As ações da NVIDIA devem ser evitadas?

Principais Pontos

• O preço das ações da NVIDIA pode estar sob pressão por várias razões.
• O projeto de teste de IA generativa não está a produzir resultados, e as empresas fornecedoras de modelos de IA estão a desperdiçar fundos.
• A velocidade de evolução dos modelos de IA está a abrandar, levantando dúvidas sobre o valor do investimento elevado em treinamento de IA.

Ao observar calmamente a situação atual da NVIDIA (NASDAQ: NVDA), que está no centro da onda de IA, não posso deixar de sentir uma certa preocupação. Certamente, a GPU do centro de dados da empresa possibilitou a onda de IA, e desde o surgimento do ChatGPT, o preço das ações disparou.

Mas agora sinto que a bolha da IA está começando a rachar. A NVIDIA ainda está crescendo e gerando lucros enormes, mas até quando essa situação vai durar? Para ser honesto, há uma boa possibilidade de que as ações da NVIDIA despencem à medida que a IA amadurece. Vamos analisar as razões para isso.

1. A realidade de que projetos de IA generativa estão falhando

Empresas de diversos tamanhos estão testando amplamente a IA generativa, mas não estão alcançando resultados. Segundo um relatório recente do MIT, surpreendentemente, 95% dos projetos piloto de IA generativa iniciados pelas empresas não geraram resultados positivos!

A tecnologia de IA não é irrelevante. O problema é que as empresas estão a ter dificuldades em ligar o investimento em IA a um aumento significativo dos lucros ou à redução de custos. A IA é cara, e se não gerar resultados, a justificação dos custos torna-se impossível.

A transição de simplesmente adotar a IA para acompanhar o fluxo do tempo para uma fase que prioriza o retorno sobre o investimento pode diminuir a enorme demanda pelos serviços de computação em IA. Para a NVIDIA, que possui mais de 4 trilhões de dólares em valor de mercado e uma relação P/S historicamente alta de cerca de 25 vezes, se as empresas apertarem os investimentos em IA, as ações sofrerão um grande golpe.

2. Sangria de fundos de startups de IA

O fato de que muitos projetos de IA generativa estão falhando é ainda mais preocupante, considerando que empresas de IA como a OpenAI estão queimando dinheiro a uma velocidade surpreendente. A OpenAI foi reportada como tendo tido uma receita de 3,7 bilhões de dólares no ano passado, com uma perda de 5 bilhões de dólares.

As empresas que vendem modelos de IA estão oferecendo serviços a preços insustentáveis, mas as empresas que os compram ainda não conseguem perceber benefícios significativos. Uma das razões pelas quais as empresas de IA estão enfrentando grandes perdas é o alto custo das GPUs da NVIDIA. Essa situação não pode durar para sempre.

A NVIDIA é atualmente dominante no mercado de aceleradores de IA, mas é apenas uma questão de tempo até que concorrentes de baixo custo se aproximem do líder de mercado e pressionem as margens de lucro.

3. A possibilidade de os modelos de IA estarem se aproximando de seus limites

Os modelos de IA ainda estão em melhoria contínua, mas seu crescimento está desacelerando. O modelo GPT-5 da OpenAI foi promovido pelo CEO Sam Altman como oferecendo conhecimento especializado a nível de doutorado, mas quando realmente foi anunciado, não havia uma grande diferença em comparação com os principais modelos de outras empresas.

Ainda há muitas oportunidades para aplicar poderosos modelos de IA em novos usos e aplicações, mas o modelo em si pode estar alcançando um teto. Se for esse o caso, a NVIDIA enfrentará um problema sério.

A história de crescimento da NVIDIA depende do fato de as empresas conseguirem justificar o aumento dos custos de treinamento dos modelos de IA. Se as empresas não conseguirem justificar o aumento dos gastos com treinamento devido à falta de melhorias significativas nos resultados, a demanda pelos GPUs da NVIDIA sofrerá um grande golpe.

Independentemente do que aconteça, a IA continuará a ser uma tecnologia extremamente útil e a encontrar novas áreas de aplicação. No entanto, à medida que as empresas lutam para monetizar os investimentos em IA, as startups de IA enfrentam grandes perdas e a melhoria dos modelos de IA se torna lenta, uma realidade começa a se revelar: o auge da NVIDIA pode já ter passado.