As ações tecnológicas norte-americanas estão a recuperar, especialmente à medida que a NVIDIA recupera força. Mas aquilo que merece hoje mais atenção não é a subida do preço das ações em si, mas sim a mais recente troca de opiniões entre a JPMorgan e Toshiya Hari, vice-presidente de relações com investidores e finanças estratégicas da NVIDIA.
A NVIDIA confirma novamente: a procura por IA não é fundamentalmente um problema
A frase mais importante desta troca de opiniões foi: aquilo que está atualmente a limitar o crescimento dos resultados da NVIDIA não é a procura, mas sim a oferta.
A NVIDIA considera que alcançar um crescimento homólogo de aproximadamente 70% no ano fiscal de 2028 é uma expectativa relativamente conservadora e viável. No entanto, sem as restrições da cadeia de abastecimento, o negócio poderia potencialmente mais do que duplicar de dimensão.
Porquê? Porque cada vez mais clientes necessitam agora do poder computacional da NVIDIA. Anteriormente, os principais clientes eram fornecedores de serviços de computação em nuvem de hiperescala, como a Microsoft, a Google, a Amazon e a Meta. Agora, a base de clientes também inclui a OpenAI, a Anthropic, laboratórios de IA, novos fornecedores de serviços de computação em nuvem, IA soberana e empresas que implementam IA nas suas próprias instalações.
Por outras palavras, a procura por computação para IA evoluiu de “grandes empresas a comprar GPUs” para toda a cadeia da indústria de IA a comprar poder computacional.
Uma mudança muito importante: a procura por inferência de IA está a crescer rapidamente
A NVIDIA revelou também uma informação muito importante desta vez.
Há cerca de 18 meses: treino ≈ 50%
Inferência ≈ 50%
Agora: a inferência já representa mais do que o treino, e a sua participação continuará a aumentar no futuro.
O que significa isto? Anteriormente, quando se pensava em computação para IA, pensava-se sobretudo no treino de grandes modelos. Mas, depois de os modelos serem treinados, aquilo que realmente os mantém em funcionamento é a inferência. Por exemplo, a utilização diária de IA para conversar, pesquisar e gerar imagens e vídeos requer essencialmente uma capacidade computacional de inferência substancial.
Assim, a IA está gradualmente a passar da “era do treino” para uma era impulsionada tanto pelo treino como pela inferência. Isto é positivo a longo prazo para toda a cadeia da indústria, incluindo servidores de IA, GPUs, HBM, memória e módulos óticos.
A informação mais importante está aqui: a NVIDIA aponta a “memória” e as “wafers avançadas”
Esta é a parte do artigo de hoje que merece mais atenção. A administração da NVIDIA afirmou explicitamente que os chips de memória e as wafers de processos avançados são atualmente os estrangulamentos de oferta mais importantes na sua lista de materiais.
A NVIDIA mantém discussões contínuas com a TSMC e os três principais fabricantes de memória—Micron, SK hynix e Samsung—na esperança de melhorar ainda mais a oferta. Esta afirmação é muito significativa porque valida novamente a lógica que temos acompanhado: quanto mais potente se torna a computação para IA, maior é a procura por HBM e memória avançada.
O desempenho das GPUs continua a melhorar.
↓As GPUs necessitam de maior largura de banda
↓A capacidade e a velocidade da HBM continuam a avançar
↓A HBM4, a HBM4E e até a HBM da próxima geração continuam a aumentar a produção
↓A memória está a tornar-se um dos principais estrangulamentos na expansão da computação para IA.
Então, por que temos vindo a dar ênfase à memória recentemente? Não porque o mercado esteja simplesmente a especular sobre “aumentos de preços”. Pelo contrário, a expansão da computação para IA começou a impulsionar materialmente a procura por memória de topo de gama.
É também por isso que a memória merece especial atenção recentemente
A partir desta troca de opiniões com a NVIDIA, podemos ver que a procura por IA continua forte
As GPUs continuam a evoluir
A procura por inferência está a crescer
Estes fatores, combinados com uma oferta insuficiente de memória, significam que a HBM continua a ser um dos componentes mais importantes do hardware de IA.
Outra área facilmente ignorada: o empacotamento avançado
Além de mencionar a memória, a NVIDIA referiu especificamente a oferta de wafers de processos avançados. À medida que as GPUs e a HBM continuam a evoluir, o empacotamento avançado também se torna cada vez mais importante. Os chips de IA já não são simplesmente uma questão de uma GPU + um chip de memória. Em vez disso, estão gradualmente a evoluir para: GPU/ASIC + HBM + empacotamento avançado + Chiplet. Todo o sistema está a tornar-se cada vez mais complexo. É por isso que temos visto recentemente:
HBM4
HBM4E
Base Die
Hybrid bonding
Empacotamento 2.5D/3D
Todos estes elementos fazem parte de um percurso completo de modernização industrial.
Por que motivo as comunicações óticas também merecem continuar a ser acompanhadas?
O setor norte-americano das comunicações óticas recuperou amplamente ontem: Marvell +2,86%
Coherent +1,77%
Lumentum +0,19%
A lógica subjacente é, na verdade, bastante simples: os centros de dados de IA continuam a expandir-se.
↓O número de GPUs continua a crescer.
↓A transmissão de dados entre servidores continua a aumentar.
↓A largura de banda das redes continua a evoluir.
↓A procura por módulos óticos de 800G e 1.6T continua a crescer.
Por isso, a computação para IA não diz respeito apenas às GPUs.
Na realidade, envolve toda uma cadeia industrial: GPU → HBM → PCB/CCL → módulos óticos → switches → empacotamento avançado → centros de dados
Enquanto as despesas de capital em IA continuarem a crescer, esta cadeia industrial continuará a ter margem para se expandir.
A NVIDIA registou outra mudança: os seus clientes estão a tornar-se mais diversificados
No passado, o mercado preocupava-se frequentemente com uma questão: estaria a NVIDIA demasiado dependente de alguns grandes clientes, como a Microsoft, a Google e a Amazon? Esta situação está agora a mudar.
A NVIDIA afirmou que a OpenAI e a Anthropic representam atualmente aproximadamente 20% do negócio da NVIDIA numa base de consumo final, e que esta proporção poderá subir para cerca de 25% no futuro. Ao mesmo tempo, os novos fornecedores de serviços de computação em nuvem tornaram-se um grupo de clientes muito importante para a NVIDIA. Isto demonstra que a procura por computação para IA está a espalhar-se de um pequeno número de gigantes da Internet para um número crescente de empresas de IA e de outras empresas.
Por outras palavras, a base da procura por computação para IA está a tornar-se cada vez mais ampla.
As conclusões mais importantes de hoje
Se condensarmos toda a troca de opiniões com a NVIDIA em alguns pontos:
Primeiro, a procura por IA não diminuiu.
Segundo, a NVIDIA acredita que ainda consegue manter um crescimento muito elevado nos próximos anos.
Terceiro, a inferência está a tornar-se um novo motor de crescimento para a computação para IA.
Quarto, aquilo que está atualmente a limitar principalmente o crescimento da NVIDIA não é a procura, mas sim a oferta.
Quinto, a memória e as wafers de processos avançados tornaram-se estrangulamentos fundamentais.
Na minha opinião, o maior valor da troca de opiniões de hoje com a NVIDIA não está em dizer-nos se “a NVIDIA pode continuar a subir”. Em vez disso, explica-nos novamente, de forma muito clara, a lógica de toda a cadeia da indústria de IA: a procura por IA continua forte, a procura por inferência continua a crescer e aquilo que realmente limita o ritmo de expansão da indústria passou a ser a cadeia de abastecimento.$NVDA ‌

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ThisIsTranslateContent:03-09-2026 01:05:59

$NVDA A Nvidia dispara 3,21%! A administração confirma novamente: a procura por IA não é um problema; os verdadeiros entraves são a memória e os wafers avançados

As ações tecnológicas norte-americanas estão a recuperar, especialmente com a Nvidia a voltar a ganhar força. No entanto, o mais importante hoje não é a subida da cotação em si, mas a mais recente conversa entre a JPMorgan e Toshiya Hari, vice-presidente de Relações com Investidores e Finanças Estratégicas da Nvidia.

A Nvidia confirma novamente: a procura por IA não é de todo um problema

A frase mais importante desta conversa foi: aquilo que está atualmente a limitar o crescimento dos resultados da Nvidia não é a procura, mas sim a oferta.

A Nvidia considera que alcançar um crescimento homólogo de cerca de 70% no ano fiscal de 2028 é uma expectativa relativamente conservadora e viável. Sem as limitações da cadeia de abastecimento, a dimensão do negócio poderia até mais do que duplicar.

Porquê? Porque há cada vez mais clientes a precisar da capacidade de computação da Nvidia. Antes, eram sobretudo: Microsoft, Google, Amazon, Meta e outros grandes fornecedores de serviços de computação em nuvem. Agora, juntaram-se: OpenAI, Anthropic, laboratórios de IA, novos fornecedores de serviços de nuvem, IA soberana e implementações locais empresariais.

Ou seja: a procura por capacidade de computação para IA passou gradualmente de “as grandes empresas compram GPU” para toda a cadeia industrial da IA comprar capacidade de computação.

Uma mudança muito importante: a procura por inferência de IA está a crescer cada vez mais

A Nvidia revelou também uma informação muito importante nesta conversa.

Há cerca de 18 meses:
Treino ≈ 50%
Inferência ≈ 50%

Agora:
A proporção do negócio de inferência já ultrapassou a do treino e continuará a aumentar no futuro.

O que significa isto? Antes, quando se falava de capacidade de computação para IA, pensava-se sobretudo no treino de grandes modelos. Mas, depois de os modelos serem treinados, aquilo que realmente os mantém em funcionamento é a inferência. Por exemplo, quando utilizamos diariamente a IA para conversar, pesquisar ou gerar imagens e vídeos, estamos, essencialmente, a utilizar grandes quantidades de capacidade de computação para inferência.

Assim, a IA está a passar gradualmente da “era do treino” para uma “era impulsionada por dois motores: treino + inferência”. Isto representa um benefício estrutural de longo prazo para toda a cadeia industrial, incluindo servidores de IA, GPU, HBM, memória, módulos ópticos, entre outros.

Chegou a informação mais importante: a Nvidia destacou a “memória” e os “wafers avançados”

Esta é a parte mais importante do artigo de hoje. A administração da Nvidia afirmou claramente que os chips de memória e os wafers produzidos com processos avançados são, atualmente, os principais estrangulamentos da oferta na lista de materiais.

A Nvidia mantém conversações contínuas com a TSMC e os três grandes fabricantes de memória — Micron, SK hynix e Samsung — com o objetivo de melhorar ainda mais a oferta. Esta afirmação é muito importante, porque confirma novamente a lógica que temos vindo a acompanhar: quanto maior for a capacidade de computação para IA, maior será a procura por HBM e memória avançada.

O desempenho das GPU continua a melhorar.
↓As GPU precisam de uma largura de banda cada vez maior
↓A capacidade e a velocidade da HBM continuam a aumentar
↓A HBM4, a HBM4E e até a próxima geração de HBM continuam a ganhar escala
↓A memória tornou-se um dos principais estrangulamentos da expansão da capacidade de computação para IA.

Por isso, porque temos vindo a destacar tanto a memória? Não é simplesmente porque o mercado está a especular com “a subida dos preços”. É porque a expansão da capacidade de computação para IA já está, na prática, a impulsionar a procura por memória de alta qualidade.

É também por isso que a memória merece especial atenção

Tendo em conta esta conversa com a Nvidia:
A procura por IA é forte
As GPU continuam a evoluir
A procura por inferência está a crescer
A oferta de memória é insuficiente

A combinação destes fatores significa que a HBM continua a ser um dos componentes mais importantes do hardware de IA.

Outra área facilmente ignorada: o encapsulamento avançado

Além de destacar a memória, a Nvidia mencionou especificamente a oferta de wafers produzidos com processos avançados. À medida que as GPU e a HBM continuam a evoluir, a importância do encapsulamento avançado também aumenta.

Atualmente, os chips de IA já não são simplesmente:
Uma GPU + uma memória

Estão a evoluir gradualmente para:
GPU/ASIC + HBM + encapsulamento avançado + Chiplet

Todo o sistema está a tornar-se cada vez mais complexo. Por isso, temos observado recentemente:
HBM4
HBM4E
Base Die
Hibridação
Encapsulamento 2.5D/3D

Na realidade, trata-se de uma rota completa de modernização industrial.

Porque é que as comunicações ópticas também continuam a merecer atenção?

Ontem, o setor das comunicações ópticas recuperou globalmente nas bolsas norte-americanas:
Marvell +2,86%
Coherent +1,77%
Lumentum +0,19%

A lógica subjacente é, na realidade, bastante simples: os centros de dados de IA continuam a expandir-se.

↓O número de GPU continua a aumentar.
↓A quantidade de dados transferidos entre servidores é cada vez maior.
↓A largura de banda das redes continua a evoluir.
↓A procura por módulos ópticos de 800G e 1.6T continua a crescer.

Por isso, a capacidade de computação para IA não se limita às GPU.

Na realidade, trata-se de uma cadeia industrial completa:
GPU → HBM → PCB/CCL → módulos ópticos → comutadores → encapsulamento avançado → centros de dados

Enquanto as despesas de capital relacionadas com a IA continuarem a crescer, esta cadeia industrial continuará a ter espaço para se expandir.

A Nvidia registou ainda outra mudança: os clientes estão cada vez mais diversificados

No passado, o mercado preocupava-se frequentemente com uma questão: será que a Nvidia depende demasiado da Microsoft, da Google, da Amazon e de alguns outros grandes clientes? Esta situação está agora a mudar.

A Nvidia afirmou que a OpenAI e a Anthropic representam atualmente cerca de 20% da dimensão do negócio da Nvidia, com base no consumo final, e que esta proporção poderá aumentar para cerca de 25% no futuro. Ao mesmo tempo, os novos fornecedores de serviços de nuvem já se tornaram um grupo de clientes muito importante para a Nvidia.

Isto demonstra que a procura por capacidade de computação para IA está a espalhar-se de um pequeno número de gigantes da Internet para um número cada vez maior de empresas de IA e de empresas em geral.

Por outras palavras: a base da procura por capacidade de computação para IA está a tornar-se cada vez mais ampla.

A conclusão mais importante de hoje

Se resumirmos toda esta conversa com a Nvidia em algumas frases:

Primeiro, a procura por IA não diminuiu.
Segundo, a Nvidia considera que poderá continuar a manter um crescimento muito elevado nos próximos anos.
Terceiro, a inferência está a tornar-se um novo motor de crescimento da capacidade de computação para IA.
Quarto, aquilo que está atualmente a limitar principalmente o crescimento da Nvidia não é a procura, mas sim a oferta.
Quinto, a memória e os wafers produzidos com processos avançados já se tornaram estrangulamentos fundamentais.

Na minha opinião, o maior valor desta conversa com a Nvidia não está em dizer-nos “se a Nvidia ainda pode subir”, mas sim em explicar novamente, de forma muito clara, a lógica de toda a cadeia industrial da IA: a procura por IA continua forte, a procura por inferência continua a crescer e aquilo que realmente limita a velocidade de expansão do setor passou a ser a cadeia de abastecimento.$NVDA

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ybaser

· há 4 horas

Avança simplesmente 👊

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ybaser

· há 4 horas

Até à Lua 🌕

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ThisIsTranslateContent:

· há 8 horas

É só avançar 👊

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