A Nvidia ganha 2,2 bilhões por dia, e o lucro líquido anual já ultrapassou o de quatro Tencent

Resumo:

Num novo sistema de coordenadas, o token é o novo petróleo, e a inferência é o novo motor.

Na quarta-feira, após o encerramento do mercado, a Nvidia apresentou resultados que continuam a silenciar toda a Wall Street — o quarto trimestre fiscal atingiu uma receita recorde de 681,27 mil milhões de dólares, um aumento de 73% em relação aos 393,31 mil milhões de dólares do mesmo período do ano anterior; o lucro líquido foi de 429,60 mil milhões de dólares, um crescimento de 94% em relação aos 220,91 mil milhões de dólares do ano anterior. Além disso, a Nvidia fechou o ano fiscal com uma receita de 2.159,38 mil milhões de dólares e um lucro líquido de 1.200,67 mil milhões de dólares, o que equivale a ganhar cerca de 3,28 milhões de dólares por dia (aproximadamente 22 bilhões de RMB). Com base no seu lucro líquido mais recente, isso é cerca de 4,22 vezes o lucro líquido previsto da Tencent para 2024 (194 bilhões de RMB) e aproximadamente 6,34 milhões de vezes o lucro líquido da Alibaba para o ano fiscal de 2025 (129,4 bilhões de RMB).

Enquanto toda a indústria tecnológica discute redução de custos, aumento de eficiência e quando a bolha de IA irá estourar, este gigante dos chips usou uma receita anual de 2.159 mil milhões de dólares para anunciar ao mercado uma verdade um pouco dura: para os principais players, não há inverno, apenas o retorno dos reis.

No entanto, o desempenho da Nvidia nunca foi apenas uma história de domínio, mas um indicador de toda a demanda por IA, e o crescimento acelerado da Nvidia significa que toda a demanda de cálculo do mercado está em rápida expansão.

Enquanto analistas de Wall Street expressam grande preocupação com a bolha de IA e os gastos de capital dos centros de dados dos provedores de nuvem, Jensen Huang mostra-se muito confiante. Ele afirmou que tem muita confiança no crescimento do fluxo de caixa dos clientes, “a razão é bastante simples. Agora, estamos vendo um ponto de inflexão na IA agentic, e todos estão percebendo o valor real dos agentes de IA em todo o mundo e em várias empresas.”

Ele percebe claramente que, na nova era da IA, a capacidade de cálculo de uma empresa equivale à sua receita. Sem capacidade de cálculo, não há tokens; sem tokens, não há crescimento de receita.

Recorde não basta, o objetivo da Nvidia é “conquistar tudo”

Se você tentar encontrar alguma evidência de que os gastos com IA estão desacelerando nesta demonstração financeira da Nvidia, provavelmente ficará desapontado. Os 681 mil milhões de dólares de receita trimestral não representam apenas uma celebração numérica, mas uma descrição precisa do estado atual da indústria: a IA continua sendo um jogo extremamente caro, e a barreira de custos está se tornando cada vez mais alta para as principais empresas.

Ao analisar detalhadamente o relatório, fica claro que o negócio de centros de dados contribuiu com 62,3 mil milhões de dólares no trimestre, um aumento de 75% em relação ao ano anterior, representando mais de 91% do total. Este crescimento é sustentado pelos quatro maiores provedores de nuvem — Google, Amazon, Meta e Microsoft — que quase enlouqueceram com seus gastos de capital. Estatísticas de Wall Street indicam que esses gigantes podem chegar a quase 700 mil milhões de dólares em gastos de capital até 2026.

Além disso, no ano fiscal de 2026, a Nvidia atingiu uma receita recorde de 2.159,38 mil milhões de dólares, ultrapassando pela primeira vez a marca de 2000 mil milhões de dólares.

Para o mercado, a Nvidia, com seu domínio em capacidade de cálculo, já ocupa uma posição central na era da IA.

Porém, a ambição da Nvidia é colocar tudo na sua plataforma: “À medida que construímos um ecossistema completo de IA Nvidia, seja IA física, IA de física, ciências da vida, biologia, robótica ou manufatura, esperamos que esses ecossistemas possam ser construídos sobre a plataforma Nvidia”, afirmou Jensen Huang.

Para isso, a Nvidia está reforçando sua barreira de proteção por meio de investimentos. Huang revelou que a Nvidia está próxima de fechar um acordo com a OpenAI. Essa parceria foi inicialmente delineada no início do ano passado como um projeto potencial de infraestrutura de IA de 100 mil milhões de dólares, e Huang descreveu a OpenAI como uma “empresa única na sua geração”. Além disso, no final do ano passado, a Nvidia adquiriu por cerca de 200 milhões de dólares a licença tecnológica de uma startup de chips de inferência de IA, a Groq, e integrou sua equipe principal para completar o quebra-cabeça do poder de inferência.

Além disso, a Nvidia também reconhece as mudanças no cenário competitivo global. Em agosto do ano passado, após aprovação, a Nvidia vendeu cerca de 60 milhões de dólares em chips H20 na China. Contudo, após a concessão da licença H20 em 2026, até agora a Nvidia ainda não obteve receita com o projeto de licença H200.

O CFO da Nvidia, Colette Kress, afirmou abertamente que os concorrentes na China estão “fazendo progressos” e mencionou empresas que fortaleceram sua posição após IPOs recentes. Ela destacou que essas empresas têm potencial para revolucionar o cenário global de IA e podem afetar a competitividade da Nvidia mundialmente.

Tomemos como exemplo a empresa chinesa Cambricon, que anunciou uma previsão de resultados para 2026: espera-se que sua receita operacional de 2025 fique entre 6 e 7 bilhões de RMB, com um crescimento superior a 4 vezes, e o lucro líquido atribuído à controladora deve alcançar entre 1,85 e 2,15 bilhões de RMB, marcando seu primeiro lucro anual desde a abertura de capital.

Bem-vindo à era da IA agentic!

Outro lado do relatório da Nvidia é a crescente demanda global por cálculo.

Uma pesquisa recente da McKinsey revelou que mais de 70% dos CIOs de grandes empresas globais planejam dobrar seus investimentos em tecnologia entre 2026 e 2027, com 70% do orçamento sendo redirecionado para áreas relacionadas à IA.

Apesar de a Microsoft e outras empresas estarem adquirindo GPUs em grande escala, um parceiro sênior da McKinsey admitiu que o ROI (retorno sobre investimento) da IA ainda é “elusivo”. Os clientes, ao fazer pedidos de grande volume, frequentemente exigem um aumento de 20% a 40% na produtividade como retorno, o que na essência é uma tentativa de compensar os altos custos de capacidade de cálculo com ganhos de eficiência. Os resultados impressionantes do relatório da Nvidia baseiam-se justamente nessa contradição de “dor e prazer” dos clientes.

No entanto, para Jensen Huang, essa lógica de negócios está passando por uma mudança fundamental. Ele reiterou repetidamente em chamadas de resultados que: “A inferência agora equivale à receita dos nossos clientes.”

Ele detalhou a lógica por trás disso: “Como os agentes inteligentes estão gerando tantos tokens, e os resultados são tão eficazes. Quando um agente inteligente escreve código, ele gera milhares, dezenas de milhares, centenas de milhares de tokens, porque eles rodam de minutos a horas. Portanto, esses sistemas, esses agentes, estão se desenvolvendo como uma equipe de diferentes agentes inteligentes.”

Na visão dele, “o número de tokens gerados realmente está crescendo exponencialmente. Portanto, precisamos fazer inferências em velocidades maiores. Quanto mais rápido você fizer inferências, cada token será monetizado, e isso se traduz diretamente em receita.”

A ascensão da IA agentic ressoa com o rápido crescimento do OpenClaw, que se tornou uma sensação recente.

O criador do OpenClaw, Peter Steinberger, afirmou recentemente em uma entrevista ao OpenAI que, no último ano, uma única pessoa fez mais de 90 mil commits de código no GitHub, abrangendo mais de 120 projetos. Isso é considerado um novo marco na história da engenharia de software. A chegada da IA agentic reduziu drasticamente os custos de pesquisa e desenvolvimento; o MVP (produto mínimo viável), que antes exigia uma equipe completa de arquitetos, front-end, back-end e testes, agora pode ser feito por uma única pessoa em algumas horas. Isso mostra que a era da IA agentic está acelerando, e contratar um funcionário de silício está se tornando padrão.

Peter é um defensor fervoroso dessa ideia: “Acredito que o CEO da Nvidia disse que, no curto prazo, você não será substituído pela IA, mas sim por quem usa a IA.”

Devido ao seu sucesso, empresas chinesas de grandes modelos estão conquistando mais fatias no exterior com uma relação custo-benefício extremamente alta. Após o lançamento do K2.5 em 27 de janeiro de 2026, a Kimi rapidamente se tornou o primeiro modelo principal apoiado oficialmente pelo OpenClaw para uso gratuito. Há relatos de que, 20 dias após o lançamento do K2.5, sua receita já superou a de todo o ano de 2025.

De qualquer forma, a demanda por cálculo está “explodindo”.

Atualmente, a Nvidia já tem seu estoque agendado até 2027. A troca de produtos entre gerações está ocorrendo de forma contínua e sem interrupções. A arquitetura Blackwell está em forte ascensão, e a próxima geração, a plataforma Vera Rubin, já deu passos concretos. Colette Kress afirmou: “Já enviamos as primeiras amostras do Vera Rubin aos clientes nesta semana e estamos no caminho de iniciar a produção em massa no segundo semestre deste ano. Esperamos que cada construtor de modelos de nuvem implemente o Vera Rubin.”

Num novo sistema de coordenadas, o token é o novo petróleo, e a inferência é o novo motor, e a ambição da Nvidia é tornar-se, passo a passo, o principal fornecedor de infraestrutura deste novo mundo.