Visão geral dos resultados financeiros da Nvidia: Depois de tanto tempo de alta na IA, a demanda por poder de processamento ainda está se concretizando?

Google e Nvidia, as aplicações e as entradas fundamentais do setor de IA, entregaram nesta semana uma resposta.

Se o Google I/O falou sobre o espaço de imaginação das aplicações de IA, então este relatório financeiro da Nvidia valida se a demanda por poder de processamento por trás dessas imaginações realmente se concretizou.

Após o fechamento do mercado no horário da costa leste dos EUA em 20 de maio, a Nvidia divulgou o relatório do primeiro trimestre fiscal de FY2027, com receita de 81,615 bilhões de dólares, um aumento de 85% em relação ao ano anterior, e crescimento de 20% em relação ao trimestre anterior; a receita do centro de dados atingiu 75,2 bilhões de dólares, um aumento de 92% ano a ano e 21% trimestre a trimestre; ao mesmo tempo, a Nvidia anunciou uma nova autorização de recompra de ações de 80 bilhões de dólares, e elevou o dividendo trimestral de 0,01 para 0,25 dólares por ação.

Esses números por si só já são bastante expressivos, mas o que o mercado realmente se preocupa não é se a Nvidia ainda está crescendo, e sim se, diante de expectativas já elevadas, ela ainda consegue provar que a linha principal de IA não está deteriorando, que a demanda por poder de processamento não atingiu o pico, e que o poder de fixação de preços da Nvidia permanece firme?

Um, visão geral de receita, orientações e margem bruta: o motor de IA ainda está acelerando?

Primeiro, é preciso esclarecer que o negócio mais central da Nvidia atualmente não é mais a tradicional "placa de vídeo", mas sim centros de dados, ou seja, a infraestrutura de poder de processamento por trás das fábricas de IA.

E neste trimestre, a receita de centros de dados da Nvidia atingiu 75,2 bilhões de dólares, representando mais de 92% do total de receita. Separando por categorias antigas, a receita de computação de centros de dados foi de 60,4 bilhões de dólares, um aumento de 77% ano a ano; a receita de redes de centros de dados atingiu 14,8 bilhões de dólares, um crescimento de 199%, atingindo um recorde histórico.

Isso revela uma questão-chave: a demanda por IA não se limita apenas ao GPU isolado, mas está se expandindo para toda a infraestrutura de IA — onde GPUs são responsáveis pelo cálculo, redes conectam o poder de processamento, e sistemas completos, NVLink, InfiniBand, Ethernet, comunicações ópticas, energia e refrigeração passam a fazer parte da fábrica de IA.

Portanto, o significado desta receita de centros de dados não é apenas "a Nvidia vendeu bastante", mas indica que os fornecedores globais de nuvem, empresas de modelos de IA, clientes corporativos e IA soberana ainda não reduziram significativamente seus investimentos em poder de processamento. Sob essa perspectiva, se a receita de centros de dados continuar superando as expectativas, o risco de preferência por hardware de IA na cadeia de hardware pode continuar a se expandir; mas, se esse indicador começar a ficar abaixo do esperado, o mercado realmente se preocupará com o topo dos gastos de capital em IA.

Claro, além da receita, para uma empresa de alta expectativa como a Nvidia, após o relatório financeiro, o preço das ações geralmente não se baseia apenas nos números do trimestre, mas na análise das orientações para o próximo trimestre.

A Nvidia forneceu uma orientação de receita de 91 bilhões de dólares para o segundo trimestre fiscal de FY2027 (com uma variação de ±2%), claramente acima da expectativa de mercado, que girava entre 86 e 87 bilhões de dólares. A empresa também deixou claro que essa orientação não assume receita de centros de dados na China. Isso é importante, pois, se excluirmos a receita de centros de dados na China, uma orientação de 91 bilhões de dólares ainda indica que a demanda de nuvem estrangeira, fábricas de IA, clientes empresariais e outras regiões é suficiente para sustentar um crescimento elevado.

Em outras palavras, o mercado inicialmente temia que a Nvidia estivesse crescendo rápido demais e que fosse difícil superar as expectativas no futuro. Mas essa orientação sinaliza que, pelo menos no próximo trimestre, a demanda por IA ainda não mostrou sinais de desaceleração significativa.

Porém, é preciso também notar que, à medida que as expectativas do mercado aumentam, a Nvidia precisa entregar não apenas um "bom relatório financeiro", mas um "relatório claramente melhor que o esperado". Assim, a alta no preço das ações a curto prazo ainda depende de os investidores acharem que essa orientação é suficiente para justificar uma avaliação elevada.

Ao mesmo tempo, a alta avaliação da Nvidia não vem apenas do crescimento acelerado da receita, mas também de sua forte capacidade de lucro.

Neste trimestre, a margem bruta GAAP da Nvidia foi de 74,9%, e a margem não-GAAP foi de 75,0%. Para o próximo trimestre, a orientação de margem bruta também é de 74,9% (GAAP) e 75,0% (não-GAAP), com uma variação de ±50 pontos base.

Isso indica que, embora sistemas Blackwell, HBM, embalagens avançadas, soluções completas de gabinetes tragam custos mais altos, a Nvidia ainda consegue manter a margem bruta em torno de 75%. Para o mercado, isso representa duas coisas:

• A Nvidia ainda possui forte poder de fixação de preços. Os clientes não estão comprando apenas um chip, mas uma capacidade de plataforma completa;
• Apesar da intensificação da concorrência em chips de IA, atualmente ainda não há uma compressão clara na margem de lucro da Nvidia. Google TPU, Amazon Trainium, GPUs AMD, chips ASIC próprios trazem competição, mas, pelo que se vê neste relatório, a capacidade de lucratividade da Nvidia ainda não foi significativamente abalada.

Claro, se no futuro a margem bruta cair claramente abaixo de 74%, o mercado começará a se preocupar com custos de mudança de produto, poder de barganha dos clientes e alternativas de substituição — pontos que merecem acompanhamento de longo prazo.

Dois, a Nvidia começa a se transformar em uma "plataforma de fluxo de caixa de IA"?

Nesta divulgação, uma mudança bastante relevante é o retorno de valor aos acionistas.

A Nvidia, neste trimestre, devolveu aproximadamente 20 bilhões de dólares aos acionistas, incluindo recompra de ações e dividendos. Ao final do trimestre, a autorização de recompra restante era de 38,5 bilhões de dólares, e posteriormente a diretoria aprovou uma autorização adicional de 80 bilhões de dólares para recompra de ações, além de elevar o dividendo trimestral de 0,01 para 0,25 dólares por ação.

O significado por trás disso não é apenas que a empresa tem dinheiro em caixa, mas que a Nvidia está enviando um sinal positivo ao mercado: que os lucros de IA não ficarão apenas na cadeia de fornecedores e startups, mas também retornarão aos acionistas.

Depois de anos preocupados com o fato de que os investimentos massivos da Nvidia em parceiros de IA como OpenAI, Anthropic, poderiam ser uma espécie de "financiamento circular", o aumento de recompra e dividendos ajuda a aliviar as preocupações de investidores de longo prazo sobre a eficiência na alocação de capital.

Assim, a Nvidia está evoluindo de uma ação de alto crescimento em IA para uma "plataforma de fluxo de caixa de IA".

Três, após Blackwell, o que o mercado está observando?

Outro ponto de atenção da Nvidia é se o ciclo de produtos pode continuar por mais tempo.

Neste trimestre, a empresa destacou a plataforma Vera Rubin, incluindo produtos como Vera CPU, BlueField-4 STX, e mencionou a parceria com Google Cloud, incluindo instâncias A5X alimentadas por Vera Rubin, além de uma prévia do modelo Google Gemini rodando na GPU Blackwell e Blackwell Ultra.

Isso mostra que a Nvidia não parou na geração Blackwell, mas já está preparando a próxima geração de plataformas.

Para investidores, isso é importante, pois se Blackwell for apenas um ciclo forte, o mercado pode temer uma desaceleração após o pico; mas se Vera Rubin conseguir fazer uma transição suave, a Nvidia não dependerá apenas de uma explosão de uma geração, mas terá uma capacidade contínua de evolução de plataforma.

Quanto à ameaça de TPU e CPU do Google à Nvidia, acho que é preciso analisar em duas camadas.

No curto prazo, TPU, ASICs e CPUs certamente assumirão mais tarefas em alguns cenários, especialmente para modelos internos de grandes empresas e cargas de inferência, mas, no médio prazo, isso mais parece uma coexistência de múltiplas rotas de demanda, após a demanda elevada por IA, e não uma substituição imediata da Nvidia.

A verdadeira vantagem da Nvidia não é apenas o GPU em si, mas a capacidade de plataforma que combina GPU, CPU, rede, software, sistemas completos, parceiros de ecossistema — ou seja, toda a cadeia integrada. Desde que os clientes precisem de implantação rápida de fábricas de IA em larga escala, a Nvidia ainda ocupa a posição mais central na cadeia de valor.

Para finalizar

Este relatório pelo menos prova uma coisa: a linha principal de IA não está deteriorando.

A receita de centros de dados continua a atingir recordes, a orientação para o próximo trimestre supera as expectativas, a margem bruta mantém-se em torno de 75%, recompra e dividendos aumentaram claramente, e o ciclo de produtos se estende de Blackwell para Vera Rubin. Tudo isso mostra que a Nvidia ainda está na posição central da expansão da infraestrutura de IA.

Mas, para o preço das ações, o problema não é "o relatório é bom ou ruim", e sim "se é bom o suficiente para superar as altas expectativas do mercado". Se o mercado entender que esse relatório apenas confirma o que já se esperava, pode haver volatilidade de curto prazo; mas, se os investidores revisarem para cima os gastos de capital em IA e o potencial de receita de longo prazo da Nvidia, a cadeia de IA ainda tem espaço para continuar se expandindo.

E, do ponto de vista da cadeia de valor, a força do relatório da Nvidia não afeta apenas a NVDA.M, mas também pode impulsionar uma nova avaliação de toda a cadeia de infraestrutura de IA:

• ASIC / manufatura / HBM: AVGO.M, TSM.M, MU.M
• Interconexões de rede: ANET.M, MRVL.M, CRDO.M
• Comunicações ópticas: COHR.M, LITE.M, AAOI.M
• Energia e refrigeração: VRT.M, ETN.M, MPWR.M

Claro, se olharmos a partir da entrada, as provas do Google I/O mostram que a expansão de aplicações de IA ainda está em andamento — e isso explica por que a demanda por poder de processamento na cadeia de infraestrutura de IA continua a se concretizar, pois enquanto as aplicações continuarem a gerar demanda, a cadeia de infraestrutura de IA ainda não chegou ao seu fim.