Nvidia 1T25: Superando Desafios e Desbravando o Futuro da IA

A Nvidia (NVDA) acaba de divulgar seus aguardados resultados referentes ao primeiro trimestre de 2025 (1T25), e o call com investidores que se seguiu foi, como de costume, uma fonte riquíssima de informações sobre o presente e o futuro da gigante dos semicondutores. Convidamos você a mergulhar conosco nesta análise detalhada, explorando os números e, principalmente, as discussões estratégicas que moldam o caminho da empresa.

Ao analisarmos os números do 1T25, observamos que a receita superou nossas estimativas em 1,8%. Um ponto crucial, no entanto, é que esse crescimento poderia ter sido ainda mais expressivo, na casa dos 7,5%, não fosse a restrição súbita imposta em abril, que interrompeu a venda do chip H20 para a China.

Além do impacto na receita, a Nvidia teve um reconhecimento de perda significativo de US$ 4,5 bilhões no Custo dos Produtos Vendidos (COGS), decorrente da baixa de estoque. Este é um ponto que merece atenção e será detalhado adiante, na seção sobre o call. Importante notar que, ajustando esse efeito, a margem bruta da companhia teria alcançado impressionantes 70,7%.

Do lado positivo, as despesas operacionais cresceram abaixo do esperado, contribuindo para uma alavancagem operacional favorável. Adicionalmente, a alíquota de imposto de renda foi menor que a projetada. Mesmo com o considerável impacto das restrições relacionadas à China, o lucro líquido da Nvidia apresentou um crescimento robusto de 26%.

O lucro líquido reportado, de US$ 18,8 bilhões, ficou 10% abaixo das nossas projeções. Contudo, é fundamental contextualizar: sem as restrições impostas à China (que, segundo a empresa, reduziram a receita em US$ 2,5 bilhões e geraram a baixa de estoque de US$ 4,5 bilhões), o lucro poderia ter sido substancialmente maior. Esse cenário sugere que a qualidade do resultado (o “quali”) é muito positiva, indicando um desempenho que teria superado significativamente as expectativas (“super beat”). Infelizmente, a realidade do mercado chinês não pode ser desconsiderada e continuará a ser um fator de influência nos próximos trimestres.

O call com investidores trouxe discussões aprofundadas sobre diversos temas cruciais para a estratégia da Nvidia. Vamos explorar os principais pontos:

1. A Transição para Inferência e as “Fábricas de IA”

Um dos destaques foi a forte transição das cargas de trabalho de Inteligência Artificial (IA) para a inferência. A construção das chamadas “AI Factories” (Fábricas de IA) está impulsionando significativamente a receita da companhia.

2. O Complexo Cenário Chinês

A China continua sendo um mercado desafiador e estratégico. A Nvidia reconheceu US$ 4,6 bilhões em receita proveniente do H20 no país durante o 1T25, receita essa gerada antes de 9 de abril. No entanto, a empresa também contabilizou uma baixa de US$ 4,5 bilhões devido ao estoque e obrigações de compra ligados a pedidos recebidos antes dessa data, mas que não puderam ser enviados devido aos novos controles de exportação. A receita potencial perdida no trimestre por conta disso foi de US$ 2,5 bilhões – o que, novamente, reforça o “beat” que poderia ter sido.

Jensen Huang, CEO da Nvidia, teceu críticas às restrições, argumentando que excluir os EUA da participação no desenvolvimento tecnológico chinês é negativo para o próprio país. Ele afirmou que a China já possui capacidade de fabricação e desenvolverá sua IA independentemente. Apesar disso, Huang expressou apoio à visão da administração americana (referindo-se implicitamente à postura de Trump).

Um ponto técnico interessante sobre a perda de US$ 4,5 bilhões no COGS é que esse prejuízo também se deve à capacidade de fabricação que a Nvidia havia reservado (provavelmente na TSMC). Isso demonstra que a Nvidia arcou com os custos dessa reserva, e agora resta observar qual será o impacto para a TSMC, revelando quem absorve a maior parte do prejuízo em casos de demanda frustrada.

Nas palavras da empresa:

“Embora nosso H20 esteja no mercado há mais de um ano e não tenha mercado fora da China, os novos controles de exportação sobre o H20 não forneceram um período de carência para nos permitir vender nosso estoque. No 1T, reconhecemos US$ 4,6 bilhões em receita de H20, o que ocorreu antes de 9 de abril, mas também reconhecemos uma baixa de US$ 4,5 bilhões ao reduzir o estoque e as obrigações de compra vinculadas a pedidos que recebemos antes de 9 de abril. Não conseguimos enviar US$ 2,5 bilhões em receita de H20 no primeiro trimestre devido aos novos controles de exportação. Perder o acesso ao mercado de aceleradores de IA da China, que acreditamos que crescerá para quase US$ 50 bilhões, teria um impacto adverso material em nossos negócios no futuro e beneficiaria nossos concorrentes estrangeiros na China e em todo o mundo.”

3. A Rápida Migração para a Plataforma Blackwell

A nova plataforma Blackwell já demonstra sua força, respondendo por quase 70% da receita de Data Centers no trimestre. A transição da arquitetura Hopper está praticamente concluída. A introdução do GB200 NVL representa uma mudança arquitetônica fundamental, permitindo cargas de trabalho em escala de data center e visando o menor custo por token de inferência.

Impressionantemente, os principais hiperescaladores estão implantando, em média, cerca de 1.000 racks NVL72 (o que equivale a 72.000 GPUs Blackwell) por semana, com expectativas de um aumento ainda maior nesse ritmo de deployment no trimestre atual. A Microsoft, por exemplo, já implantou dezenas de milhares de GPUs Blackwell e projeta aumentar para centenas de milhares de GB200s, tendo a OpenAI como um de seus principais clientes.

A necessidade de evolução constante é um pilar da tese da Nvidia. O Blackwell, por exemplo, é citado como sendo 40 vezes mais eficiente que o Hopper. Dada a crescente demanda computacional da IA, as empresas são incentivadas a migrar rapidamente para cada nova geração que surge. Há algumas razões para isso. A primeira é que a quantidade de tokens gerados e o número de tokens pelos quais o processo de raciocínio (reasoning) passa são 100x a 1.000x maiores do que em um chatbot “one-shot” (de resposta única). Comparado ao Hopper, o Grace Blackwell oferece velocidade e taxa de transferência aproximadamente 40 vezes maiores.

4. O Salto Exponencial na Demanda por Inferência

Estamos testemunhando um aumento acentuado na demanda por inferência. Empresas como OpenAI, Microsoft e Google estão observando um salto significativo na geração de tokens. A Microsoft, por exemplo, processou mais de 100 trilhões de tokens no primeiro trimestre, um aumento de cinco vezes em relação ao ano anterior. Esse crescimento exponencial no Azure OpenAI é representativo da forte demanda pelo Azure AI Foundry, bem como por outros serviços de IA na plataforma da Microsoft.

5. Networking: A Espinha Dorsal da Supercomputação de IA

A infraestrutura de rede é vital. O NVLink 72 transporta 130 terabytes por segundo de largura de banda em um único rack, um volume equivalente ao pico de tráfego da internet mundial. O NVLink é um novo vetor de crescimento e teve um excelente início, com remessas no primeiro trimestre ultrapassando US$ 1 bilhão.

A plataforma Spectrum-X também apresentou forte crescimento sequencial e anual, agora anualizando mais de US$ 8 bilhões em receita. A adoção é generalizada entre os principais Provedores de Serviços em Nuvem (CSPs) e empresas de internet para o consumidor, incluindo CoreWeave, Microsoft Azure, Oracle Cloud e xAI. Neste trimestre, Google Cloud e Meta foram adicionados à crescente lista de clientes da Spectrum-X.

6. Robótica: A Próxima Fronteira Iminente

A Nvidia proclama: “A era da robótica chegou”. A visão é de bilhões de robôs, centenas de milhões de veículos autônomos e centenas de milhares de fábricas e armazéns robotizados sendo desenvolvidos. A empresa está em parceria com a GM para construir veículos, fábricas e robôs de próxima geração usando IA, simulação e computação acelerada da Nvidia.

7. DeepSeek e a Evolução do “Reasoning” em IA

A empresa introduziu o conceito de “Reasoning” (raciocínio), destacando que quanto maior o tempo dedicado ao raciocínio, melhor a qualidade da resposta. Essa é vista como uma vantagem de operar em um sistema aberto, citando contribuições do modelo chinês DeepSeek.

Segundo Jensen Huang:

“O DeepSeek e o Qwen (da China) estão entre os melhores modelos de código aberto. Lançados gratuitamente, eles ganharam força nos EUA, Europa e além. O DeepSeek R1, assim como o ChatGPT, introduziu a IA de raciocínio que produz respostas melhores quanto mais tempo pensa. A IA de raciocínio permite a resolução passo a passo de problemas, o planejamento e o uso de ferramentas, transformando modelos em agentes inteligentes. O raciocínio exige muita computação e requer centenas a milhares de vezes mais tokens por tarefa do que a inferência única anterior. Os modelos de raciocínio estão impulsionando um aumento na demanda por funções escalonadas na inferência. As leis de escalonamento da IA permanecem firmemente intactas, não apenas para treinamento, mas agora a Inferência 2.0 exige computação em larga escala.”

8. Visão de Manufatura nos EUA e o “Trump Manufacturing Vision”

Alinhada com a visão de fortalecer a manufatura avançada nos EUA, criar empregos e reforçar a segurança nacional (referida como “Trump Manufacturing Vision”), a Nvidia destaca que as futuras fábricas serão altamente computadorizadas e robotizadas. A empresa compartilha dessa visão.

• A TSMC está construindo 6 fábricas e 2 plantas de encapsulamento avançado no Arizona para produzir chips para a Nvidia. A qualificação do processo está em andamento, com produção em massa prevista para o final do ano.
• SPIL e Amcor também estão investindo no Arizona, construindo instalações de encapsulamento, montagem e testes.
• Em Houston, a Nvidia está em parceria com a Foxconn para construir uma fábrica de 90.000m² para a construção de supercomputadores de IA.
• A Wistron está construindo uma fábrica semelhante em Fort Worth, Texas.

Para incentivar e apoiar esses investimentos, a Nvidia assumiu compromissos substanciais de compra de longo prazo, um investimento profundo no futuro da fabricação de IA nos Estados Unidos. A meta é clara: do chip ao supercomputador, fabricar nos Estados Unidos em um ano. Cada rack GB200 NVLink72 contém 1,2 milhão de componentes e pesa quase 2 toneladas – uma capacidade de montagem que, segundo a empresa, nenhum país possui atualmente.

9. Sovereign AI: A Nova Corrida Tecnológica Global

Um conceito emergente e poderoso é o de “Sovereign AI” (IA Soberana). Países ao redor do globo estão compreendendo a importância crítica de possuir infraestrutura de IA própria, capaz de gerar inteligência a partir de seus próprios dados.

“Cada nação agora vê a IA como central para a próxima revolução industrial, uma nova indústria que produz inteligência e infraestrutura essencial para toda economia. Países estão correndo para construir plataformas nacionais de IA para elevar suas capacidades digitais. Na Computex, anunciamos a primeira fábrica de IA de Taiwan em parceria com a Foxconn e o governo de Taiwan. Na semana passada, estive na Suécia para lançar sua primeira infraestrutura nacional de IA. Japão, Coreia, Índia, Canadá, França, Reino Unido, Alemanha, Itália, Espanha e outros estão agora construindo fábricas nacionais de IA para capacitar startups, indústrias e sociedades. A IA Soberana é um novo motor de crescimento para a Nvidia.”

Questionado sobre os motivos para acreditar no crescimento sustentável da Nvidia, Jensen Huang destacou quatro “surpresas positivas” em comparação com o início do ano, que funcionam como motores de crescimento:

1. Reasoning AI (IA de Raciocínio): “A primeira surpresa positiva é o aumento da demanda por IA de Raciocínio em um degrau funcional. Acho que está bastante claro agora que a IA está passando por um crescimento exponencial, e a IA de Raciocínio realmente se destacou. Preocupações com alucinações ou sua capacidade de realmente resolver problemas estão diminuindo, e acho que muitas pessoas estão cruzando essa barreira e percebendo o quão incrivelmente eficaz a IA agêntica (Agentic AI) e a IA de Raciocínio são. Então, a surpresa número 1 é o raciocínio por inferência e o crescimento exponencial da demanda.”
2. AI Diffusion / Sovereign AI (Difusão da IA / IA Soberana): “A segunda, você mencionou a difusão da IA. É realmente fantástico ver que a regra de difusão da IA foi, digamos, flexibilizada [referindo-se a uma mudança de postura da administração americana em relação à exportação de tecnologia]. O Presidente Trump quer que os Estados Unidos vençam e também percebe que não somos o único país na corrida. E ele quer que os Estados Unidos vençam e reconhece que precisamos levar o conhecimento americano para o mundo e fazer com que o mundo se baseie em conhecimento americano em vez de alternativas. E assim, essa mudança aconteceu quase exatamente no momento em que países ao redor do mundo estavam despertando para a importância da IA como infraestrutura, não apenas como uma tecnologia de grande curiosidade e importância, mas como infraestrutura para suas indústrias, startups e sociedade. Assim como eles tiveram que construir infraestrutura para eletricidade e internet, você precisa construir uma infraestrutura para IA. Eu acho que isso é um despertar e cria muitas oportunidades (IA Soberana).”
3. Enterprise AI (IA Empresarial – Agentes, Trabalho Digital): “A terceira é a IA empresarial. Os agentes funcionam, e esses agentes são realmente muito bem-sucedidos, muito mais do que a IA generativa. A IA agêntica é revolucionária. Os agentes podem entender instruções ambíguas e implícitas, são capazes de resolver problemas, usar ferramentas, ter memória e assim por diante. E então eu acho que isso é — a IA empresarial está pronta para decolar. E levamos alguns anos para construir um sistema de computação capaz de integrar e executar pilhas de IA empresarial, executar pilhas de TI empresarial, mas adicionar IA a elas. E este é o servidor RTX Pro Enterprise que anunciamos na Computex na semana passada. E praticamente todas as grandes empresas de TI se juntaram a nós, super animadas com isso. E, portanto, a computação é uma pilha, uma parte dela. Mas lembre-se, a TI corporativa é, na verdade, composta por três pilares: computação, armazenamento e rede. E agora juntamos todos os três para finalmente lançarmos no mercado com isso.”
4. Industrial AI, Robotics (IA Industrial, Robótica): “E, por último, a IA industrial. Lembre-se, uma das implicações da reorganização mundial, por assim dizer, é a terceirização da produção (reshoring/onshoring) e a construção de fábricas em todos os lugares. Além das fábricas de IA, é claro, há novas fábricas de eletrônicos e chips sendo construídas em todo o mundo. E todas essas novas fábricas estão criando exatamente o momento certo, quando o Omniverse, a IA e todo o trabalho que estamos fazendo com robótica estão surgindo. E, portanto, este quarto pilar é muito importante. Cada fábrica terá uma fábrica de IA associada a ela. E para criar esses sistemas físicos de IA, você realmente precisa treinar uma grande quantidade de dados. Então, voltando a mais dados, mais treinamento, mais IAs a serem criadas, mais computadores.”

Estes quatro pilares, segundo Huang, estão realmente acelerando o crescimento da Nvidia, pintando um quadro otimista para o futuro da empresa no epicentro da revolução da Inteligência Artificial.

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