O chip Vera da Nvidia: a aposta de US$ 200 bilhões que Jensen Huang quer que você note

O chip Nvidia Vera raramente ocupa as manchetes quando os lucros superam as expectativas, mas merece o destaque. Com a receita do primeiro trimestre atingindo US$ 81,62 bilhões — superando as estimativas dos analistas de US$ 78,86 bilhões — e uma orientação para o segundo trimestre de US$ 91 bilhões, bem acima da previsão de Wall Street de US$ 86,84 bilhões, os números fizeram o que os dados da Nvidia sempre fazem: chamaram a atenção.

No entanto, enterrada na conferência telefônica com analistas do CEO Jensen Huang estava uma revelação estratégica mais significativa do que outro trimestre de resultados acima das expectativas. Huang revelou que os novos processadores centrais Vera da Nvidia abrem acesso a um mercado de US$ 200 bilhões, totalmente separado dos US$ 1 trilhão projetados para sua linha de GPUs de IA Blackwell e Rubin entre 2025 e 2027.

Huang prevê que a receita do chip Vera alcance US$ 20 bilhões até o final deste ano fiscal. “Espero que (Vera) seja o segundo maior” contribuinte em vendas, afirmou Huang durante a chamada.

Isso não é uma nota de rodapé. É uma segunda frente estratégica.

O chip Vera e a mudança para inferência

A necessidade da Nvidia de uma segunda frente é clara: seus maiores clientes estão construindo suas próprias soluções. Google, Amazon e Microsoft — coletivamente projetados para investir mais de US$ 700 bilhões em infraestrutura de IA este ano, um aumento acentuado em relação aos cerca de US$ 400 bilhões em 2025 — estão simultaneamente financiando silício personalizado para a execução de modelos de IA. A Intel e a AMD também estão promovendo CPUs como uma opção viável para cargas de trabalho de inferência.

A narrativa da indústria mudou de quem pode treinar o maior modelo para quem pode servi-lo de forma mais barata e rápida. A inferência é onde o domínio das GPUs da Nvidia enfrenta o maior desafio. Embora o treinamento de grandes modelos permaneça firmemente no domínio da Nvidia, a inferência — gerar respostas em escala em tempo real — é cada vez mais onde chips personalizados da linha TPU do Google, Trainium da Amazon e outros estão ganhando tração.

A resposta da Nvidia é o Vera. Desenvolvido em parte usando tecnologia da Groq, uma startup focada em inferência que a Nvidia licenciou em um acordo que reportedly vale cerca de US$ 17 bilhões, este chip visa exatamente essa carga de trabalho. A plataforma completa Vera Rubin, combinando a CPU Vera com as GPUs Rubin, está agendada para lançamento no final deste ano.

A oferta já é a restrição

Huang foi transparente sobre um ponto chave: a oferta. “Minha percepção é que estaremos com restrição de oferta durante toda a vida do Vera Rubin”, observou ele na chamada. Essa admissão é significativa para um produto que a Nvidia posiciona como um grande pilar de crescimento. Para mitigar possíveis interrupções, a Nvidia está investindo pesadamente em sua cadeia de suprimentos. A empresa relatou que seus compromissos de fornecimento subiram para US$ 119 bilhões no primeiro trimestre, acima dos US$ 95,2 bilhões do trimestre anterior, um aumento substancial que reflete tanto a confiança na forte demanda quanto as preocupações com a escassez global de chips de memória.

A Nvidia também anunciou um programa de recompra de ações no valor de US$ 80 bilhões e aumentou seu dividendo trimestral em dinheiro para 25 centavos por ação, acima de 1 centavo, sinalizando força financeira mesmo enquanto Huang alertava sobre o aperto da oferta.

A pergunta que os investidores estão fazendo

Apesar de superar as estimativas, as ações da Nvidia caíram 1,6% no comércio pós-mercado. O analista do eMarketer Jacob Bourne capturou o sentimento: “A Nvidia entregou outro resultado acima das expectativas, mas neste ponto isso já está essencialmente precificado, pois continua superando trimestre após trimestre. A pergunta persistente é se ela pode convencer os investidores de que a expansão da IA tem durabilidade até 2027 e 2028, especialmente à medida que a narrativa muda para cargas de trabalho de inferência e silício concorrente do Google, Amazon, AMD e Intel.”

Huang respondeu com seus próprios dados. Ele destacou um segmento crescente de clientes de nuvem específicos para IA, cujos gastos agora correspondem aproximadamente aos dos hiperscalers, mas estão crescendo mais rápido trimestre a trimestre. “Devemos estar crescendo mais rápido do que o capex dos hiperscalers”, disse ele.

O chip Vera é central para esse argumento. Se a cadeia de suprimentos cooperar permanece um desafio separado.

(Fonte da imagem: Sala de Imprensa da Nvidia)

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