A grande cidade de serviços financeiros continua otimista em relação à Nvidia (NVDA), apesar do sentimento mais moderado em torno das ações de tecnologia agora. Se a crença do Citi sobre os números dos chips no quarto trimestre se concretizar, poderá dissipar a noção de qualquer fraqueza no sector tecnológico em geral e poderá reacender o preço das acções da empresa, que tem estado sob pressão até agora este ano.
Após uma classificação de “compra” com um preço-alvo de US$ 270, o analista do Citi Atif Malik declarou em uma nota de cliente que: “Estamos projetando vendas de janeiro-Q de US$ 67 bilhões acima de US$ 65,6 bilhões de Street e (nós) esperamos orientação de abril de US$ 73 bilhões vs. US$ 71,6 bilhões de Street. Esperamos que as vendas de B300/H2 continuem fortes com aceleração das vendas de B300/H2 com aceleração de 34% no HH2 de Rubin. Comparado para 27% no primeiro semestre de 2026, acreditamos que a maioria dos investidores está olhando além dos lucros para a conferência anual GTC em meados de março para que a NVIDIA fale sobre (seu) roteiro usando o IP SRAM de baixa latência da Groq e forneça uma previsão antecipada para as vendas de IA de 2026/27.
O comentário otimista de Malik ocorre em um momento em que as ações da Nvidia tiveram um desempenho relativamente inferior em 2026 em comparação com os mercados mais amplos – uma raridade para a empresa. Embora as ações da empresa mais valiosa do mundo por capitalização de mercado (4,4 biliões de dólares) tenham subido 0,87% numa base acumulada no ano, os ganhos no S&P 500 ($SPX) foram quase idênticos.
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A Nvidia mais uma vez registrou um trimestre muito sólido para o terceiro ano fiscal de 2026, superando confortavelmente as estimativas de receita e lucro, ao mesmo tempo em que manteve taxas de crescimento ano a ano (ano a ano) bem acima de 50% nas principais métricas.
A empresa registrou vendas de 57 bilhões de dólares, 62% superiores ao trimestre correspondente do ano passado. O lucro por ação subiu 60%, para US$ 1,30, superando a estimativa de consenso de US$ 1,26. O segmento de data centers, ainda o principal motor de crescimento, cresceu 66%, para US$ 51,2 bilhões.
O desempenho do fluxo de caixa permanece excelente. O fluxo de caixa operacional aumentou para US$ 23,8 bilhões, de US$ 17,6 bilhões no mesmo trimestre do ano passado, e o fluxo de caixa livre aumentou 64%, para US$ 22,1 bilhões. A Nvidia encerrou o período com US$ 60,6 bilhões em dinheiro, menos de US$ 1 bilhão em dívidas de curto prazo e US$ 7,5 bilhões em dívidas de longo prazo, deixando dinheiro disponível por oito vezes o saldo da dívida de longo prazo.
Notavelmente, embora os lucros da empresa tenham superado as expectativas de Street durante nove trimestres consecutivos, o seu histórico de longo prazo é ainda mais impressionante. Nos últimos 10 anos, as receitas e ganhos da Nvidia apresentaram um CAGR de 44,06% e 66,66%, respectivamente.
Para o quarto trimestre, a Nvidia espera que a receita fique entre US$ 63,7 bilhões e US$ 66,3 bilhões. As expectativas das ruas para isso são de US$ 65,63 bilhões. Enquanto isso, as expectativas de lucro por ação estão em US$ 1,46 e as previsões de lucro bruto estão em cerca de 75% para o trimestre a partir de Street.
A Nvidia definiu a revolução da IA há quase cinco anos. Seus chips são a referência de fato e essenciais para executar qualquer IA neste mundo. No entanto, a sua posição dominante no mercado certamente não conduz à complacência que se insinua na empresa, à medida que prepara o seu arsenal de ofertas de hardware e software para continuar a ser o parceiro de eleição das empresas que procuram melhorar as suas credenciais de IA.
Para isso, sua GPU de próxima geração – Vera Rubin – será a principal atração. Como pedra angular da plataforma, a GPU Rubin R100 representa uma mudança geracional em direção a modelos de “IA Gentic” e de mistura de especialistas (MoE) em grande escala. Construído no processo avançado de 3nm (N3) da TSMC (TSM), cada GPU Robin contém 336 bilhões de transistores – um aumento de 60% em relação aos 208 bilhões do Blackwell B200.
Notavelmente, em comparação com a iteração anterior da Blackwell, Rubin oferece um grande salto no desempenho da memória ao ser o primeiro a adotar a memória HBM4. Essa transição expande a largura de banda da memória dos 8 TB/s da Blackwell para 22 TB/s sem precedentes, uma melhoria de quase 3x que permite que uma única GPU lide com modelos com mais de um trilhão de parâmetros sem a necessidade de espalhar dados por vários nós. Além disso, a velocidade de conexão foi duplicada com o NVLink 6, oferecendo 3,6 TB/s de largura de banda bidirecional. Contra pares como o próximo AMD (AMD) Instinct MI455X, que deve oferecer uma largura de banda de cerca de 19,6 TB/s, a Nvidia otimizou agressivamente o Rubin para manter a liderança no rendimento de dados, garantindo que o “CUDA” seja alimentado por hardware que elimina o típico fosso alto intermitente.
Enquanto isso, não são apenas GPUs; Todas as ambições da Nvidia também têm o ConnectX-9. O ConnectX-9 é a mais recente iteração da placa de interface de rede (NIC) exclusiva da Nvidia, projetada para permitir comunicação de latência ultrabaixa entre GPUs em um cluster. Ele roda a 800 Gb/s por porta e usa o novo protocolo NVLink 6 para permitir que milhares de GPUs funcionem como se fossem um processador gigante. Embora as versões anteriores se concentrassem na velocidade bruta, o ConnectX-9 é melhor porque inclui “roteamento adaptativo” baseado em hardware e controle de congestionamento, o que evita gargalos de dados que muitas vezes afetam as execuções de treinamento de IA. Em comparação com equivalentes Ethernet padrão, oferece eficiência de rede até 1,6 vezes maior.
E quando se trata de software, a Nvidia não é apenas CUDA. É aqui que os microsserviços de inferência da Nvidia, ou NIM, entram em ação. Nvidia NIM é um pacote de software que fornece “contêineres” para modelos de IA auto-hospedados, como Llama 3 ou Nemotoron. Em vez de os desenvolvedores gastarem semanas otimizando um modelo para hardware específico, a NIM ajusta automaticamente o modelo para funcionar com desempenho máximo em qualquer GPU Nvidia disponível, desde um RTX de desktop até um H100 ou Rubin. É melhor do que as ferramentas de implantação de código aberto padrão porque inclui bibliotecas pré-integradas como TensorRT-LLM, que podem dobrar a velocidade de inferência de modelo imediatamente. Em comparação com suas contrapartes baseadas em API baseadas em nuvem, o NIM permite que as organizações mantenham seus dados no local, melhorando a segurança e reduzindo a latência. O custo benefício é significativo; Ao maximizar a utilização da GPU, a NIM pode reduzir o “custo por token” para respostas de IA em até 5x, tornando economicamente viável para as empresas implantarem agentes de IA em escala.
No geral, os analistas classificaram as ações do NVDA como uma “compra forte”, com um preço-alvo médio de US$ 255,55. Isto sugere que a ação ainda tem um potencial de valorização de cerca de 38,2% em relação aos níveis atuais. Dos 50 analistas que cobrem as ações, 44 têm classificação de “compra forte”, três têm classificação de “compra moderada”, dois têm classificação de “manter” e um tem classificação de “venda forte”.
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Na data da publicação, Pathikrit Bose não detinha (direta ou indiretamente) quaisquer posições em nenhum dos valores mobiliários mencionados neste artigo. Todas as informações e dados neste artigo são apenas para fins informativos. Este artigo foi publicado originalmente em Barchart.com
