A Nvidia permanece como o nome mais importante em hardware de IA, mas o boom de infraestrutura agora se estende muito além das GPUs. Os investidores podem obter exposição por meio de redes, memória, energia, refrigeração e data centers: áreas que podem se beneficiar à medida que a demanda por computação de IA cresce.
A receita de data centers da Nvidia atingiu US$ 75,2 bilhões no primeiro trimestre fiscal de 2027, um aumento de 92% em relação ao ano anterior. Ao mesmo tempo, a AIE espera que o consumo global de eletricidade por data centers aumente de cerca de 485 TWh em 2025 para aproximadamente 950 TWh até 2030.
Isso significa que o comércio de IA está se tornando cada vez mais um comércio de infraestrutura.
Onde investir além da Nvidia
| Camada de IA | O que oferece | Exemplos |
|---|---|---|
| Calcular | GPUs e aceleradores | Nvidia, AMD |
| Rede | Conecta grandes clusters de IA | Broadcom, Marvell |
| Memória | Memória de alta largura de banda | Micron |
| Energia e refrigeração | Eletricidade e gerenciamento térmico | Vertiv, Bloom Energy |
| Centros de dados | Capacidade de AI física | Equinix, Digital Realty, CoreWeave |
O guia de chips de IA da Coinpaper aborda o lado dos semicondutores dessa pilha, enquanto sua análise de data centers examina empresas que fornecem capacidade de computação.
A energia pode se tornar o principal gargalo
Construir mais servidores de IA não ajuda se os centros de dados não conseguirem garantir energia suficiente.
A AIE espera que o consumo de energia de data centers quase dobre até 2030. Isso pode beneficiar empresas que fornecem equipamentos elétricos, sistemas de refrigeração e geração local.
A Vertiv fornece equipamentos de energia e gerenciamento térmico para data centers de alta densidade. A Bloom Energy oferece geração de células de combustível no local, uma opção cada vez mais relevante onde a capacidade da rede é limitada. O Coinpaper examinou recentemente a oportunidade impulsionada por IA para Bloom.
O aumento dos custos de memória também mostra como gargalos podem se mover pela pilha. A cobertura recente do custo dos servidores da Coinpaper destacou preços mais altos de sistemas Nvidia à medida que a memória se tornou mais cara.
Uma maneira simples de comparar ações de infraestrutura de IA
Os investidores devem olhar além do crescimento da receita sozinho.
Uma métrica útil de triagem é:
Eficiência do Crescimento de IA = Crescimento da receita relacionada a IA ÷ P/E futuro
Exemplo:
- Empresa A: 40% de crescimento ÷ 40× P/L = 1,0
- Empresa B: 25% de crescimento ÷ 20× P/L = 1,25
Uma pontuação mais alta pode indicar que os investidores estão pagando menos por cada ponto percentual de crescimento esperado. Não é um modelo de avaliação completo, mas pode ajudar a comparar empresas atuando em diferentes partes da pilha de IA.
Outros fatores também importam:
- Crescimento da receita de IA
- Fluxo de caixa livre
- Concentração de clientes
- Requisitos de gastos com capital
- Avaliação
- Exposição a gargalos de infraestrutura
A principal lição é simples: a Nvidia pode permanecer no centro da computação de IA, mas a expansão depende cada vez mais de empresas que fornecem memória, rede, eletricidade, refrigeração e capacidade física de data centers.
Para investidores que buscam além das GPUs, esses gargalos de infraestrutura podem oferecer algumas das oportunidades de IA a longo prazo mais interessantes.