Análise do desempenho financeiro da Nvidia no ano fiscal de 2026: três grandes mudanças estão a acontecer

Como gigante global de chips de inteligência artificial (IA), a Nvidia voltou a apresentar resultados “superior às expectativas”. O relatório do quarto trimestre fiscal de 2026 e os dados anuais da empresa para o ano fiscal de 2026 atingiram novos recordes na área de centros de dados, e as previsões para o próximo trimestre também superaram as expectativas do mercado.

Em comparação com o desempenho passado da Nvidia, que tinha uma forte correlação com o preço das ações, a performance das ações da Nvidia foi relativamente tranquila, enquanto o índice da cadeia industrial da Nvidia no mercado A, em 26 de fevereiro, mostrou maior entusiasmo, com conceitos de PCB (placa de circuito impresso) e CPO (óptica de encapsulamento conjunto) liderando as altas, com a Shenzhen Circuits (002463) atingindo o limite de alta, a Shenghong Technology (300476) subindo 7,75%, e a Tianfuh Communications (300394) aumentando cerca de 6%.

Por trás de resultados impressionantes e de uma performance de ações relativamente estável, a Nvidia está passando por três grandes mudanças.

Atualização do Modelo de Negócio

Apesar de o fundador e CEO Jensen Huang ter reiterado várias vezes que a Nvidia não vende apenas chips, mas sim uma fábrica de IA, a impressão popular ainda é de que a empresa é predominantemente uma fabricante de chips. No entanto, os últimos resultados confirmam a evolução do modelo de negócio da Nvidia.

No ano fiscal de 2026, a Nvidia alcançou uma receita anual de 215,9 bilhões de dólares, um aumento de 65% em relação ao ano anterior; o lucro líquido sob padrão GAAP foi de 120,07 bilhões de dólares, também um aumento de 65%; e o lucro por ação foi de 4,9 dólares, crescendo 67% em relação ao ano anterior.

O crescimento do centro de dados, núcleo do negócio da Nvidia, foi forte, com uma receita de 62,3 bilhões de dólares no quarto trimestre, um aumento de 75% em relação ao mesmo período do ano anterior, e uma receita anual de 193,7 bilhões de dólares, representando quase 90% da receita total da empresa.

O analista-chefe da DeepCore Alliance, Gu Zhengshu, destacou que o negócio de centros de dados da Nvidia está se transformando de componentes isolados para sistemas de integração completa. Ao orientar os clientes a migrarem da compra de uma única GPU B200 para a implantação de sistemas em rack GB200NVL72, o preço médio do produto aumentou de cerca de 40 mil dólares para entre 2 a 3 milhões de dólares, elevando o patamar do modelo de negócio.

“Essa integração em rack não só aumenta o limite de receita, mas também, por meio da tecnologia NVLink, do CPU Grace e do software de pilha completa, conecta profundamente os quatro principais provedores de nuvem — Amazon, Google, Meta e Microsoft — ao ecossistema da Nvidia, mitigando significativamente a ameaça potencial de chips ASIC de grandes empresas de pesquisa e desenvolvimento interno”, afirmou Gu Zhengshu.

Além disso, como base do centro de dados da Nvidia, o negócio de redes está passando por uma explosão sem precedentes.

Impulsionado por compras robustas de NVLink, Spectrum X Ethernet e InfiniBand, o crescimento do negócio de redes da Nvidia foi destacado, com demanda tanto de expansão horizontal quanto vertical atingindo recordes históricos, ambos crescendo em dois dígitos em relação ao trimestre anterior. A receita de redes da Nvidia no ano fiscal de 2026 ultrapassou 31 bilhões de dólares; comparado a 2021, quando a Nvidia começou a adquirir a Mellanox para fortalecer esse segmento, o crescimento foi superior a 10 vezes.

Um analista do setor eletrônico afirmou que o negócio de redes é considerado uma “arma secreta” além do ecossistema CUDA da Nvidia, e está se infiltrando de forma mais flexível no campo dos concorrentes. Com o aumento na quantidade de novos racks entregues, a proporção do negócio de redes também deve crescer.

Segundo Huang Huang, o negócio de redes é uma extensão natural da plataforma: “Nós oferecemos todos os componentes abertamente, permitindo que os clientes combinem, gerenciem diferentes escalas e integrem em centros de dados personalizados.” No quarto trimestre, a Nvidia anunciou que fornecerá suporte NVLink para a AWS, permitindo a integração com seus próprios chips.

Foco Total na Era da Inferência

Como produto principal da Nvidia, a plataforma baseada na arquitetura Blackwell está avançando bem, e a próxima geração, a plataforma Rubin, está prevista para produção em massa no segundo semestre de 2026. Segundo informações, em comparação com a plataforma Blackwell, o modelo de treinamento híbrido MoE (Expertos Mistos) do Rubin reduz em 75% a quantidade de GPUs necessárias, e o custo por token de inferência é até 10 vezes menor, atendendo à demanda por inferência de baixo custo na nova era.

Huang Huang enfatizou repetidamente que o ponto de inflexão na IA de agentes inteligentes já ocorreu, especialmente nos últimos dois a três meses. O setor já observava isso há cerca de seis meses, mas “o mundo só agora despertou”, com a demanda por poder de computação crescendo exponencialmente — “poder de computação é receita”.

A Nvidia também está investindo pesadamente na inferência de IA. Em dezembro passado, a empresa adquiriu a Groq por 20 bilhões de dólares em dinheiro, especializada em tecnologia de inferência de baixa latência e equipes de engenharia relacionadas. Essa aquisição não tradicional, que envolve licença de tecnologia não exclusiva e transferência de talentos, é a maior na história da Nvidia.

“Essa aquisição tem um valor estratégico extremamente alto”, afirmou Yu Yiran, gerente geral da CIC Zhuoshi Consulting. A LPU (Unidade de Processamento de Linguagem) da Groq oferece baixa latência e alta eficiência em cenários específicos de inferência, como geração de texto com grandes modelos de linguagem, ajudando a Nvidia a consolidar diferentes rotas tecnológicas e oferecer soluções de inferência mais completas, reforçando sua posição como uma “loja única de poder de computação de IA”.

Yu Yiran acrescentou que essa é uma medida necessária para enfrentar a concorrência diferenciada. No mercado de inferência, os clientes são mais sensíveis a custos, eficiência energética e otimizações específicas de cenário. Com tecnologias como a Groq, a Nvidia pode oferecer uma combinação de produtos mais flexível para competir com TPU do Google, chips próprios da Amazon e diversos ASICs.

Segundo as últimas “revelações” de Huang Huang, as tecnologias da Groq serão integradas na nova arquitetura da Nvidia, elevando ainda mais o desempenho e a relação custo-benefício da infraestrutura de IA. Mais novidades devem ser divulgadas na GTC de março.

Por muito tempo, o setor acreditou que o verdadeiro desafio da Nvidia não estava nos pedidos, mas na capacidade de fornecimento de fornecedores-chave como a TSMC. Segundo Gu Zhengshu, a capacidade de empacotamento avançado CoWoS-L da TSMC deve permanecer escassa até meados de 2026. Além disso, o fornecimento de memória HBM4 tornou-se uma posição estratégica, com a SK Hynix (com 70% de participação) e a Samsung determinando o ritmo de entrega, o que afetará diretamente a velocidade de lançamento inicial da plataforma Rubin. Recentemente, também foi divulgado que a escassez de vidro de fibra prejudica seriamente a produção de PCBs para servidores de IA.

Na conferência de resultados, a vice-presidente executiva e CFO da Nvidia, Colette Kress, afirmou que a empresa já preparou planos de estoque e fornecimento para cobrir as entregas até o ano natural de 2027. Espera-se que a receita total de 2026 continue crescendo, superando a previsão de 500 bilhões de dólares para as plataformas Blackwell e Rubin divulgada anteriormente.

A TSMC elevou seus investimentos de capital, prevendo gastos entre 52 e 56 bilhões de dólares em 2026, atingindo um recorde. Destes, 70% a 80% serão destinados à expansão de processos avançados, e 10% a 20% ao setor de empacotamento avançado, com foco na garantia da capacidade de produção de chips de IA.

O Investimento em IA Ainda Não “Colapsou”

Apesar das preocupações constantes do mercado financeiro com uma possível bolha de IA, os fornecedores globais de serviços em nuvem continuam a investir pesadamente na infraestrutura de IA, sustentando os resultados da Nvidia na era da IA. Segundo a TrendForce, os oito principais provedores de nuvem devem gastar mais de 710 bilhões de dólares em capital em 2026, um aumento de cerca de 61% ao ano, incluindo compras contínuas de GPUs da Nvidia e AMD, além de expansão de infraestrutura ASIC, para garantir a aplicabilidade de aplicações de IA e eficiência de custos em centros de dados.

A Nvidia também está aprofundando sua cooperação ecológica, chegando a um acordo de cooperação com a OpenAI, além de avançar com parcerias com a Anthropic, Meta e outros.

Além de clientes de supernuvem e empresas de ponta em IA, a Nvidia também atende a clientes governamentais. Colette Kress revelou que a receita de IA soberana da empresa em 2026 mais que dobrou em relação ao ano anterior, ultrapassando 30 bilhões de dólares, com principais clientes no Canadá, França, Holanda, Singapura e Reino Unido. Espera-se que a IA soberana cresça junto com o mercado de infraestrutura de IA, com os gastos de cada país proporcional ao seu PIB.

Para o primeiro trimestre de 2027, a Nvidia prevê uma receita de aproximadamente 78 bilhões de dólares, um aumento de 2% em relação ao ano anterior, superando amplamente a previsão de 72,78 bilhões de dólares do mercado, sendo considerada pelos analistas uma “orientação de desempenho esmagadora”. No entanto, essa previsão de resultados teve uma resposta relativamente moderada nas ações da Nvidia (pré-mercado), com uma alta de menos de 1%.

“Embora os resultados da empresa sejam fortes, a reação do mercado é moderada, refletindo uma precificação já antecipada e uma mudança de ponto de inflexão na negociação de fundos futuros”, afirmou Yu Yiran. No mercado de inferência, o cenário competitivo está mais aberto. Os TPU do Google continuam crescendo rapidamente devido à relação custo-benefício e à compatibilidade, enquanto provedores de nuvem adotam estratégias de desenvolvimento interno de chips e diversificação de compras. Fabricantes de GPU domésticos também fazem progressos em certos cenários, o que pode erodir o poder de precificação e a participação de mercado da Nvidia a longo prazo.

Os clientes da Nvidia também estão adotando estratégias de fornecimento mais diversificadas. Em 17 de fevereiro, a Meta assinou um contrato com a Nvidia, e uma semana depois anunciou uma encomenda de até 6 gigawatts de capacidade de computação da AMD para sua próxima geração de infraestrutura de IA. Com essa notícia, as ações da AMD chegaram a subir 8,77%.