A caçada ao próximo Marvel? Jensen Huang já partilhou pistas num slide

Marvell $MRVL passou de uma ação abaixo de 100 dólares para mais de 300 desde que Jensen Huang a chamou de “a próxima empresa de um trilhão de dólares”, e agora todos estão à caça de sua próxima dica. A coisa mais útil que ele deixou no palco foi um mapa.

• Principais conclusões:
• • O mapa da fábrica de IA de Jensen Huang para 2026 destacou a estrutura de construção DSX da NVIDIA.
• • Marvell ganhou 241% no ano até agora; empresas de infraestrutura de IA podem ver um aumento no foco dos investidores.
• • NVIDIA projeta 100 GW de fábricas de IA até 2030, mudando a atenção para parceiros do ecossistema.

O seguinte artigo convidado vem de Ziven.io, uma plataforma de inteligência de mercados públicos que fornece dados sobre empresas expostas à mineração de bitcoin, inteligência artificial e estratégias de tesouraria de criptomoedas. Publicado originalmente em 18 de junho de 2026 por Cindy Feng.

Desde que Jensen Huang subiu ao palco da Computex e chamou a Marvell de “a próxima empresa de um trilhão de dólares”, a MRVL não olhou para trás. Uma ação que negociava entre 50 e 100 dólares até abril agora está em torno de 300, com um recorde histórico de cerca de 316 e um ganho de aproximadamente 241% no ano até agora. Uma frase de Jensen, e uma empresa reavaliada por um quarto de trilhão de dólares.

Não é surpresa que um novo exercício tenha começado: vasculhar tudo o que Jensen diz, encontrar o próximo nome que ele irá abençoar e ficar rico.

Entendo o impulso, mas o que fica claro ao ouvir toda a palestra de Jensen é que a maioria das pessoas está assistindo à coisa errada. Jensen não apenas soltou um nome quente, ele apresentou um mapa completo de como uma fábrica de IA realmente é construída, camada por camada, empresa por empresa. Esse mapa é a parte que vale a pena conhecer, porque ainda funciona muito tempo depois que o hype desaparece. Vou guiá-lo por esse slide específico, mas primeiro vamos começar com a parte que confundiu muita gente.

RTX, DGX, DSX: trabalhador, equipe, fábrica

Jensen dividiu as marcas da NVIDIA em três camadas, cada uma maior que a anterior:

• RTX é a GPU, o trabalhador. O chip que faz o cálculo real. Uma dupla de mãos.
• DGX é o sistema, a equipe. Conecte um monte desses chips em uma única máquina e você tem um DGX. Uma equipe atuando como uma única unidade.
• DSX é a infraestrutura, a fábrica. O prédio onde essas equipes trabalham, além da energia, refrigeração, rede e software para manter milhares deles funcionando 24 horas por dia.

RTX e DGX você provavelmente já ouviu falar. DSX é o novo, e é o que vale a pena entender, porque é onde a NVIDIA para de vender um chip e começa a vender uma maneira de construir toda a planta.

O que realmente é o DSX

Nas palavras de Jensen, o DSX é “um projeto, um design de referência para construir e operar fábricas de IA com máxima eficiência e rentabilidade”.

Em termos mais simples, é uma receita e um conjunto de ferramentas para ligar um gigawatt de computação e mantê-lo lucrativo. A NVIDIA até nomeou as partes do kit: um gêmeo digital para projetar e testar toda a fábrica antes que uma única estrutura seja enviada (DSXSim), um sistema operacional para executá-la uma vez que esteja ativa (DSX OS), e ferramentas para empilhar mais GPUs na mesma margem de energia e flexionar com a rede (DSX Max LPS, DSX FLEX). A proposta é que 100 gigawatts dessas fábricas entrem em operação antes do fim da década, e que as construídas com DSX sejam mais baratas e usem a rede de forma mais suave.

Tudo isso parece algo que a NVIDIA venderia por si só. Na verdade, não é bem assim.

Nenhuma empresa pode construir uma fábrica de IA inteira

Uma fábrica de IA de um gigawatt agora é um projeto de 30 a 100 bilhões de dólares, segundo Jensen. Nesse escala, ela deixa de ser uma sala de servidores e passa a ser uma infraestrutura do porte de uma refinaria ou uma usina de energia.

A NVIDIA não consegue construir isso sozinha. Ela não despeja concreto, não opera linhas de alta voltagem, não fabrica chillers, nem negocia com a concessionária local. E você não pode montar essas peças uma a uma, porque os chips, racks, rede, energia e refrigeração precisam ser projetados juntos desde o início. Cada hora que a fábrica fica ociosa é receita perdida, então uma construção tão cara precisa funcionar na primeira tentativa.

Por isso, a NVIDIA fez o que era sensato: publicou o projeto e montou uma coalizão de parceiros para cobrir todas as camadas que ela não faz. Essa coalizão tem um nome, o Ecossistema de Fábricas de IA, e Jensen colocou toda a lista em um único slide. Esse slide é o mapa.

O mapa: quem realmente constrói uma fábrica de IA

Captura de tela do CEO da Nvidia Jensen Huang fazendo a palestra na Computex 2026 em Taiwan (Crédito: Associated Press ) A maioria dessas empresas são privadas ou listadas no exterior, mas ainda há muitas listadas nos EUA. Fiz uma tabela para listar todos os nomes públicos do mapa. A última coluna é minha leitura aproximada de quanto de cada negócio realmente depende do desenvolvimento de IA, porque estar na lista (pode ser por fins de marketing) e ser impulsionado por ela são duas coisas muito diferentes.

Por favor, note que nomes OTC ou listados no exterior estão excluídos da tabela. Se quiser a lista completa em CSV, é só me mandar uma mensagem que envio. Além disso, alguns nomes ainda são privados com IPOs futuros, como Lambda (EUA), Nscale (Reino Unido), Firmus (Austrália) e Yotta (Índia).

Nota importante

É preciso perceber que uma exibição de logotipo indica que uma empresa está envolvida, mas não diz se essa participação é material. Para CoreWeave ou Vertiv, a demanda por fábricas de IA é praticamente toda a história. Para Caterpillar ou National Grid, é uma pequena parte de um negócio muito maior que mal moverá a ação. As linhas “High” dão torque e volatilidade na mesma medida. As linhas “Low” oferecem uma empresa mais estável, com apenas uma conexão tênue com o desenvolvimento de IA.

Considerações finais

Talvez um desses nomes se torne a próxima Marvell, talvez nenhum. Não posso afirmar isso apenas com um slide, e perseguir o logotipo que você espera que Jensen abençoe a seguir é mais um jogo de adivinhação do que uma estratégia.

O valor duradouro aqui é o mapa, além de uma pergunta mais afiada para levá-lo até lá. Para qualquer nome nesta lista, quanto do seu negócio realmente depende do desenvolvimento de IA? Quanto poder de precificação sua camada possui? Empresas puras, incumbentes diversificados e commodities certamente têm diferentes alavancas e perfis de risco.

O que não muda é o seguinte: cada negócio de hyperscaler que você ler, cada manchete de “X gigawatts de data center”, depende silenciosamente de toda essa pilha acontecer. Alguém projeta, alguém constrói, alguém fornece energia, alguém refrigera, alguém instala os servidores, alguém opera. Este gráfico é a lista de elenco. Escolha uma camada que lhe interesse e avalie sua exposição em relação ao poder de precificação que ela possui. É aí que o trabalho de verdade começa. O mapa não vai dizer o que comprar, mas é uma estrutura de referência que você pode consultar.