Análise do desempenho da Nvidia no ano fiscal de 2026: três grandes mudanças estão a acontecer!

Como gigante global de chips de inteligência artificial (IA), a Nvidia, sem surpresa, voltou a divulgar resultados “superior às expectativas”. O relatório financeiro do quarto trimestre de 2026 e os dados anuais de toda a empresa para o ano fiscal de 2026 atingiram novos recordes, com orientações para o próximo trimestre também acima do esperado pelo mercado. Analisando os resultados divulgados pela Nvidia, podemos identificar três grandes mudanças em curso.

Atualização do Modelo de Negócios

Apesar de o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, ter reiterado várias vezes que a Nvidia não vende apenas chips, mas sim uma fábrica de IA, a impressão popular ainda é forte nesse sentido. No entanto, os resultados mais recentes confirmam o sucesso da atualização do modelo de negócios da Nvidia.

No ano fiscal de 2026, a Nvidia alcançou uma receita anual de 215,9 bilhões de dólares, um aumento de 65% em relação ao ano anterior. Com base no padrão GAAP, o lucro líquido foi de 120,07 bilhões de dólares, também um aumento de 65%; o lucro por ação foi de 4,9 dólares, um crescimento de 67% em relação ao ano anterior.

Como principal negócio da Nvidia, o crescimento do centro de dados foi forte, com uma receita de 62,3 bilhões de dólares no quarto trimestre, um aumento de 75% em relação ao mesmo período do ano anterior. A receita total do ano foi de 193,7 bilhões de dólares, representando quase 90% da receita total da empresa.

O analista-chefe da DeepCore Alliance, Gu Zhengshu, destacou que o negócio de centros de dados da Nvidia está passando de componentes isolados para sistemas integrados de pilha completa. Ao orientar os clientes a migrarem da compra de uma única GPU B200 para a implantação de sistemas em rack GB200 NVL72, o preço médio do produto aumentou de cerca de 40 mil dólares para entre 2 a 3 milhões de dólares, elevando a dimensão do modelo de negócios.

“Esse tipo de integração em rack não só aumenta o limite de receita, mas também, por meio da tecnologia NVLink, do CPU Grace e do software de pilha completa, vincula profundamente os quatro grandes provedores de nuvem — Amazon, Google, Meta e Microsoft — ao ecossistema da Nvidia, neutralizando significativamente a ameaça potencial de chips ASIC de grandes empresas de pesquisa e desenvolvimento a longo prazo”, afirmou Gu Zhengshu.

Além disso, como base do centro de dados da Nvidia, o negócio de redes está passando por uma explosão sem precedentes.

Impulsionado pela forte adoção de NVLink, Spectrum X Ethernet e InfiniBand, o crescimento do negócio de redes da Nvidia foi destacado, com demanda tanto por expansão horizontal quanto vertical atingindo níveis históricos. O crescimento trimestre a trimestre foi de dois dígitos, e a receita do negócio de redes em 2026 ultrapassou 31 bilhões de dólares. Desde a aquisição da Mellanox, que reforçou a presença no setor, esse negócio cresceu mais de 10 vezes.

Um analista do setor eletrônico afirmou que o negócio de redes é considerado uma “arma secreta” importante fora do ecossistema CUDA da Nvidia, e está se infiltrando de forma mais flexível na concorrência. Com o aumento na quantidade de novos racks entregues, a participação do negócio de redes também deve crescer.

Segundo Jensen Huang, a rede é uma extensão natural da plataforma: “Abrimos todos os componentes para que os clientes possam combinar, gerenciar diferentes escalas e integrar em centros de dados personalizados”. No quarto trimestre, a Nvidia anunciou que fornecerá suporte NVLink para a AWS, permitindo integração com seus próprios chips.

Foco Total na Era da Inferência

A plataforma baseada na arquitetura Blackwell, um produto principal da Nvidia, está avançando bem, e a próxima geração, a plataforma Rubin, está prevista para produção em massa no segundo semestre de 2026. Segundo informações, em comparação com a plataforma Blackwell, o modelo de treinamento híbrido MoE (Expertos Mistos) do Rubin reduz em 75% a quantidade de GPUs necessárias, e o custo por token de inferência pode ser até 10 vezes menor, atendendo à demanda por inferência de baixo custo na nova era.

Jensen Huang reforçou várias vezes que a inteligência artificial de agentes inteligentes atingiu um ponto de inflexão, ocorrendo nos últimos dois a três meses. O setor já observa essa mudança há cerca de seis meses, mas o mundo só agora despertou, com a demanda por poder de computação crescendo exponencialmente — “poder de computação é receita”.

A Nvidia, como líder na era de treinamento de IA, também aposta pesado na inferência de IA. Em dezembro passado, a empresa adquiriu por 20 bilhões de dólares em dinheiro a Groq, especializada em tecnologia de inferência de baixa latência, incluindo sua equipe de engenharia. Essa aquisição não tradicional, que envolve licença de tecnologia não exclusiva e transferência de talentos, é a maior na história da Nvidia.

“Essa aquisição tem um valor estratégico extremamente alto”, afirmou Yu Yiran, gerente geral da CIC Zhaoshi Consulting. A unidade LPU (Unidade de Processamento de Linguagem) da Groq oferece baixa latência e alta eficiência em cenários específicos de inferência, como geração de texto com grandes modelos de linguagem, ajudando a Nvidia a integrar diferentes rotas tecnológicas e oferecer soluções de inferência mais completas, consolidando sua posição como uma “loja única de poder de computação de IA”.

Yu também destacou que essa é uma medida necessária para enfrentar a concorrência diferenciada. No mercado de inferência, os clientes são mais sensíveis a custos, eficiência energética e otimizações específicas de cenários. Com tecnologias como a Groq, a Nvidia pode oferecer uma combinação de produtos mais flexível para competir com TPU do Google, chips próprios da Amazon e diversos ASICs.

Segundo Jensen Huang, as tecnologias da Groq serão integradas na nova arquitetura da Nvidia, elevando ainda mais o desempenho e a relação custo-benefício da infraestrutura de IA. Mais novidades devem ser divulgadas na GTC de março.

Por muito tempo, o setor acreditou que o verdadeiro desafio da Nvidia não era a demanda, mas a capacidade de fornecimento de fornecedores-chave como a TSMC. Gu Zhengshu analisou que a capacidade de embalagem avançada CoWoS-L da TSMC estará extremamente escassa até meados de 2026. Além disso, o fornecimento de memória HBM4 tornou-se uma questão estratégica, com a SK Hynix (com 70% de participação) e Samsung determinando o ritmo de entrega, influenciando a velocidade de lançamento do Rubin. Recentemente, também foi divulgado que a escassez de vidro de fibra prejudicou seriamente a produção de placas de circuito impresso (PCBs) para servidores de IA.

Na conferência de resultados, a vice-presidente executiva e CFO da Nvidia, Colette Kress, afirmou que a empresa já preparou estoques e compromissos de fornecimento que cobrem as entregas até o ano natural de 2027. A receita total de 2026 deve continuar crescendo trimestre a trimestre, superando a previsão de 500 bilhões de dólares para os plataformas Blackwell e Rubin divulgada anteriormente.

A TSMC também elevou seus gastos de capital, prevendo um investimento entre 52 a 56 bilhões de dólares em 2026, atingindo um recorde histórico. Destes, 70% a 80% serão destinados à expansão de processos avançados, e 10% a 20% ao setor de embalagem avançada, com foco na garantia da capacidade de produção de chips de IA.

A Confiança no Investimento em IA Ainda Não “Desmoronou”

Apesar das preocupações do mercado financeiro com uma possível bolha de IA, os principais provedores de serviços em nuvem globais continuam investindo pesadamente na infraestrutura de IA, sustentando o desempenho contínuo da Nvidia. Segundo a TrendForce, os oito maiores provedores de nuvem devem gastar mais de 710 bilhões de dólares em capital em 2026, com crescimento anual de cerca de 61%, incluindo compras contínuas de GPUs Nvidia e AMD, além de expansão de infraestrutura ASIC, para garantir a eficiência de aplicações de IA e custos de construção de data centers.

A Nvidia também está aprofundando sua colaboração no ecossistema, chegando a um acordo próximo com a OpenAI, além de avançar com parcerias com a Anthropic, Meta e outros.

Além de clientes de supernuvem e empresas de ponta em IA, a Nvidia também atende a clientes governamentais. Colette Kress revelou que a receita de IA soberana da empresa em 2026 mais que dobrou em relação ao ano anterior, ultrapassando 30 bilhões de dólares, com principais clientes no Canadá, França, Holanda, Singapura e Reino Unido. Espera-se que a IA soberana cresça junto com o mercado de infraestrutura de IA, proporcional ao PIB de cada país.

Para o primeiro trimestre de 2027, a Nvidia projeta uma receita de aproximadamente 78 bilhões de dólares, um aumento de 2% em relação ao mesmo período do ano anterior, superando amplamente a previsão de 72,78 bilhões de dólares, considerada pelos analistas como uma orientação de desempenho “avassaladora”.

“Embora os resultados da empresa sejam fortes, a reação do mercado de ações tem sido moderada, refletindo uma precificação já ajustada às expectativas e uma mudança de ponto de inflexão nos fluxos de capital”, afirmou Yu Yiran. No mercado de inferência, o cenário competitivo está mais aberto. Os chips TPU do Google continuam crescendo rapidamente devido à sua relação custo-benefício e compatibilidade; as estratégias de compras diversificadas de provedores de nuvem e fabricantes de GPUs domésticos também representam ameaças à participação de mercado e ao poder de precificação da Nvidia a longo prazo.

Os clientes da Nvidia também estão adotando estratégias de fornecimento mais diversificadas. Em 17 de fevereiro, uma semana após fazer um pedido à Nvidia, a Meta anunciou uma encomenda de até 6 gigawatts de capacidade de processamento à AMD.