A Nvidia, principal fornecedora de chips para treinar e rodar modelos de inteligência artificial (IA), viu suas ações dispararem nos últimos dois anos. A empresa teve trimestres de lucros recordes, mas esse fôlego não deve se repetir com a mesma intensidade daqui para frente, segundo o Wall Street Journal (WSJ).
Em 2023, a Nvidia chocou o mercado ao prever US$ 11 bilhões em receita em apenas um trimestre – um salto de mais de 50% em relação ao que analistas esperavam. No balanço mais recente, a empresa ainda superou as projeções, mas com a margem mais apertada desde o início do boom da IA.
Após os resultados, as ações da Nvidia caíram 6%. Isso é um sinal de que investidores já não veem crescimento ilimitado no horizonte.
Por que o crescimento da Nvidia está mais devagar?
A primeira explicação é matemática: quanto mais a empresa cresce, mais difícil fica crescer no mesmo ritmo acelerado. Mas existem fatores mais concretos.
O principal é a cadeia de suprimentos. Os chips da Nvidia são quase todos fabricados pela Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), depois montados em sistemas complexos que vão parar em data centers mundo afora.
Cada supercomputador de IA da empresa pode ter até 600 mil peças. E os modelos futuros devem chegar a 2,5 milhões de componentes, segundo o CEO da Nvidia, Jensen Huang. Esse processo gigantesco é difícil de acelerar.
Atualmente, leva cerca de um ano entre o início da produção de um chip e a entrega de um supercomputador de IA ao cliente. Mesmo com avanços, a empresa ainda depende de peças e técnicas de produção limitadas, como os métodos da TSMC para “costurar” chips.
Energia: o novo gargalo da IA
Mesmo que a Nvidia consiga resolver os atrasos na produção, há outro problema estrutural no caminho: a energia elétrica.
Os data centers que rodam sistemas de IA consomem quantidades colossais de eletricidade. E a demanda cresce mais rápido do que as redes elétricas conseguem expandir sua capacidade.
Nos Estados Unidos, por exemplo, empresas de energia se mostram cautelosas em investir bilhões de dólares em infraestrutura para projetos de IA. Isso por temerem que o boom da IA não dure tempo suficiente para compensar os custos.
Na prática, isso cria um risco de “colisão”, aponta o artigo do WSJ. A evolução da IA pode esbarrar nos limites da rede elétrica.
Por um lado, o CEO frisa que os chips mais recentes da empresa são mais eficientes no consumo de energia, o que ajudaria a reduzir a pressão sobre a infraestrutura elétrica. Por outro, existe a seguinte tendência: maior eficiência costuma levar a aumento de uso.
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O que vem pela frente
Huang se mantém otimista. O CEO prevê que a construção de data centers de IA pode movimentar entre US$ 3 trilhões e US$ 4 trilhões até o fim da década.
Para isso, aposta que a próxima geração de chips da Nvidia, chamada Rubin, prevista para chegar ao mercado em 2026, virá acompanhada de uma cadeia de suprimentos mais madura e escalável.
Ainda assim, a realidade atual mostra que o crescimento da Nvidia já não é tão explosivo. A receita da empresa no último trimestre cresceu 56% em relação ao ano anterior, a menor taxa em mais de dois anos. E analistas projetam uma desaceleração ainda maior no trimestre atual.
A Nvidia continua sendo a queridinha da revolução da IAl, com chips indispensáveis para treinar modelos como o ChatGPT e o Gemini. Mas a fase de surpresas positivas e lucros recordes pode dar lugar a um crescimento mais moderado, marcado por dois limites claros: a complexidade da produção e a capacidade energética do planeta.
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