Depois da Nvidia, o que comprar? Jensen Huang já deu a resposta

Ontem, falei sobre a apresentação da Nvidia na GTC, hoje vamos analisar o ecossistema da Nvidia, pois recentemente descobri que as empresas em que a Nvidia investiu ou com as quais colaborou tiveram ótimos aumentos, como coreweave, Nebius, Marvell, entre outras. A Nvidia se tornar uma empresa de 5 trilhões de dólares faz sentido, portanto, estudar seu ecossistema é muito importante, assim como para entender o Ethereum, é preciso estudar seu ecossistema, é a mesma lógica.

Na verdade, com uma série de investimentos e colaborações entre 2025 e 2026, Jensen Huang já está construindo um vasto ecossistema de infraestrutura de IA, e a Nvidia começou a usar frequentemente uma expressão: Fábrica de IA (AI Factory). Sua estratégia já evoluiu de vender chips para controlar toda a cadeia de valor da IA!

Arquitetura do ecossistema da Nvidia

Todo o sistema pode ser dividido em 7 camadas: camada de aplicações de IA, camada de grandes modelos, camada de plataforma de nuvem de IA, camada de data center de IA, camada de interconexão de rede, camada de comunicação óptica, camada de hardware de GPU/CPU (dispostas de cima para baixo). E a Nvidia está posicionando aliados em cada camada.

Primeira camada: Camada de computação GPU

Esta é a camada central da Nvidia, seus produtos principais incluem:

Blackwell

Rubin

Grace CPU

Vera CPU

NVLink

Spectrum-X

BlueField DPU

Segunda camada: Camada de fabricação de chips

Como a Nvidia projeta chips, ela não realiza a fabricação, que é feita pela TSMC.

Terceira camada: Camada de chips de IA personalizados (ASIC)

Pois muitos clientes têm necessidades personalizadas, e às vezes os produtos da Nvidia podem não atender, aqui entra a Marvell Technology, que é uma nova integrante, e em 2026: a Nvidia investirá 2 bilhões de dólares na Marvell.

A Marvell é responsável por ASICs personalizados, ajudando clientes com demandas específicas, ao invés de chips de IA padrão, além de fornecer negócios de rede para data centers de IA, interconexão óptica e chips de comutação.

Quarta camada: Interconexão de rede

Responsável pela comunicação entre GPUs, como um módulo completo de comunicação, por exemplo, switches de fibra óptica.

Principais parceiros nesta camada:

Marvell Technology: já mencionado acima.

Broadcom: responsável por switches de data center de IA, switches Tomahawk, switches Jericho. Além disso, também atua no design de chips de IA.

Quinta camada: Comunicação óptica

Futuramente, a fábrica de IA pode ser um cluster de 1 milhão de GPUs. E o que mais falta na fábrica de IA é a conexão; como conectar essas 100 mil GPUs, a Nvidia já afirmou que, no futuro, isso será feito por fibra óptica, e não por cabos de cobre. Assim, o parceiro principal nesta camada é a Coherent, que fabrica comunicações ópticas, redes ópticas e lasers, e a Nvidia investiu 2 bilhões de dólares em 2026.

Outro parceiro é a Lumentum Holdings, cuja tecnologia central são transceptores ópticos de alta velocidade, comutadores de fibra óptica, encapsulamento de componentes ópticos, troca de OCS, que é considerada o sistema nervoso de fibra óptica da fábrica de IA.

Sexta camada: Plataforma de nuvem de IA

A fábrica de IA proposta pela Nvidia é baseada na nuvem, portanto, essa será a maior fatia do mercado no futuro. Os usuários compram principalmente poder de processamento, não GPUs.

Atualmente, dois grandes parceiros:

CoreWeave: atualmente a maior plataforma de aluguel de GPUs na nuvem, a maior plataforma de aluguel de GPUs, equivalente à AWS na era da IA.

Nebius: versão europeia do CoreWeave, também responsável pela construção de data centers de IA.

Sétima camada: Grandes modelos

São os verdadeiros consumidores de poder de processamento, e também os clientes da Nvidia, como OpenAI, Meta, Google, entre outros.

Oitava camada: Ecossistema de robôs

Jensen Huang também enfatiza a IA física (Physical AI), que provavelmente será um foco futuro, como Tesla, Yutu Technology, etc.

A Nvidia está replicando a estratégia da Microsoft de antigamente; veja que Jensen Huang já controla GPU, rede, comunicação óptica, nuvem de IA, fábrica de IA, portanto, seu objetivo há muito tempo não é apenas ser uma fabricante de chips, mas sim um “padronizador de infraestrutura na era da IA”.

Do ponto de vista de investimento, todas as empresas importantes de cada camada acima devem ser observadas e estudadas!