A montanha tem teto?
O valor de mercado da Nvidia
e os limites do impossível

Em março de 2023, a capitalização de mercado da Nvidia valia cerca de US$ 350 bilhões. Três anos depois, vale US$ 5 trilhões — um crescimento de mais de 1.300% que transformou uma empresa de placas gráficas para jogos no epicentro financeiro da corrida por inteligência artificial. A pergunta que paira sobre analistas, investidores e reguladores em todo o mundo é, ao mesmo tempo, simples e vertiginosa: isso tem limite?

A resposta exige honestidade intelectual sobre dois planos que, raramente, se movem na mesma direção ao mesmo tempo: o plano dos fundamentos concretos do negócio — onde a Nvidia é, sem dúvida, uma máquina extraordinária — e o plano da precificação de mercado, onde a euforia e a realidade nem sempre caminham juntas.

O que os números dizem: uma empresa fora do comum

Os resultados trimestrais da Nvidia divulgados em maio de 2026 — referentes ao período encerrado em abril — são difíceis de processar em perspectiva histórica. A receita total atingiu US$ 81,6 bilhões em apenas três meses — mais do que a receita anual de empresas como Boeing, Goldman Sachs ou Caterpillar. O crescimento foi de 85% em relação ao mesmo período do ano anterior. A margem bruta ficou em 75,2%. O lucro líquido no trimestre: US$ 43 bilhões.

O que sustenta esses números é um segmento específico: data centers. No exercício encerrado em janeiro de 2026, o segmento de data centers gerou US$ 193,7 bilhões em receita — 90% do total da companhia, contra US$ 115,2 bilhões no período anterior. A cadeia causal é direta: empresas do mundo inteiro precisam de poder computacional para treinar e operar modelos de linguagem, e as GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) da Nvidia — especialmente a família Blackwell — são o padrão dominante da indústria.

O CEO Jensen Huang foi explícito na última chamada de resultados: "A demanda entrou em parábola. O motivo é simples: a IA agêntica chegou." E ele não está errado. O crescimento explosivo dos modelos de linguagem, dos sistemas de automação empresarial e dos ambientes de computação física — robótica, veículos autônomos, infraestrutura nacional soberana — cria uma demanda estrutural que não é caprichosa. É sistêmica.

Uma fila de pedidos que não para de crescer

Um dos argumentos mais sólidos para a continuidade do crescimento da Nvidia é a demanda reprimida. No final de 2025, a empresa revelou que sua carteira de pedidos para data centers somava US$ 500 bilhões apenas para 2025 e 2026 combinados — e a CFO Colette Kress sinalizou que esse número continuaria a crescer. "A carteira vai aumentar", disse ela, "e há oportunidade de acrescentar ainda mais."

Huang, no GTC 2026 — a conferência anual de desenvolvedores que se transformou numa espécie de "festival de tecnologia" para o setor —, foi além: projetou que a receita de produtos de data center superaria US$ 1 trilhão até 2027. Mesmo que essa previsão seja tratada com cautela (toda projeção de CEO carrega otimismo embutido), ela reflete uma realidade estrutural: o mundo ainda está nos estágios iniciais da transição para infraestrutura acelerada por IA.

Há um motor específico que alimenta isso no curto e médio prazo: a IA agêntica. Diferente dos chatbots de primeira geração — que responderiam a perguntas isoladas —, os agentes de IA executam sequências de tarefas complexas de forma autônoma. Isso exige ordens de magnitude a mais em poder computacional. Cada nova camada de aplicação cria, portanto, uma nova camada de demanda por hardware.

O manual da Nvidia sendo usado contra ela mesma

Se o futuro pertence à IA, a Nvidia não é a única empresa que leu esse manual. E a escalada competitiva que se desenha hoje é mais organizada, mais capitalizada e mais sofisticada do que em qualquer momento anterior.

A mais ambiciosa dessas disputas está sendo protagonizada pelo Google. Conforme revelou reportagem recente do Wall Street Journal, a Alphabet está utilizando o próprio playbook da Nvidia para conquistar clientes para seus chips proprietários, os TPUs (Unidades de Processamento de Tensor). A estratégia inclui garantias financeiras bilionárias para viabilizar data centers que depois alugam esses chips para empresas como a Anthropic — exatamente o tipo de financiamento circular que a Nvidia tornou famoso.

Os números revelam a escala dessa aposta: US$ 3,2 bilhões em garantias para o projeto Lake Mariner, no estado de Nova York; US$ 7 bilhões para o projeto River Bend, em Louisiana; US$ 1,4 bilhão no Texas. Recentemente, o Google fechou um acordo de US$ 5 bilhões com a Blackstone para criar uma nova empresa de serviços em nuvem — concorrente direta do CoreWeave e do Nebius, ambos alimentados por hardware Nvidia. E, em maio de 2026, anunciou a venda direta de seus chips a clientes, saindo do modelo exclusivo de acesso via Google Cloud.

O dado estrutural mais preocupante para a Nvidia, porém, não vem dos EUA. Vem da China. Segundo análise da SemiAnalysis de abril de 2026, os ASICs personalizados (chips sob medida para funções específicas de IA) devem crescer 44,6% em termos de volume de remessas em 2026 — contra apenas 16,1% das GPUs convencionais. Essa assimetria sugere que, mesmo que a Nvidia mantenha sua dominância em termos absolutos, a fatia do mercado que ela pode reivindicar exclusivamente vai encolhendo.

Huawei e o mercado que a Nvidia perdeu para sempre

Em entrevista ao podcaster Dwarkesh Patel em abril de 2026, Jensen Huang confirmou aquilo que os dados já mostravam: a participação de mercado da Nvidia na China para chips de IA acelerada caiu a zero por cento. Não é uma queda gradual. É uma ruptura.

O responsável direto é o endurecimento progressivo dos controles de exportação americanos. A Nvidia havia criado o H20 — uma versão de desempenho reduzido do H100, especificamente projetada para cumprir os limites regulatórios anteriores. Mas o governo americano fechou esse caminho ainda em 2025, bloqueando efetivamente qualquer rota para o mercado chinês de alto desempenho.

O vácuo criado foi preenchido com velocidade surpreendente pela Huawei. O Ascend 950PR, o chip mais recente da divisão HiSilicon da empresa, entrou em produção em massa em março de 2026 e já concentra a maioria dos pedidos chineses para o ano. A Huawei projeta receitas de US$ 12 bilhões com chips de IA em 2026 — 60% acima dos US$ 7,5 bilhões de 2025 —, com pedidos confirmados de Alibaba, ByteDance e Tencent. A Morgan Stanley estima que o mercado doméstico de chips de IA na China pode atingir US$ 67 bilhões até 2030.

Além da Huawei, emergem outros atores domésticos chineses. A Cambricon planeja triplicar sua produção em 2026, com o chip Siyuan 590 (7nm, 345 TFLOPS em FP16) já implantado em clusters de mil chips pelo ByteDance. A Kunlunxin, subsidiária da Baidu, avança em comercialização com o P800 — que rivaliza com o Nvidia A100 em benchmarks de treinamento. O DeepSeek V4, lançado em abril de 2026, demonstrou que é possível treinar modelos de fronteira em hardware Huawei Ascend por 1/20 do custo equivalente com chips Nvidia — um resultado que sacudiu o setor.

Por que a Nvidia ainda resiste: o CUDA como barreira intransponível

Para entender por que a Nvidia não está próxima de ser derrubada — apesar da concorrência crescente —, é preciso compreender o que torna seus produtos diferentes de outros chips. A resposta não está apenas no silício. Está no software.

O CUDA (Compute Unified Device Architecture) é a biblioteca de programação que permite aos desenvolvedores escrever código que roda nativamente nas GPUs da Nvidia. Desenvolvido ao longo de quase duas décadas, o CUDA acumulou um ecossistema vasto: bibliotecas otimizadas para praticamente cada tipo de carga de trabalho de IA, frameworks como PyTorch e TensorFlow com suporte nativo, e milhões de desenvolvedores que aprenderam a programar especificamente para esse ambiente. Mudar para outro chip não é apenas uma decisão de hardware — é uma migração de software potencialmente custosa e arriscada.

É esse fenômeno que alguns no mercado chamam de "Jensen Jail": a percepção de que fornecedores de infraestrutura em nuvem que dependem de chips Nvidia correm o risco de perder suas alocações se experimentarem com alternativas. Adam Fisher, sócio da Bessemer Venture Partners, foi direto ao ponto: "Há outros que estão desesperados por uma alternativa, mas não conseguem obtê-la de outro fornecedor."

Huang, em resposta, adota uma postura de porta aberta: "Nada me dá mais alegria do que quando você compra tudo da Nvidia. Mas me dá uma alegria tremenda se você comprar só alguma coisa da Nvidia." O subtexto é claro: a Nvidia acredita que uma vez que o cliente entra no ecossistema, sai com dificuldade.

Essa vantagem, porém, está sendo gradualmente corroída. Ferramentas como JAX, PyTorch XLA e ONNX permitem hoje treinar o mesmo modelo em hardware Nvidia, Google ou AMD com mudanças mínimas de código. Empresas que construíram infraestrutura proprietária em CUDA ao longo de cinco anos descobrem que podem migrar com esforço razoável. A fortaleza não caiu — mas o fosso está ficando menos profundo.

Quando o preço supera a realidade: os sinais de bolha

Aqui chegamos ao ponto mais delicado — e mais ignorado — da análise sobre a Nvidia: o preço de suas ações reflete os fundamentos do negócio ou antecipa um futuro que talvez não se materialize exatamente como esperado?

Os números de desempenho da empresa são indiscutíveis. O que é discutível é a precificação. A ação da Nvidia negociava, em junho de 2026, a um P/E (preço sobre lucro) de 31 vezes — número que, isoladamente, parece razoável para uma empresa crescendo 85% ao ano. Analistas mais conservadores, porém, apontam que esse crescimento não pode ser extrapolado indefinidamente, e que o mercado pode estar embutindo expectativas demasiado otimistas sobre o ritmo de expansão.

O analista Fred Hickey, veterano de mercado e autor da newsletter High-Tech Strategist, começou a comprar opções de venda (puts) contra a Nvidia em 2026, citando sinais de que o ciclo da IA pode estar perto de um ponto de inflexão. Ele observa que empresas com grande exposição à OpenAI — como Oracle e Microsoft — já sofreram quedas substanciais neste ano, enquanto o S&P 500 cresceu apenas 1%.

Há também o risco de depreciação acelerada. Huang anunciou o objetivo de lançar uma nova geração avançada de chips todo ano. Se isso se concretizar, os chips da geração anterior se tornam obsoletos com velocidade inédita. Empresas que compram GPUs Blackwell hoje podem ter ativos que valem significativamente menos em 18 meses — o que pode retardar ciclos de atualização futuros e reduzir a urgência das compras.

O maior evento de volatilidade recente foi revelador: em junho de 2026, uma queda abrupta das ações de chips de IA apagou US$ 1,4 trilhão em valor de mercado do setor em uma única sessão. A Nvidia se recuperou em 48 horas, mas o episódio mostrou a fragilidade implícita em valorizações tão elevadas: qualquer sinal de desaceleração da demanda — mesmo rumores — gera ondas de magnitude desproporcional.

Até quando? Uma análise de cenários

A resposta honesta para a pergunta "até quando o valor da Nvidia vai subir?" não é um número. É uma condição: enquanto a demanda crescer mais rápido do que a oferta competitiva, e enquanto os mercados continuarem precificando um futuro de crescimento sustentado.

Há pelo menos três cenários plausíveis para os próximos 24 a 36 meses:

Cenário 1 — Continuidade dominante. A IA agêntica explode em adoção, os modelos de fronteira exigem cada vez mais computação, e a Nvidia mantém sua participação de mercado global acima de 75% graças ao ecossistema CUDA e às suas margens brutas extraordinárias, que lhe permitem reinvestir massivamente em P&D. A capitalização de mercado pode continuar crescendo, atingindo os US$ 7–8 trilhões na casa dos 2028. Esse cenário depende da materialização da promessa de Huang de US$ 1 trilhão em receita de data centers.

Cenário 2 — Compressão de margens com crescimento moderado. A concorrência da Google, AMD e dos ASICs personalizados começa a pressionar os preços. A participação de mercado da Nvidia cai para 65–70%. O crescimento de receita desacelera para 30–40% ao ano — ainda impressionante, mas abaixo das expectativas do mercado. O múltiplo de valuation comprime. A ação estagna ou recua moderadamente, mesmo com a empresa entregando resultados sólidos em termos absolutos.

Cenário 3 — Ruptura de ciclo. A "bolha" estoura em algum ponto. Os investimentos em IA não geram o retorno econômico esperado no ritmo antecipado. Grandes empresas reduzem suas encomendas de GPUs. O financiamento circular começa a revelar fragilidades. A Nvidia, em termos absolutos, continua sendo uma empresa formidável — mas o mercado que precificou crescimento eterno enfrenta uma correção severa. Histórias análogas: Cisco em 2001, que nunca voltou ao pico da bolha da internet.