De acordo com pt.wedoany.com-A NVIDIA, empresa americana de chips de IA, reforçou novamente a narrativa de "fábrica de IA" em sua assembleia geral anual de 2026. Em 24 de junho, horário local, o fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, afirmou na assembleia que já há respostas para as questões sobre o retorno sobre o investimento em IA. Os clientes não estão comprando um monte de servidores, mas sim construindo fábricas de IA capazes de gerar receita. A atual construção de infraestrutura de IA será medida em décadas, envolvendo a reestruturação de infraestruturas-chave como redes elétricas, internet, data centers e aplicações de agentes inteligentes.
Huang definiu o data center de IA como uma fábrica que "produz tokens". Tokens podem ser convertidos em código, respostas, designs, ações e serviços, portanto, cada token possui um valor econômico mensurável. No passado, os data centers eram usados principalmente para armazenar, recuperar e transmitir informações; na era da IA, os data centers começam a produzir inteligência digital. Para provedores de nuvem, empresas de modelos e clientes corporativos, a forma de medir o valor de um data center está mudando. Não se trata mais apenas do número de servidores, GPUs ou do tamanho dos racks, mas sim de quantos tokens de baixo custo podem ser produzidos por unidade de energia e por unidade de gasto de capital.
Essa lógica corresponde diretamente ao posicionamento de produto da NVIDIA. Huang enfatizou que os sistemas da NVIDIA podem não ser a opção de menor preço de aquisição, mas podem gerar tokens com o menor custo, a maior taxa de transferência de tokens e uma receita maior. O foco da competição em infraestrutura de IA está mudando do desempenho de um único chip para a capacidade de produção integrada de todo o sistema, incluindo GPU, CPU, rede, memória, pilha de software, sistemas em nível de rack e capacidade de agendamento de clusters. Construir uma fábrica de IA, em essência, é construir um sistema de produção que possa gerar receita de serviços de inteligência de forma sustentável.
O desempenho financeiro da NVIDIA fornece suporte de dados para essa narrativa. Em 2025, a receita anual da empresa cresceu 65%, para US$ 216 bilhões; o lucro operacional cresceu 60%, para US$ 130 bilhões; o lucro por ação diluído aumentou 67%, para US$ 4,90; o fluxo de caixa operacional atingiu US$ 103 bilhões; e a empresa devolveu US$ 41 bilhões aos acionistas. Desse total, a receita de data centers cresceu 68%, para US$ 194 bilhões, tornando-se a fonte de receita mais central da NVIDIA. O data center de IA não é mais apenas um negócio em crescimento; tornou-se o pilar da estrutura de receita da NVIDIA.
Huang afirmou que a IA não é apenas um modelo, mas uma mudança fundamental no campo da computação. Nos últimos 60 anos, a computação girou principalmente em torno da recuperação, armazenamento e transmissão de informações; agora, a computação está sendo reinventada pela IA, começando a gerar inteligência. A cada 10 a 15 anos, a indústria de computadores passa por um reset, do mainframe ao PC, da internet à nuvem, e depois à nuvem móvel, e este reset é maior. Com a IA, os computadores podem entender, raciocinar, planejar, usar ferramentas e realizar trabalhos úteis.
Essa mudança também remodelou a lógica de investimento em data centers. Os data centers tradicionais são mais como "galpões de ferramentas", fornecendo poder computacional e armazenamento para software e serviços de internet; os data centers de IA são mais como fábricas, compostas por um grande número de assistentes digitais e agentes inteligentes, produzindo continuamente código, texto, imagens, designs, sugestões de decisão e serviços automatizados. Enquanto essas saídas puderem ser usadas por operações empresariais, sistemas de software e usuários finais, a infraestrutura de IA terá um ciclo de receita fechado. Huang explicou o retorno sobre o investimento com a frase "token como unidade de lucro", com o objetivo de responder às dúvidas do mercado sobre os altos gastos de capital em IA e o ciclo de retorno pouco claro.
Isso também explica por que a NVIDIA acredita que o ciclo de infraestrutura de IA não terminará tão cedo. Atualmente, a demanda por IA ainda está se expandindo do treinamento para a inferência, de grandes modelos em nuvem para aplicações empresariais, agentes inteligentes, robôs, direção autônoma, simulação industrial e IA física. A fase de treinamento requer clusters de GPU em larga escala, enquanto a fase de inferência exige maior taxa de transferência, menor latência e menor custo unitário. À medida que a IA passa de responder perguntas para executar tarefas, os data centers precisam ser continuamente expandidos, e a rede, energia elétrica, refrigeração líquida, armazenamento e sistemas em nível de rack também precisam ser atualizados simultaneamente.
Huang também mencionou as mudanças no roteiro de produtos da NVIDIA. Hopper é mais voltado para o pré-treinamento, Blackwell trouxe a inferência para a escala de rack, e Vera Rubin é voltada para a era dos agentes inteligentes. As aplicações de agentes inteligentes exigem que o modelo entenda continuamente os objetivos, decomponha tarefas, chame ferramentas e execute operações, impondo requisitos mais elevados para poder computacional de inferência, largura de banda de memória, comunicação de rede e estabilidade do sistema. Se Vera Rubin se tornar o núcleo da próxima plataforma conforme o planejado, ela atenderá às necessidades de infraestrutura da IA que passa do serviço de modelo para o serviço de agente inteligente.
O retorno aos acionistas também foi um ponto central da assembleia. Huang afirmou que, com base na confiança no crescimento sustentável do mercado e na capacidade de geração de fluxo de caixa livre, a NVIDIA planeja devolver 50% ou mais do fluxo de caixa livre aos acionistas este ano, no próximo ano e a longo prazo, e continuará aumentando a recompra de ações e os dividendos ao longo do tempo. Para o mercado de capitais, isso significa que a NVIDIA está tentando provar que o investimento em infraestrutura de IA não é um boom de curto prazo, mas sim um ciclo industrial que pode ser convertido em fluxo de caixa de longo prazo e retorno aos acionistas.
Se a atual construção de infraestrutura de IA durar décadas, isso impactará não apenas as empresas de chips. Redes elétricas, transformadores, armazenamento de energia, refrigeração líquida, módulos ópticos, servidores, empacotamento avançado, memória HBM, construção de data centers, software industrial e aplicações de agentes inteligentes serão todos incorporados a uma mesma cadeia de expansão. O conceito de "fábrica de IA" da NVIDIA está redefinindo a venda de chips de IA como a construção de infraestrutura de produção de inteligência digital. O foco subsequente do mercado estará em se os clientes de IA podem continuar gerando receita, se o custo de inferência pode continuar caindo e se os sistemas em nível de rack da NVIDIA podem manter a vantagem de custo por token unitário.
Este texto foi elaborado por Wedoany. Qualquer citação por IA deve indicar a fonte “Wedoany”. Em caso de infração ou outros problemas, informe-nos prontamente, por favor. O conteúdo será corrigido ou removido. E-mail: news@wedoany.com
