Foram necessários 30 anos para que a Nvidia, empresa cujos chips alimentam boa parte da IA (inteligência artificial) no mundo, fosse avaliada em US$ 1 trilhão (R$ 5,1 tri). Alcançar US$ 2 trilhões (R$ 10,2 tri) levou apenas outros nove meses. A marca de US$ 5 trilhões (R$ 25,5 tri) foi superada menos de dois anos depois.
Agora, a Nvidia é a empresa mais valiosa do mundo, avaliada em cerca de US$ 5,4 trilhões (R$ 27,5 tri). No próximo ano, espera-se que suas vendas quase dobrem. Alguns analistas preveem que a receita anual será de US$ 1 trilhão (R$ 5,1 tri) até 2029.
Além dos chips, o CEO Jensen Huang recorreu à engenharia financeira para estimular a demanda. Em agosto, a Nvidia ofereceu garantia de até US$ 105 bilhões (R$ 535,5 bi) para um data center em Ohio.
Antes, anunciou com Wall Street um pacote de US$ 500 bilhões (R$ 2,55 tri) para IA. Em julho, prometeu complementar receitas de clientes de data centers abaixo de metas.
Empresas frequentemente emprestam dinheiro a clientes —basta pensar nos braços financeiros das montadoras. Huang argumenta que a Nvidia está apenas ajudando a viabilizar investimentos em projetos viáveis que, de outra forma, teriam dificuldade para conseguir empréstimos a um custo adequado.
Para os críticos, esses acordos lembram a bolha das pontocom no fim dos anos 1990, quando fabricantes de equipamentos de telecomunicações emprestaram bilhões de dólares a empresas do setor que compravam seus equipamentos.
Quando a demanda pelos serviços dessas companhias ficou abaixo do esperado, algumas quebraram, deixando Cisco e Lucent com grandes prejuízos.
Para Jay Goldberg, da empresa de análise Seaport Research Partners, a Nvidia está caminhando sobre uma linha tênue entre viabilizar e criar a demanda. Ele ainda não considera, no entanto, que a empresa tenha cruzado a linha, embora esteja “chegando bem perto”.
A questão é relevante porque os compromissos financeiros da Nvidia são enormes e crescem rápido. Nos últimos três anos, a empresa se comprometeu com mais de US$ 70 bilhões (R$ 357 bi) em investimentos em startups e ofereceu US$ 300 bilhões (R$ 1,53 tri) em apoio a clientes.
Alguns passaram a chamar a Nvidia de “banco central da IA”, dada sua importância no financiamento do setor. Isso de fato ajudará a indústria a crescer, como argumenta Huang, mas também envolve riscos.
A engenharia financeira da Nvidia é, em parte, uma resposta à transformação de seus maiores clientes em concorrentes. As chamadas “hiperescaladoras” —big techs como Amazon, Google, Meta e Microsoft— respondem por cerca de metade da receita da Nvidia.
Neste ano, elas devem investir cerca de US$ 800 bilhões (R$ 4,08 tri), principalmente em infraestrutura de IA. Mas a maioria começou a desenvolver seus próprios chips, o que coloca em dúvida futuras compras da Nvidia.
Para as hiperescaladoras, chips próprios são mais baratos e adaptáveis. Algumas também os vendem: o Google comercializou processadores especializados à Anthropic.
A Amazon também espera que seu negócio de chips se torne uma fonte relevante de receita. A Bloomberg Intelligence prevê que esses chips gradualmente reduzirão as vendas da Nvidia, respondendo por cerca de 50% do mercado de processadores usados em IA até o fim da década, ante cerca de 40% neste ano.
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As hiperescaladoras têm classificações de crédito de grau de investimento, o que mantém custos de financiamento baixos. As neoclouds —empresas de computação em nuvem mais novas— precisam de investimento semelhantes, mas têm pouca receita. Seus empréstimos são naturalmente muito mais caros.
A Alphabet, dona do Google, vendeu em novembro US$ 2,7 bilhões (R$ 14 bi) em títulos com vencimento em 50 anos, a uma taxa de juros anual de 5,7%. A taxa paga pela CoreWeave, maior neocloud, para tomar US$ 2,6 bilhões (R$ 13,3 bi) emprestados em julho foi quase o dobro.
É essa diferença entre custos de financiamento que o banco Nvidia pretende reduzir. Uma das formas de fazer isso é adquirir participações acionárias em startups que serão clientes ou que ajudarão indiretamente a impulsionar a demanda por chips da Nvidia.
Parte dos investimentos busca difundir modelos de IA de pesos abertos, gratuitos e adaptáveis, em contraste com ofertas proprietárias de Anthropic, OpenAI e Google.
Em agosto, a Nvidia acertou US$ 6 bilhões (R$ 30,6 bi) para licenciar o software da Poolside e US$ 1 bilhão (R$ 5,1 bi) por uma participação na startup. Também acertou a compra da Hugging Face por US$ 12,9 bilhões (R$ 65,8 bi).
Os investimentos buscam criar empresas de IA independentes das big techs e ampliar a demanda por chips da Nvidia.
Cada vez mais, porém, a Nvidia não está apenas investindo em empresas promissoras, mas também ajudando-as diretamente a financiar grandes projetos. No início de julho, anunciou uma nova estratégia pela qual se compromete a complementar a receita das neoclouds com novos data centers até um piso previamente acordado.
Esses compromissos costumam durar seis anos. Nesse período, a Nvidia promete pagar um preço fixo pelo “compute”, como diz o jargão do setor. Se a neocloud vender a capacidade em questão por um preço maior, a Nvidia recebe parte da diferença.
A garantia torna receitas mais previsíveis, barateia dívidas para novos data centers e estimula a demanda por processadores da Nvidia.
A Nvidia também está adotando outra abordagem com os grandes laboratórios de IA, que precisam de enormes quantidades de capacidade computacional, mas queimam dinheiro. O data center que a empresa está apoiando em Ohio pertence à SB Energy, do conglomerado japonês SoftBank. A OpenAI será a locatária.
A Nvidia garantirá aluguel e compra de energia. Em troca, a planta usará 1,5 milhão de seus processadores.
Até a Anthropic, que compra chips da Amazon e do Google, não escapou dessa rede. Por meio de vários acordos, a empresa teria assinado um contrato de US$ 35 bilhões (R$ 178,5 bi) para alugar capacidade de computação em nuvem da Lambda, neocloud na qual a Nvidia tem participação.
A Nvidia também está explorando como atrair mais capital externo para esses projetos. Sua parceria de US$ 500 bilhões (R$ 2,55 tri) com grandes figuras de Wall Street buscará investidores institucionais, como fundos soberanos, seguradoras e fundos de pensão.
Eles financiarão veículos que comprarão equipamentos, construirão infraestrutura e venderão capacidade. A Nvidia não aportará recursos nem assumirá dívidas, mas poderá oferecer “suporte ao valor residual” de até um quarto do negócio.
Também oferecerá suporte técnico, dando aos credores mais confiança de que os equipamentos financiados serão bem utilizados. Huang apresenta isso como uma forma de transformar a capacidade computacional em “uma classe de ativos na qual se possa investir”.
Por trás dessa rede de obrigações estão duas premissas fundamentais: que os chips da Nvidia manterão seu valor ao longo do tempo e que a demanda continuará crescendo rapidamente —mas nenhuma das duas é garantida.
Comecemos pelos chips. Huang afirma que eles são duráveis, com atualizações de software aumentando sua utilidade por anos após a venda. Segundo ele, devem ser vistos como ativos financiáveis, que podem servir de garantia para empréstimos.
Até agora, Huang parece ter razão. Chips mais antigos ainda têm demanda. Em agosto, a CoreWeave anunciou um contrato envolvendo os chips A100 da Nvidia que se estende até 2029. O A100 foi lançado em 2020.
A SemiAnalysis estima que alugar um H100 da Nvidia, um dos principais equipamentos da indústria de IA, custa cerca de US$ 2,80 (R$ 14,28) por hora em um contrato de um ano —cerca de 10% menos do que o preço de lançamento no início de 2023.
Ainda assim, tanto a longevidade quanto o valor desses chips podem ser simplesmente resultado da escassez. Quando a capacidade computacional é limitada, empresas não têm escolha a não ser manter os chips antigos rodando.
A própria Nvidia lança chips novos todos os anos, com a intenção explícita de substituir os anteriores. Isso a coloca em uma posição curiosa: ao mesmo tempo em que argumenta que os chips antigos devem manter valor, diz que seus novos chips devem substituí-los.
A Nvidia desfruta de margens brutas de cerca de 75%, contra aproximadamente 55% da rival menor AMD. Tim Davis, fundador de uma empresa de hardware de IA adquirida pela fabricante de chips Qualcomm, acredita que, conforme as opções se multiplicarem, a economia da fabricação de chips começará a “se comprimir”.
O maior risco para os preços é a própria demanda. Enquanto os gastos com IA continuarem em alta, a Nvidia venderá seus chips, seus clientes preencherão data centers e suas diversas garantias raramente serão acionadas.
Mas, se a demanda não for tão ampla quanto o esperado, neoclouds e outros provedores de IA poderão ter dificuldade para vender capacidade ou obter lucro. Isso poderia acionar as garantias da Nvidia, obrigando-a a comprar capacidade não utilizada, cobrir diferenças de preços ou pagar por energia que não deseja.
A mesma desaceleração também reduziria as vendas da Nvidia e, consequentemente, o fluxo de caixa disponível para cumprir essas obrigações. Esse cenário não depende de um colapso da demanda; uma expansão simplesmente abaixo do esperado já poderia, em tese, gerar problemas.
Quanto a Nvidia poderia ter de desembolsar? A empresa se comprometeu com cerca de US$ 25 bilhões (R$ 127,5 bi) em futuros investimentos em participações acionárias e tem cerca de US$ 33 bilhões (R$ 168,3 bi) em dívidas.
Os passivos potenciais com clientes somam US$ 300 bilhões (R$ 1,53 tri), fora do balanço por só serem acionados em desaceleração.
É provável que a Nvidia acabe não pagando nada próximo do total de suas garantias. Seus compromissos estão distribuídos ao longo de muitos anos e, não poderiam vencer todos de uma vez. A garantia proposta para o data center da OpenAI, por exemplo, dura 20 anos a partir de 2028. Se a OpenAI deixasse de pagar o aluguel, a Nvidia poderia encontrar outro locatário, reduzindo drasticamente sua exposição.
Além disso, as próprias finanças da Nvidia são fortes o suficiente para absorver esses passivos. O banco Morgan Stanley estima que a dívida “total” da Nvidia aumentará de US$ 53 bilhões (R$ 270,3 bi) no início do próximo ano para US$ 200 bilhões (R$ 1,02 tri) no início de 2029, conforme garantias entrarem em vigor.
O risco é amortecido por US$ 99 bilhões (R$ 504,9 bi) em dinheiro e títulos líquidos e por geração prevista de US$ 200 bilhões (R$ 1,02 tri) em caixa neste ano; só uma desaceleração catastrófica ameaçaria a empresa.
O cenário pode mudar, porém, se os compromissos da Nvidia continuarem crescendo. Andy Li, da empresa de pesquisa financeira CreditSights, teme que a companhia continue “acelerando” até que “algo se rompa”.
A SemiAnalysis estima US$ 5,9 bilhões (R$ 30,1 bi) em garantias a cada 100 MW de data centers apoiados; a exposição pode chegar a US$ 175 bilhões (R$ 892,5 bi) em 2028.
Em meio à corrida para garantir vendas e empréstimos, existe o risco de que projetos especulativos, que de outra forma teriam dificuldade para obter financiamento, acabem sendo construídos. Se os retornos do setor ficarem abaixo do esperado ou demorarem mais para se materializar do que esses acordos pressupõem, o resultado será uma profusão de chips caros e ociosos.
Nenhuma empresa está mais envolvida nessa rede do que a Nvidia. Huang acredita que a expansão da infraestrutura de IA está “a todo vapor”. Mas os investidores da Nvidia devem estar cientes de que, quanto mais desse boom financiarem, maior será seu impacto em uma eventual crise.
Autor: Folha
