem falamos sobre a palestra da Nvidia na GTC, hoje vamos dar uma olhada no ecossistema da Nvidia, pois recentemente descobri que as empresas em que a Nvidia investiu ou com as quais colaborou tiveram ótimos aumentos, como coreweave, Nebius, Marvell, entre outras. A Nvidia se tornar uma empresa de 5 trilhões de dólares faz sentido, então estudar seu ecossistema acho que é muito importante, é como se você quisesse entender o Ethereum, você precisa estudar seu ecossistema, é a mesma lógica.

Na verdade, com uma série de investimentos e colaborações previstas para 2025~2026, Jensen Huang já está construindo um enorme ecossistema de infraestrutura de IA, a própria Nvidia começou a usar com frequência uma expressão: Fábrica de IA (AI Factory). Sua estratégia já evoluiu de vender chips para controlar toda a cadeia de valor da IA!

Arquitetura do ecossistema da Nvidia

Todo o sistema pode ser dividido em 7 camadas: camada de aplicações de IA, camada de grandes modelos, camada de plataforma de nuvem de IA, camada de data center de IA, camada de interconexão de rede, camada de comunicação óptica, camada de hardware de GPU/CPU (dispostas de cima para baixo). E a Nvidia está posicionando aliados em cada camada.

Primeira camada: camada de computação GPU

Esta é a camada central da Nvidia, seus produtos principais incluem:

Blackwell

Rubin

Grace CPU

Vera CPU

NVLink

Spectrum-X

BlueField DPU

Segunda camada: fabricação de chips

Porque a Nvidia projeta chips, mas não fabrica por conta própria, sua fabricante terceirizada é a TSMC.

Terceira camada: camada de chips de IA personalizados (ASIC)

Como muitos clientes têm demandas personalizadas, e às vezes os produtos da Nvidia podem não atender, aqui entra a Marvell Technology, que é uma nova integrante, em 2026: a Nvidia investirá 2 bilhões de dólares na Marvell.

A Marvell é responsável por ASICs personalizados, ajudando clientes com demandas específicas, ao invés de chips de IA padrão, além de fornecer negócios de rede para data centers de IA, interconexão óptica e chips de comutação.

Quarta camada: interconexão de rede

Responsável pela comunicação entre GPUs, por exemplo, um módulo completo de comunicação, como um switch de fibra óptica.

Principais parceiros nesta camada:

Marvell Technology: já mencionado acima.

Broadcom: responsável por switches de troca para data centers de IA, como switches Tomahawk, Jericho. Além disso, também atua no design de chips de IA.

Quinta camada: comunicação óptica

Futuro de fábricas de IA pode envolver clusters de 1 milhão de GPUs. E o que mais falta nessas fábricas é a conexão, como ligar essas 100 mil GPUs, a Nvidia já afirmou que no futuro isso será feito por fibra óptica, não por cabos de cobre. Assim, o parceiro principal nesta camada é a Coherent, que fabrica comunicações ópticas, redes ópticas e lasers, e a Nvidia investiu 2 bilhões em 2026.

Outro parceiro é a Lumentum Holdings, cuja tecnologia central inclui transceptores ópticos de alta velocidade, roteadores ópticos, encapsulamento de componentes ópticos, troca OCS, sendo considerada o sistema nervoso de fibra óptica para fábricas de IA.

Sexta camada: plataforma de nuvem de IA

A Nvidia propõe a fábrica de IA na nuvem, então essa será a maior fatia do mercado no futuro, pois os usuários compram poder de computação, não apenas GPUs.

Atualmente, dois grandes parceiros:

CoreWeave: atualmente a maior plataforma de aluguel de GPUs na nuvem, a maior plataforma de aluguel de GPUs, é como a AWS na era da IA.

Nebius: versão europeia do CoreWeave, também responsável pela construção de data centers de IA.

Sétima camada: grandes modelos

São realmente os que consomem mais poder de cálculo, e também os clientes da Nvidia, como OpenAI, Meta, Google, entre outros.

Oitava camada: ecossistema de robôs

Jensen Huang também enfatiza constantemente a IA física (Physical AI), que provavelmente será um foco futuro, como Tesla, Yutu Technology, etc.

A Nvidia está copiando a estratégia da Microsoft de antigamente, veja que Jensen Huang já controla GPU, rede, comunicação óptica, nuvem de IA, fábrica de IA, então seu objetivo há muito tempo não é mais ser apenas uma fabricante de chips, mas sim o “padronizador de infraestrutura” na era da IA.

Do ponto de vista de investimento, todas as empresas importantes de cada camada acima valem a pena ser observadas e estudadas!