NVIDIA GTC: A grande festa da IA, cheia de expectativas, mas a sair decepcionado?

16 de março de 2026, Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, fez um discurso principal na GTC 2026, abordando temas centrais como o 20º aniversário da plataforma CUDA, o ponto de inflexão na inferência e a explosão na demanda por poder de processamento, a arquitetura do sistema Vera Rubin, a integração do Groq, a revolução do agente OpenClaw e a IA física e robótica.

1. Pontos principais da GTC2026

1) Perspectivas de receita para centros de dados: A receita acumulada de centros de dados de 2025 a 2027 deve atingir 1 trilhão de dólares (ano passado, na GTC, foi previsto 500 bilhões de dólares para 2025-2026), atendendo às expectativas. O mercado já elevou sua previsão para acima de 1 trilhão, e há maior expectativa de que a empresa forneça informações claras sobre pedidos e outros detalhes.

2) Desempenho e custo: Em termos de tokens/watt (taxa de processamento) e velocidade de tokens (inteligência), a NVIDIA lidera globalmente. O custo por token da NVIDIA é o mais baixo do mundo.

3) Centros de dados como “fábricas de tokens”: Cada fábrica, limitada por potência (exemplo, 1GW), precisa gerenciar a taxa de produção de tokens e sua velocidade.

Tokens serão subdivididos como commodities: camada gratuita (alto throughput, baixa velocidade) -> camada de 3 dólares/milhão de tokens -> camada de 6 dólares/milhão -> camada de 45 dólares/milhão -> camada de 150 dólares/milhão (nível superior, baixa latência, alta largura de banda).

Por exemplo, um centro de dados de 1GW, com 25% de potência alocada para cada camada: Grace Blackwell pode gerar 5 vezes mais receita que Hopper, Vera Rubin pode aumentar ainda mais esse valor em 5 vezes.

4) Vera Rubin: Baseado em seis tipos de chips anteriores, foi adicionado o Groq 3 LPU.

① Vera Rubin: resfriamento líquido 100% (água quente a 45°C), sem cabos, instalação reduzida de dois dias para duas horas;

② CPO Spectrum-X switch: produção em massa, desenvolvido em parceria com TSMC;

③ CPU: único CPU de centro de dados com LPDDR5, vendido separadamente, com potencial de negócios de bilhões de dólares;

Vera CPU Tray para cargas de trabalho Agentic, com 8 processadores Vera, cada um com 88 núcleos, suportando 8 canais de memória LPDDR5x, com largura de banda de 1,2TB/s por socket. Inclui 2 DPU BF4 na placa.

④ Vera Rubin: já em operação na Microsoft Azure (primeiro rack). A cadeia de suprimentos da NVIDIA consegue produzir milhares de sistemas semanalmente, com capacidade de AI de vários GW por mês;

⑤ Rubin Ultra: Rubin é um rack deslizante horizontal, enquanto Rubin Ultra é inserido verticalmente em novos racks Kyber, com 144 GPUs em um domínio NVLink, substituindo cabos de cobre por switches NVLink.

5) Groq 3 LPU (novo chip): Uso combinado de Groq e HBM, conforme esperado.

Tecnologia proveniente da aquisição do time Groq, o Groq LP30 é fabricado pela Samsung, com previsão de entrega no terceiro trimestre.

Um chip Groq de 500MB SRAM versus um Rubin de 288GB, o Groq sozinho não suporta modelos grandes de parâmetros e cache KV.

Solução: software Dynamo, que divide o processo de inferência em etapas:

1. Pré-carregamento: também chamado de Prefill, onde o modelo processa em lote as entradas do usuário, feito na Vera Rubin;

2. Atenção na decodificação: calcula a relação entre tokens atuais e históricos (KV Cache), trabalho que envolve cálculo e armazenamento, realizado na Vera Rubin, com leitura frequente da memória HBM;

3. Rede feedforward na decodificação: após determinar o contexto na atenção, a rede gera a distribuição de probabilidade do próximo token com base no token anterior, produzindo a saída (“fala”).

Cada camada lê os pesos do modelo, uma leitura por token. Os parâmetros estão na HBM, mas o processamento fica ocioso esperando os dados, formando o verdadeiro gargalo da “parede de memória”.

Ao dividir a decodificação em duas fases por software, mantém-se a “memória de contexto” na HBM, enquanto a maior parte dos parâmetros é transferida para SRAM do Groq, que pode ler esses pesos com baixa latência, resolvendo o problema de lentidão na inferência.

A conexão entre Rubin e Groq é feita por Ethernet, com RDMA especial, reduzindo a latência de comunicação entre os chips pela metade.

6) Feynman: Novo GPU + LP40 (LPU) + Rosa CPU (nomeada Rosalind) + BlueField-5 + CX10.

Escalonamento de cabos de cobre Kyber + escalonamento CPO Kyber (suporte simultâneo a cabos de cobre e CPO). Mesmo na fase Feynman, será suportada a combinação de ambos.

Embora a NVIDIA prefira o esquema CPO, os clientes tendem a usar cabos de cobre ao máximo antes de migrar para CPO, por facilidade de implantação e manutenção.

7) Outras informações:

① Data center espacial: para problemas de energia, NVIDIA anuncia Vera Rubin Space-1, com planos de colocar centros de dados no espaço (precisa resolver problemas de radiação e dissipação de calor, pois no espaço não há condução ou convecção, apenas radiação);

② OpenClaw: cada SaaS se tornará GaaS (Agent-as-a-Service).

Sistema de agentes acessa informações sensíveis, executa códigos e comunica-se externamente — requer segurança empresarial. NVIDIA e Peter Steinberger, fundador do OpenClaw, lançaram o NemoClaw (referência de segurança empresarial do OpenClaw), com tecnologia OpenShell, incluindo barreiras de rede (network guardrail) e roteadores de privacidade (privacy router), conectando os motores de estratégia de SaaS;

③ IA física e robótica: na direção de veículos autônomos, BYD, Geely, Hyundai, Nissan e outros fabricantes entram na Robtaxi, em parceria com Uber. Quanto a robôs, KUKA, ABB e outros fabricantes, além de plataformas de drones e robótica.

De modo geral, nesta apresentação, além de esclarecer o uso combinado de cabos de cobre e CPO, a principal novidade foi a inclusão do LPU no servidor, uma opção adquirida com a Groq. Após a compra da Groq, o mercado já tinha expectativas altas; inclusive, a previsão de receita de 1 trilhão de dólares em três anos já é superada na prática.

De modo geral, a evolução dos produtos NVIDIA mostra que, nos últimos anos, o foco não foi mais na inovação de microarquitetura, mas na integração e conexão — de Hopper para Blackwell, resolvendo questões de combinação e conectividade. A NVIDIA mudou de vender chips para vender sistemas e serviços.

De Blackwell para Rubin, as principais melhorias foram a introdução do DPU (chip NAND) e, agora, o LPU (SRAM), adquiridos recentemente, que enfrentam a questão da parede de memória na entrada na era da inferência e agentes de IA.

2. Estado atual da NVIDIA: expectativas fracas na conferência, necessidade de “novas histórias de crescimento”

O desempenho das ações da NVIDIA nos últimos seis meses tem oscilado entre 170 e 200 dólares. Mesmo com grandes fabricantes aumentando seus investimentos de capital e resultados acima do esperado, o preço das ações não rompeu essa faixa, devido a preocupações do mercado:

a) Continuidade do investimento de grandes empresas: Meta, Google e outros aumentaram seus investimentos em 2026, com os quatro principais provedores de nuvem prevendo mais de 660 bilhões de dólares em gastos, crescimento de 60%. Mas a proporção desses gastos na receita ainda é relativamente alta.

Por exemplo, a Meta espera gastar entre 1150 e 1350 bilhões de dólares em 2026, o que representa mais de 50% da receita anual, com espaço limitado para crescimento adicional. Mesmo com previsões de aumento de investimentos, o mercado permanece preocupado com a sustentabilidade desse crescimento.

b) Participação no mercado de chips de IA: Atualmente, a NVIDIA mantém mais de 75% do mercado, com preços elevados e uma estrutura de quase monopólio, levando os provedores de nuvem a buscar alternativas.

Fora do Google, Broadcom (AVGO) já conquistou grandes pedidos de Anthropic, OpenAI e outros, e vários clientes estão desenvolvendo suas próprias soluções. Mesmo com novos produtos Rubin, o mercado espera uma redução gradual na participação da NVIDIA no mercado de chips de IA.

3) Competitividade dos produtos: O TPUv7 do Google, com desempenho próximo ao B200 da NVIDIA (produção prevista para o quarto trimestre de 2024), está cerca de um ano atrás da NVIDIA.

Na série Blackwell, a NVIDIA introduziu o formato NVFP4, que dobra o desempenho de inferência em FP8. Mas o FP8 já atende à maior parte do mercado atual, e o TPUv7 é uma alternativa viável.

Para enfrentar a concorrência, a NVIDIA investe estrategicamente e amplia sua capacidade de processamento, garantindo o controle da cadeia de suprimentos, incluindo investimentos de 30 bilhões de dólares na OpenAI e 10 bilhões na Anthropic, além de fornecer milhões de GPUs para o novo laboratório de IA da Meta, com alguns contratos com preços mais baixos para garantir demanda.

Diante dessas preocupações, a avaliação da NVIDIA está relativamente baixa. Segundo projeções, com receita de 1,15 trilhão de dólares até 2027 (acima da previsão de 1 trilhão), a capitalização de mercado de 4,4 trilhões de dólares corresponde a um PE de cerca de 13 vezes para 2028, assumindo crescimento composto de 64% ao ano e margem de lucro de 72%.

Apesar de resultados trimestrais acima do esperado, o preço das ações não subiu, pois o mercado já precificou as receitas de 2027, e há receios de que, com o aumento de gastos de nuvem acima de 50%, o espaço para crescimento adicional seja limitado.

Na visão do mercado, mesmo que os clientes mantenham altos investimentos, a receita da NVIDIA proveniente de nuvem pode se estabilizar, levando a uma avaliação mais baixa para além de 2027. Assim, a relação PE de 13x para 2027 lucros não atrai muito interesse de investidores.

Com base na GTC, a previsão de receita de mais de 1 trilhão de dólares até 2027 já foi superada pelo mercado. A maior parte do foco da conferência foi na apresentação de produtos e estratégias, com impacto maior na cadeia de suprimentos (CPO e cabos de cobre ainda em uso, LPU e HBM dividindo tarefas). Poucas informações novas sobre o crescimento da própria NVIDIA.

Para elevar novamente o PE, além de uma maior adoção de IA em larga escala e mais rápida, será necessário um novo “curva de crescimento”, como “Physic AI” ou “poder de cálculo no espaço”.

Fonte: Dolphin Research

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