Acabei de perceber algo bastante importante na última chamada de resultados da Nvidia, com Jensen Huang. O tipo basicamente fez uma verificação de realidade sobre quanta potência de computação a IA realmente precisa, e isso muda fundamentalmente a forma como você deve pensar na trajetória da empresa.

Então aqui está o contexto - a Nvidia está prestes a começar a enviar sua plataforma Vera Rubin na segunda metade de 2026. Isto não é apenas uma atualização incremental. Estamos falando de uma GPU que treina modelos de IA com 75% menos chips em comparação com a geração Blackwell atual, enquanto reduz os custos por token de inferência em 90%. Para contexto, tokens são literalmente o que as empresas de IA cobram dos utilizadores - cada palavra que um chatbot gera custa dinheiro. Reduzir esse custo em 90% significa uma expansão massiva de margem para toda a indústria de IA.

Mas aqui é onde os comentários recentes de Jensen Huang ficam interessantes. Um analista perguntou se os clientes poderiam realmente sustentar seus enormes gastos de capex em centros de dados. A resposta dele? O mundo historicamente gastou cerca de $400 bilhões anualmente em infraestrutura de computação clássica. Para cargas de trabalho de IA, ele disse que precisamos de aproximadamente mil vezes mais capacidade. Deixe isso entrar. Ele já estimou que os gastos com infraestrutura de IA podem atingir $4 trilhões por ano até 2030. Isso não é hipérbole - é a escala do que está por vir.

Olhando para os números reais: a Nvidia arrecadou $215,9 bilhões em receita no ano fiscal de 2026, um aumento de 65% ano a ano. A receita de centros de dados sozinha foi de $193,7 bilhões. A gestão está orientando para $78 bilhões no primeiro trimestre de FY2027 - um salto de 77%. A maioria das pessoas vê isso e pensa "ok, isso é crescimento". Mas quando você combina isso com o que Jensen Huang está dizendo sobre as necessidades de infraestrutura, percebe que ainda estamos nos primeiros innings.

Em termos de avaliação, a ação está sendo negociada a 36,1x lucros passados, o que parece caro até você perceber que isso está 41% abaixo da média de P/E de 10 anos de 61,6. O P/E futuro está em 21,5 com base no consenso de Wall Street de um EPS de $8,23 para o ano fiscal de 2027. O S&P 500 negocia a 24,7x. Então, se a Nvidia apenas igualar os múltiplos históricos, você estaria vendo um potencial de alta substancial a partir daqui.

A verdadeira história não é sobre os resultados trimestrais - é sobre Jensen Huang e a equipe reconhecendo que os gastos com infraestrutura de IA estão prestes a superar tudo o que veio antes. O envio da Vera Rubin este ano é apenas o começo dessa transição.