A maior depreciação de estoques da história anunciada antecipadamente pela NVIDIA após a proibição do chip H20 na China, na sequência do anúncio das tarifas pelo presidente Trump em abril, bem como os contínuos problemas de fabricação dos racks Blackwell, levaram a mais um anúncio de resultados precedido de inquietação.
Os tokens são o novo petróleo (de verdade)
Os tokens de IA (as unidades de dados processadas pelos modelos de IA durante o treinamento e a inferência) são o novo petróleo, dados os recentes acordos sobre chips de IA anunciados pelo presidente Trump e Jensen Huang na Arábia Saudita e nos Emirados Árabes Unidos. A Microsoft também revelou que gerou 100 trilhões de tokens no primeiro trimestre de 2025, cinco vezes mais, e que processou 50 trilhões de tokens em março. Por sua vez, em seu evento I/O da semana passada, o Google revelou que atualmente está processando mais de 480 trilhões de tokens por mês, o que representa um aumento anual de 50 vezes.
A NVIDIA afirma que a geração de tokens se multiplicou por dez no último ano. Trata-se de um ponto de inflexão muito importante por vários motivos. O mercado tem debatido os casos de uso da IA, sendo a geração de tokens um indicador-chave do uso, além da inteligência. Esse aumento também destaca os equívocos do “momento DeepSeek” no início deste ano, quando o mercado focou excessivamente no menor investimento em ativo fixo de IA necessário para treinar o modelo, e ignorou a intensidade computacional muito maior do modelo de raciocínio lançado pela DeepSeek. Segundo a NVIDIA, os modelos de raciocínio podem ser entre 100 e 1.000 vezes mais intensivos em computação do que uma consulta de chatbot simples, dado que o modelo está “pensando”, explorando múltiplos caminhos para resolver uma consulta mais complexa e verificando sua resposta. Isso também gera exponencialmente mais tokens, ao mesmo tempo em que permite novos casos de uso a partir dessa maior inteligência, seja IA agente para consumidores ou empresas, ou veículos autônomos e humanoides impulsionados por IA física. A inovação em IA está proliferando os casos de uso que fornecem um retorno crível do investimento e um gasto em infraestrutura de IA mais sustentável devido a esse retorno. Dessa forma, apoia-se o uso crescente da IA por meio da inferência, em vez de apenas dedicar mais recursos computacionais ao treinamento de modelos de IA de fronteira cada vez maiores.
Blackwell, desenvolvido para um mundo que raciocina
Assim como o chip Hopper foi projetado especificamente para treinar grandes modelos de transformação de linguagem, a NVIDIA projetou expressamente seu chip Blackwell para atender às demandas de desempenho dos modelos de raciocínio da nova geração. Interagir com um modelo de raciocínio e garantir uma qualidade de serviço razoável, bem como evitar custos ou consumos proibitivos, exigiu que a NVIDIA projetasse, pela primeira vez, em nível de rack: o NVL72 pesa duas toneladas com 1,2 milhão de componentes. O resultado é um desempenho de inferência 40 vezes superior ao do Hopper, o que introduz a infraestrutura de IA da nova geração no mundo do raciocínio em IA, respondendo a muitas dúvidas do ano passado sobre os méritos relativos dos ASICs em relação às GPUs.
O avanço do Blackwell não foi nada tranquilo, com uma nova versão do chip subjacente na TSMC no final do ano passado, além de problemas recentes de placa e desempenho com os racks GB200. No entanto, esses problemas parecem ter sido superados, permitindo ao mercado esperar um aumento significativo na oferta de racks durante o restante do ano. A NVIDIA comentou que os hiperescaladores estão instalando agora uma média de quase 1.000 racks NVL72 por semana, ou seja, 72.000 GPUs Blackwell por semana. Os racks Blackwell Ultra GB300 também estão sendo testados agora e, com o mesmo espaço físico e design de rack do GB200, isso pode resultar em uma aceleração de fornecimento muito mais suave a partir do segundo semestre de 2025 para atender à crescente demanda por inferência com um desempenho aproximadamente 50% maior.
Repercussões da geopolítica e da desglobalização
A IA está na linha de frente da geopolítica e da supremacia das superpotências. Após a proibição do H20, parece que estamos nos aproximando do fim dos negócios de data centers da NVIDIA na China, mas Jensen Huang continuou defendendo veementemente que essas restrições são equivocadas. Isso porque não impedirão a China de ter IA ou chips de IA, pois eles já possuem ambos. Uma estratégia superior seria garantir que um dos maiores mercados de IA do mundo, com metade dos desenvolvedores de IA do mundo, seja construído sobre plataformas e infraestrutura americanas.
A NVIDIA continua explorando opções para fornecer à China um chip com desempenho de IA ainda mais degradado, mas ainda não se sabe se isso será permitido ou se esses chips conseguirão ser competitivos. Como aspecto mais positivo, a revogação da norma sobre difusão da IA do governo Biden, que deveria entrar em vigor em 15 de maio, permitiu o fechamento recente de acordos na Arábia Saudita e nos Emirados Árabes Unidos. A NVIDIA também esclareceu que, embora Singapura contribua com uma parte significativa de suas vendas, a grande maioria dessa computação de IA acaba em clientes sediados nos EUA, refutando assim os relatórios recentes sobre o desvio de chips para contornar as restrições de exportação.
Por fim, a NVIDIA confirmou que, no prazo de um ano, produzirá chips de IA nas fábricas da TSMC no Arizona e montará supercomputadores de IA em fábricas no Texas. O apoio da NVIDIA ao objetivo do presidente Trump de desenvolver a capacidade de fabricação nos EUA continua a desglobalização das cadeias de suprimento que temos testemunhado após a pandemia, em um contexto marcado pela geopolítica, guerras comerciais e demografia.
As árvores não deixam ver a floresta
Embora os mercados geralmente considerem os resultados financeiros da NVIDIA como um indicador do setor tecnológico e de sinais geopolíticos, dado seu papel dominante na onda da IA, acreditamos que focar no curto prazo pode fazer com que as árvores escondam a floresta. À medida que a IA continua inovando com modelos de raciocínio, a IA agente e física estão criando casos de uso e modelos de monetização muito interessantes. Isso está impulsionando uma mudança na demanda por infraestrutura de IA, que passa dos clusters de treinamento para a inferência, a fim de apoiar um ponto de inflexão na geração de tokens à medida que os modelos de raciocínio e seu uso proliferam, criando assim uma pista de decolagem mais longa, ampla e sustentável para o crescimento do setor tecnológico e da economia global.
Artigo escrito por Richard Clode, gestor de Carteiras da Janus Henderson Investors
Fontes: transcrição da teleconferência de apresentação dos resultados financeiros do primeiro trimestre do exercício fiscal de 2026 da NVIDIA, 28 de maio de 2025. Blog da NVIDIA; sala de imprensa da NVIDIA.
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