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A IA está a criar um novo ciclo de semicondutores — a NVIDIA é apenas o começo
O boom da IA está a entrar numa fase em que a maior questão já não é saber se as empresas vão gastar dinheiro em inteligência artificial. A questão mais importante é saber de quanta infraestrutura o mundo vai precisar para suportar essa procura.

A NVIDIA é atualmente o sinal mais claro do que está a acontecer por baixo da economia da IA.

Os resultados mais recentes da NVIDIA relativos ao segundo trimestre fiscal de 2027 mostraram receitas trimestrais de 96,2 mil milhões de dólares, um aumento de 106% em termos homólogos. Ainda mais importante para a história da infraestrutura de IA, as receitas do segmento de centros de dados atingiram 89,0 mil milhões de dólares, mais 117% do que no ano anterior. A NVIDIA também espera receitas de aproximadamente 108 mil milhões de dólares no próximo trimestre, excluindo dessa previsão quaisquer receitas de computação de centros de dados provenientes da China. Estes números sugerem que a procura por computação acelerada continua extremamente forte, em vez de dar sinais de uma desaceleração normal do ciclo de hardware.

Mas olhar apenas para a NVIDIA é ignorar o panorama mais amplo.

Cada nova geração de modelos de IA exige enormes quantidades de poder computacional. Esse poder computacional não provém apenas das GPUs. Um centro de dados de IA necessita de aceleradores, memória de alta largura de banda, redes avançadas, armazenamento, sistemas de gestão de energia, arrefecimento, encapsulamento avançado e capacidade de fabrico de vanguarda.

É por isso que a IA está a tornar-se cada vez mais uma história do setor dos semicondutores.

Os números relativos ao investimento já demonstram a dimensão desta expansão. A TrendForce estima que as despesas de capital combinadas de nove grandes fornecedores de serviços de computação em nuvem poderão ultrapassar 886,7 mil milhões de dólares em 2026, enquanto a sua previsão mais recente aponta para um crescimento homólogo de quase 31% nos envios de servidores de IA em 2026. Espera-se que os sistemas à escala de rack da NVIDIA continuem a representar uma parte importante dessa expansão, enquanto os hiperescaladores desenvolvem simultaneamente os seus próprios chips de IA personalizados.

Este último ponto é especialmente importante.

O futuro mercado da infraestrutura de IA poderá não pertencer exclusivamente a um único tipo de processador. A NVIDIA ocupa uma posição poderosa através das GPUs, das redes, do software e dos sistemas completos à escala de rack, mas empresas como a Google e a AWS também estão a desenvolver os seus próprios aceleradores.

Assim, a oportunidade no setor dos semicondutores está a tornar-se mais abrangente.

Mais computação de IA significa mais processadores avançados.

Mais processadores significam uma maior procura por memória de alta largura de banda.

Mais memória e aceleradores exigem encapsulamento sofisticado.

Mais servidores de IA exigem redes mais rápidas.

Mais centros de dados exigem enormes quantidades de eletricidade e sistemas de arrefecimento cada vez mais avançados.

E tudo isto acaba por aumentar a procura em todo o ecossistema de fabrico de semicondutores.

A memória está a tornar-se uma das peças mais importantes desta equação. Os aceleradores de IA necessitam de memória extremamente rápida para movimentar enormes quantidades de dados, razão pela qual a HBM se tornou estrategicamente importante para a cadeia de abastecimento da IA. A TrendForce também destacou o aumento da procura por HBM e encapsulamento avançado como possíveis estrangulamentos à medida que a produção de servidores de IA se expande.

O segmento das fundições está a enviar um sinal semelhante.

A TSMC comunicou receitas no segundo trimestre de 2026 de aproximadamente 40,2 mil milhões de dólares, um aumento homólogo de 33,7%, enquanto as tecnologias avançadas de 7 nanómetros e inferiores representaram 77% das receitas totais de wafers. Esta é outra indicação de que o boom da IA está a criar procura por algumas das capacidades de fabrico mais avançadas do setor.

E o mercado mais amplo dos semicondutores está a tornar-se cada vez mais impulsionado pela IA.

A Gartner prevê que as receitas mundiais de semicondutores possam atingir aproximadamente 1,32 biliões de dólares em 2026, o que representaria um crescimento de 64%. Estima que os semicondutores para IA poderão representar cerca de 30% das receitas totais de semicondutores este ano, enquanto se espera que as despesas dos hiperescaladores em infraestrutura de IA aumentem mais de 50%.

Isto altera a forma como os investidores devem encarar o investimento relacionado com a IA.

Já não se trata simplesmente de:

Empresas de IA → NVIDIA.

A cadeia está a tornar-se muito maior:

Modelos de IA → computação de IA → GPUs e aceleradores → HBM → encapsulamento avançado → redes → energia e arrefecimento → centros de dados → fabrico de semicondutores.

A NVIDIA continua no centro porque a sua plataforma combina GPUs, redes, software e sistemas completos de infraestrutura de IA. A empresa também está a avançar para além dos chips individuais, em direção a fábricas completas de IA e plataformas à escala de rack, com a sua arquitetura Vera Rubin a entrar agora em produção em plena escala.

A TrendForce espera que os sistemas à escala de rack GB300 da NVIDIA continuem a ser um dos principais motores dos envios durante o primeiro semestre de 2027, seguidos pelas plataformas Vera Rubin de próxima geração. Espera também que os envios de racks NVL72 que utilizam as plataformas GB e VR cresçam mais de 50% em termos homólogos em 2027.

Isto confere ao setor dos semicondutores um motor de procura plurianual potencialmente poderoso.

Mas há outro lado da história.

Quando um setor cresce tão rapidamente, as expectativas também se tornam extremamente elevadas. A infraestrutura de IA exige enormes despesas de capital e, a dada altura, os hiperescaladores terão de demonstrar que estes investimentos geram receitas, produtividade e retornos suficientes.

Existem também riscos do lado da oferta.

A disponibilidade de HBM, a capacidade de encapsulamento avançado, a produção de wafers de vanguarda, a disponibilidade de eletricidade e a construção de centros de dados podem tornar-se estrangulamentos. Ao mesmo tempo, os aceleradores de IA personalizados poderão gradualmente retirar alguns volumes de trabalho às GPUs de uso geral.

Assim, as perspetivas para os semicondutores são extremamente fortes, mas não constituirão uma trajetória de subida linear.

O sinal mais importante a acompanhar é saber se as despesas em IA continuam a traduzir-se numa procura real por infraestrutura.

Para a NVIDIA, isso significa acompanhar o crescimento do segmento de centros de dados, as novas implementações de GPUs e racks, as margens brutas e as despesas dos clientes.

Para o setor dos semicondutores, os sinais mais importantes são a procura por HBM, a utilização de nós avançados, a capacidade de encapsulamento, as necessidades de redes e os preços da memória.

A minha principal conclusão é simples:

A revolução da IA está a transformar a infraestrutura de computação num recurso estratégico.

A NVIDIA é uma das maiores beneficiárias, mas a oportunidade estende-se muito para além de uma única empresa. Cada centro de dados de IA adicional cria procura em várias camadas da cadeia de abastecimento dos semicondutores.

Se a adoção da IA continuar a acelerar, o setor dos semicondutores poderá continuar a ser um dos principais beneficiários do próximo ciclo de investimento tecnológico.

Mas se as despesas de capital acabarem por abrandar, é provável que as empresas com a tecnologia mais forte, poder de fixação de preços, acesso ao fabrico e balanços mais sólidos se distingam das restantes.

A IA não está apenas a criar procura por mais chips.

Está a reconstruir toda a infraestrutura de computação em torno desses chips.

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