leitura rápida
-
A Nvidia (NVDA) alcançou seu terceiro desempenho consecutivo de três dígitos nas estimativas de lucros, superando as expectativas de receita e aumentando a orientação futura, impulsionada por hiperescaladores que gastam centenas de bilhões em infraestrutura de IA; A CFO Colette Kress revelou que os preços de aluguel das GPUs H100 da empresa aumentaram 20% em 2026, enquanto as GPUs A100 mais antigas aumentaram 15%, indicando grave escassez de chips em toda a pilha de computação de IA, incluindo memória de alta largura de banda da Micron Technology (MU), equipamentos de rede e sistemas Broadcoming (AVGO).
-
O boom da infraestrutura de IA está reescrevendo os ciclos de semicondutores, à medida que a demanda por poder de computação cresceu tão rapidamente que os chips mais antigos estão se tornando mais caros em vez de se depreciarem, sugerindo que o gargalo está piorando à medida que os custos do hiperescalador continuam a ultrapassar a capacidade de produção.
-
Um analista que ligou para a NVIDIA em 2010 nomeou suas 10 principais ações de IA. Obtenha-os aqui gratuitamente.
O boom da IA deveria seguir um ciclo tecnológico familiar. Mais procura levará a mais produção, as cadeias de abastecimento abrandarão e os preços cairão gradualmente à medida que os equipamentos envelhecem. É assim que os semicondutores vêm fazendo há décadas. No entanto, a infraestrutura de IA está reescrevendo essas regras em tempo real.
A demanda por poder de computação cresceu tão rapidamente que até mesmo os chips mais antigos estão se tornando mais caros em vez de se desvalorizarem. E quando uma GPU com três anos de idade de repente fica mais cara, os investidores devem ficar atentos. Este não é um comportamento normal de semicondutores – mas é exatamente o sinal surpreendente Nvidia (NASDAQ:NVDA) foi revelado recentemente.
O Triple Play da Nvidia continua
O relatório de lucros da Nvidia na semana passada apresentou o que se tornou um padrão familiar para os acionistas – outro “jogo triplo”. A fabricante de chips de IA superou as estimativas de receita de Wall Street, superou as expectativas de lucro e elevou a orientação futura no mesmo relatório.
Um analista que ligou para a NVIDIA em 2010 nomeou suas 10 principais ações. Obtenha-os aqui gratuitamente.
A receita subiu para outro recorde, incluindo o hiperescalador Microsoft (NASDAQ:MSFT), Amazônia (NASDAQ:AMZN), alfabeto (NASDAQ:GOOG) e Metaplataformas (NASDAQ:META) continuou a gastar centenas de bilhões de dólares em sua infraestrutura de IA.
Mas o detalhe mais revelador veio da CFO Colette Kress. Ele observou que os preços de aluguel das GPUs H100 da Nvidia aumentaram 20% em 2026, enquanto os preços de aluguel das GPUs A100 mais antigas aumentaram 15%. Este é o comportamento dos preços que os investidores normalmente observam na escassez de commodities – e não no envelhecimento do hardware semicondutor.
Vamos colocar isso em perspectiva.
-
O A100 foi lançado em 2020 baseado na arquitetura Ampere da Nvidia
-
O H100 será lançado em 2022 usando a arquitetura Hopper
-
Nvidia já mudou para novas GPUs Blackwell para 2025 e 2026
Em um ciclo normal de chip, o hardware mais antigo fica mais barato à medida que chegam as gerações mais novas. Surpreendentemente, a procura por IA inverteu esta dinâmica.
Wall Street 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Esqueça a depreciação – a interrupção da IA é tão grave que o hardware legado é agora comercializado como uma mercadoria escassa. © 24 horas por dia, 7 dias por semana em Wall St.
Por que as GPUs mais antigas estão se tornando mais valiosas
O H100 continua sendo um dos chips de aprendizagem de IA mais utilizados no mundo. Os principais provedores de nuvem ainda dependem dele para treinar grandes modelos de linguagem e executar cargas de trabalho de inferência em escala. Enquanto isso, o A100 mais antigo continua a atender usuários corporativos de IA, laboratórios de pesquisa acadêmica e aplicativos de inferência que não exigem a funcionalidade de ponta dos novos sistemas da Blackwell.
O problema é simples: não há GPUs suficientes. Os chips Blackwell da geração atual serão absorvidos quase imediatamente pelos hiperscaladores, que estão construindo data centers de IA em velocidades históricas. Isso deixa pequenos provedores de nuvem, startups e empresas lutando para obter todo o poder que puderem – incluindo GPUs Hopper e Ampere mais antigas.
De qualquer forma, a escassez não está mais isolada de uma única geração de equipamentos. A garrafa agora está esticada na pilha de computação de IA. E as GPUs são apenas uma parte do problema.
A procura de infraestruturas de IA também criou pressão:
-
Memória de alta largura de banda fornecida por Tecnologia de mícron (NASDAQ:MU) e SK hynix
-
CPU “sucata” desde o início Informações (NASDAQ:INTC)
-
Equipamento de rede de Broadcom (NASDAQ:AVGO) e Redes Arista (NASDAQ:ANET)
-
Infraestrutura de geração e transmissão de eletricidade
-
Sistemas de refrigeração e equipamentos de gerenciamento térmico líquido
No final das contas, o boom da IA se parece menos com um ciclo de software e mais com uma construção industrial global.
Oportunidade – e risco
Para os acionistas da Nvidia, este aumento na procura continua a ser altamente rentável. O aumento dos preços de aluguel de GPUs mais antigas sugere que a base instalada da Nvidia está mantendo seu valor por mais tempo do que os críticos esperavam. Os céticos, como o investidor bilionário Michael Berry, argumentam que os aceleradores de IA devem depreciar-se mais rapidamente do que as empresas relatam, porque novos chips aparecem a cada dois anos. Até agora, o oposto está acontecendo.
Isto também levanta uma questão interessante sobre a Lei de Moore. O hardware de computação tradicional está se tornando mais barato e mais poderoso com o tempo. No entanto, as GPUs relacionadas com cargas de trabalho de IA parecem comportar-se de forma diferente, à medida que a procura de software cresce mais rapidamente do que a capacidade de produção pode expandir. Em suma, a procura de IA está a ultrapassar a oferta de semicondutores.
É claro que isto também cria riscos. Se os gastos do hiperescala eventualmente desacelerarem, o mercado poderá passar rapidamente da escassez para o excesso de oferta. Os investidores observaram ciclos semelhantes em chips de memória e hardware de rede nas décadas anteriores. A Nvidia também enfrenta a concorrência crescente de chips pessoais de IA desenvolvidos pela Amazon, Alphabet e Microsoft.
Dito isto, os números atuais sugerem que o ciclo da infraestrutura de IA ainda tem bastante impulso.
A principal lição
Resumindo, a parte mais reveladora do relatório de lucros da Nvidia não foi o crescimento ou a orientação da receita. Foi o fato de que as GPUs com três e cinco anos estão ficando mais caras em vez de mais baratas. Isso diz claramente aos investidores uma coisa: o gargalo da IA está piorando, não melhorando.
Para a Nvidia, este continua sendo um forte vento favorável até agora. Mas para a economia em geral, isso mostra o quão complicada e cara a corrida armamentista da IA está se tornando.
Um analista que ligou para a NVIDIA em 2010 nomeou suas 10 principais ações de IA.
A escolha deste analista para 2025 aumentou 106% em média. Recentemente, ele nomeou suas 10 principais ações para comprar em 2026. Obtenha-as aqui gratuitamente.
