Por que o bilionário Stanley Druckenmiller vendeu Nvidia, mas investiu nestes 3 stocks de infraestrutura de IA para o próximo boom

As movimentações de Stanley Druckenmiller têm sido particularmente reveladoras ao longo da revolução da inteligência artificial (IA). Após iniciar uma posição na Nvidia (NVDA 1,86%) durante o início do surto de IA generativa, o bilionário gestor de fundos saiu completamente da posição até o final de 2024.

Durante o primeiro trimestre de 2026, o Escritório Familiar Duquesne iniciou novas participações na Broadcom (AVGO +0,01%), Intel (INTC +1,18%) e Arm Holdings (ARM +2,78%). Isto não é uma simples reorganização aleatória. Essas decisões refletem uma aposta deliberada de que uma nova camada dentro do conjunto de chips de IA está emergindo — afastando-se dos GPUs de treino de uso geral da Nvidia e migrando para uma maior adoção de silício personalizado e unidades de processamento central (CPUs).

Fonte da imagem: Getty Images.

Por que Stanley Druckenmiller vendeu ações da Nvidia?

Druckenmiller comprou 582.915 ações da Nvidia durante o quarto trimestre de 2022. Nos trimestres seguintes, negociou em torno da Nvidia enquanto a ascensão do ChatGPT provocava uma febre de IA, com os GPUs indispensáveis do fabricante de chips em destaque.

Entre o lançamento comercial do ChatGPT (30 de novembro de 2022) e o final do terceiro trimestre de 2024, as ações da Nvidia subiram mais de 600%, tornando-se eventualmente a empresa mais valiosa do mundo.

Dados da NVDA por YCharts

Mesmo para um touro como Druckenmiller, isso parecia um exemplo claro de uma expansão extrema de avaliação. Liquidar sua posição foi uma demonstração prudente de gestão de portfólio: realizar lucros quando os preços ultrapassam os fundamentos, mesmo em uma ação de história convincente como a Nvidia.

Druckenmiller disse que vender Nvidia foi um erro

Durante uma entrevista à Bloomberg em outubro de 2024, Druckenmiller admitiu que vendeu Nvidia cedo demais — dizendo que a decisão foi um "grande erro". Ele elogiou a Nvidia e sugeriu que seu fundo consideraria comprar as ações novamente se a avaliação se tornasse razoável.

Dados do índice PE (Forward) da NVDA por YCharts

No entanto, até meados de 2026, o perfil de avaliação da Nvidia tinha moderado-se em relação aos seus picos, mas Druckenmiller ainda permanecia à margem. Em vez de retornar ao líder de GPUs, parece estar transferindo capital para arquiteturas de silício alternativas, posicionadas para o que pode ser a próxima fase do boom de infraestrutura de IA.

A era da inferência chegou

De acordo com o Q1 13F da Duquesne, o fundo comprou 195.955 ações da Broadcom, 411.400 ações da Intel e 106.700 ações da Arm. Vejo isso como um sinal da convicção de Druckenmiller de que a inferência, e não o treino, impulsionará a maior parte dos gastos com computação de IA nos próximos anos.

Expandir

NASDAQ: INTC

Intel

Variação de hoje

(1,18%) $1,40

Preço atual

$119,90

Pontos-chave de dados

Valor de mercado

$602B

Variação do dia

$118,09 - $122,77

Variação de 52 semanas

$18,96 - $132,75

Volume

3,4 milhões

Volume médio

117,1 milhões

Margem bruta

35,90%

Treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) é uma tarefa única adequada para os GPUs da Nvidia. No entanto, a inferência significa executar esses modelos para os usuários em tempo real, fazendo previsões e estimativas, exigindo algo diferente: maior eficiência energética, menor custo por consulta e personalização para cargas de trabalho específicas.

Hyperscalers e laboratórios de IA estão respondendo projetando seus próprios chips de silício personalizados e apostando em arquiteturas de CPU otimizadas. Esses chips consomem menos energia e custam menos do que GPUs de uso geral ao realizar inferência em larga escala.

A mudança de GPUs já começa a se tornar visível em compromissos de bilhões de dólares de Alphabet, Meta Platforms, Amazon, Microsoft, OpenAI e Anthropic. A Broadcom lidera essa onda de circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs) personalizados. A empresa faz parcerias com alguns dos maiores provedores de infraestrutura em nuvem, como o Google Cloud, para co-desenhar e fabricar seus aceleradores especializados — conhecidos como unidades de processamento tensorial (TPUs).

A Intel está passando por um renascimento, à medida que cargas de trabalho de inferência cada vez mais rodam em processadores tradicionais e sistemas híbridos. Os CPUs Xeon 6 e x86 da empresa estão silenciosamente se tornando a espinha dorsal dos data centers empresariais, incluindo aqueles gerenciados pelo Alphabet e Nvidia.

Enquanto isso, a Arm fornece arquiteturas de núcleo eficientes que alimentam designs de chips personalizados e CPUs de data center. O modelo de licenciamento da empresa permite que fabricantes de chips e plataformas de nuvem construam soluções de baixo consumo de energia e alta largura de banda, ideais para inferência.

Juntos, esses três ativos oferecem ao Druckenmiller uma vasta exposição aos atores que lucrarão à medida que o desenvolvimento de IA transitar da fase de treino para as realidades do deployment de modelos em grande volume.

A jogada de Druckenmiller foi inteligente? Acho que sim. Essas movimentações indicam claramente que Druckenmiller não está abandonando o comércio de IA. Ele está simplesmente reposicionando-se além dos vencedores macro óbvios. Dentro da camada de infraestrutura, ele parece apostar que o silício personalizado e as CPUs provarão ser alternativas duradouras às GPUs, enquanto as grandes empresas continuam a investir vastas quantias de capital em cargas de trabalho de inferência.