Empresas interessadas em inteligência artificial (IA) de diversos setores começaram a procurar a Nvidia, de acordo com o diretor da big tech para América Latina. Antes a demanda da gigante dos chips ficava concentrada em grandes provedores de nuvem, como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud.
"Começamos a entrar em um nível comercial em que bancos e o setor de serviços também querem nossos produtos", afirma Aguiar. De acordo com ele, o tempo de espera para montar uma rede de equipamentos Nvidia demora, no mínimo, quatro meses, em função da alta procura.
Esse novo elemento justifica as receitas crescentes da empresa, sobretudo no setor de data centers: foram US$ 30 bilhões (R$ 167 bilhões) no segundo trimestre, um aumento de 122% em relação ao mesmo período do ano anterior. A projeção para este trimestre é de US$ 32,5 bilhões (R$ 180 bilhões).
Os números fortes ainda assim ficaram aquém das expectativas mais otimistas dos investidores, que revisaram para baixo o valor do papéis da fabricante de chips, após a divulgação do balanço.
"Quando as expectativas são altas, um trimestre neutro parece um ruim", resume relatório do Itaú BBA. A empresa, contudo, segue com avaliação de mercado acima de US$ 3 trilhões (R$ 16,6 trilhões).
O banco de investimento brasileiro, por outro lado, está alinhado com Aguiar na opinião sobre a compra de chips por empresas não especializadas. "Nós avaliamos que as placas H200 [da geração anterior da Nvidia] são uma fonte de lucro."
Segundo Aguiar, são esses modelos de geração anterior que têm atraído os bancos, empresas de varejo e até a indústria automotiva. "Ao passo que os servidores de nuvem querem nossa arquitetura Blackwell, a mais recente, as outras empresas estão se adaptando para a economia baseada em IA e encontram na arquitetura da geração anterior, Hopper, uma solução confiável", afirma.
Está tudo dentro do plano de negócios desenhado pelo presidente-executivo da Nvidia, Jensen Huang, há dois anos, de acordo com Aguiar.
A Nvidia deve anunciar no próximo mês chips ainda mais potentes, da linha Ruby, para atender o anseio por mais poder computacional das empresas que desenvolvem modelos de IA generativa, como o ChatGPT. Nessa tecnologia, o maior diferencial é o volume de dados processados e, para isso, são necessários supercomputadores.
Desvendando IA
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As metas anunciadas pela diretora-financeira da Nvidia, Colette Kress, têm sido cumpridas, segundo o diretor para América Latina. "Não criamos expectativas, é algo para ser sustentável."
O analista-chefe da Investing.com, Thomas Monteiro, avalia que uma alta no ceticismo dos investidores com a inteligência artificial pode desafiar os planos da Nvidia, por causa dos altos preços da tecnologia e a falta de um retorno imediato. "As empresas estão se tornando cada vez mais conscientes de suas margens quando se trata de IA."
Aguiar segue otimista com relação à América Latina, uma vez que a região, vista como um mercado a ser explorado pela empresa, ainda não detém data centers adaptados para desenvolver grandes modelos de IA generativa do zero.
O Pbia (Plano Brasileiro de Inteligência Artificial) apresentado por cientistas ao governo de Luiz Inácio Lula da Silva (PT), por exemplo, cita um investimento para adaptar o LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica) em um supercomputador entre os melhores do mundo.
"O LNCC já conta com nossos equipamentos e já estamos em conversas para ampliar isso", afirma o executivo. "Com a sinalização do plano, a gente deve ver bastante mudança nos próximos anos, já que o assunto agora é de interesse do governo", acrescenta.
Os investimentos brasileiros, todavia, devem começar a ter algum reflexo nos números da Nvidia só no ano que vem, de acordo com Aguiar.
A decepção dos investidores mais otimistas não deve minar o crescimento da big tech no futuro próximo, diz Monteiro, da Investing.com. "A Nvidia continua sendo a única proprietária da mercadoria mais valiosa do mercado [os chips para desenvolver IA]", diz.