Autor: Análise da equipa internacional de analistas da Euroconsumers
Fundada há 31 anos, a Nvidia especializou-se em GPU (unidades de processamento gráfico) para servidores e computadores pessoais. A notoriedade foi impulsionada pelas placas gráficas GeForce, muito procuradas para videojogos.
Ao longo do tempo, essas GPU demonstraram ser extremamente eficientes para processamento intensivo de dados, como cloud computing, mineração de criptomoedas e, mais recentemente, no treino de modelos de inteligência artificial (IA) generativa.
Estas capacidades permitiram uma colossal expansão e mudar o perfil das suas receitas. No terceiro trimestre do exercício 2024/2025, os centros de dados representaram 88% das receitas da Nvidia (24% há cinco anos) e a área de videojogos contribuiu com menos de 10% (contra +50% anteriormente).
A viragem mais significativa da Nvidia ocorreu em novembro de 2022, com o lançamento do ChatGPT da OpenAI. Desde então, a procura pelas GPU mais avançadas da Nvidia, como o modelo H100, aumentou exponencialmente. Cada unidade custa mais de 30 mil dólares.
Com uma quota de mercado de mais de 80% nas GPU para IA, a Nvidia é líder incontestável, o que permite fixar preços elevados aos gigantes tecnológicos que aceitaram o custo para desenvolver as suas próprias soluções de IA generativa e não perder terreno para os concorrentes.
Entre 2019/2020 e 2024/2025, as receitas da Nvidia aumentaram de 11 mil milhões para mais de 128 mil milhões de dólares. O modelo de negócio da Nvidia, que externaliza a produção das GPU à TSMC de Taiwan, permite obter margens líquidas excecionalmente altas (55% no último trimestre).
Contudo, esta dependência também acarreta riscos, como o atraso no lançamento da nova gama de GPU Blackwell, duas vezes mais potentes que a gama Hopper.
O sucesso da Nvidia e o potencial do mercado de IA atraíram concorrentes de peso. A AMD e a Intel estão a desenvolver alternativas às GPU da Nvidia, como as Instinct MI300 e MI350 da AMD e a Gaudi 3 da Intel.
Por outro lado, os gigantes tecnológicos estão a desenvolver os seus próprios chips de IA para diminuir a dependência da Nvidia. Atualmente, estão limitados a tarefas complementares, como a inferência, sendo utilizados em conjunto com os da Nvidia.
A Amazon lançou o Trainium2, a Google desenvolveu os processadores TPU, e a Meta introduziu o MTIA. Simultaneamente, têm investido no desenvolvimento do Triton, uma alternativa open source ao software CUDA da Nvidia.
Este projeto oferece um novo ambiente de programação e ferramentas que facilitam a independência das soluções proprietárias da Nvidia. Além disso, startups procuram estabelecer-se no mercado (Cerebras, d-Matrix, Groq), muitas vezes em colaboração com os gigantes tecnológicos.
É possível prever uma diminuição gradual da quota de mercado da Nvidia na IA, bem como das margens operacionais, nos próximos anos. Contudo, este processo será lento, dado que a Nvidia consolidou barreiras de entrada eficazes, garantindo a fidelização dos clientes e reforçando a liderança.
Por outro lado, a Nvidia mantém-se na vanguarda da inovação com planos para lançar novas gamas de chips de IA anualmente (Rubin em 2026). Este plano é sustentado por uma estrutura financeira robusta.
Os rácios de valorização da Nvidia são elevados, mas não desproporcionados. As ações são negociadas a 36 vezes o lucro por ação estimado, um nível comparável ao de 2017 (antes do disparo da IA), enquanto o setor tecnológico apresenta um rácio de 25.
Esta diferença é justificada pelo perfil de crescimento excecional e pela robustez dos fundamentais da Nvidia. Embora seja tarde para novos investidores começarem agora a apostar na Nvidia, se já a detém, pode mantê-la, desde que o seu peso não se tenha tornado excessivo.
Em face dos últimos resultados trimestrais, revemos em alta as previsões de lucros por ação: 2,86 dólares em 2024/2025 e 3,6 dólares em 2025/2026. Pode manter.
