Desta vez, o Velho Huang estendeu os tentáculos da infraestrutura de IA até a camada de modelos.

Autor do artigo, fonte: Nova Inteligência

Na semana passada, a NVIDIA lançou dois grandes pedidos.

Logo após assinar o acordo de aquisição com o maior centro global de modelos de código aberto, a Hugging Face, veio a notícia de que está prestes a entregar a Mira Murati, ex-CTO da OpenAI, mais aclamada da Silicon Valley, um cheque de quase 3 bilhões de dólares.

O Sr. Huang apostou na Thinking Machines Lab, fundada por Murati.

A avaliação pré-investimento subiu diretamente para pelo menos 40 bilhões de dólares, com planejamento de arrecadar entre 5 e 6 bilhões de dólares, e a NVIDIA pode assumir cerca da metade sozinha.

Esta não é uma entrada inicial da NVIDIA, mas sim um aumento contínuo.

Olhando para a velocidade de crescimento da Thinking Machines Lab, parece que ela estava com um impulso.

Na rodada anterior, em julho de 2025, ela arrecadou uma das maiores rodadas de semente da história:

Rodada semente de US$ 2 bilhões, valuation pós-investimento de US$ 12 bilhões.

Em apenas 14 meses, o valor de avaliação pré-investimento subiu diretamente para 40 bilhões, mais que triplicando.

Se esta rodada de financiamento de US$ 5 a 6 bilhões for totalmente subscrita, a avaliação pós-investimento alcançará cerca de US$ 45 a 46 bilhões.

O mais louco ainda está por vir.

Com uma avaliação tão impressionante, a receita anual dessa empresa acabou de ultrapassar US$ 100 milhões.

Uma avaliação de 40 bilhões corresponde a um múltiplo de receita de aproximadamente 400 vezes.

Uma empresa com 19 meses de existência e vários cofundadores que já saíram — por que a NVIDIA estaria disposta a gastar mais US$ 2,5 a 3 bilhões?

Deixou a OpenAI há dois anos e arrecadou avaliação de US$ 40 bilhões

De 12 bilhões para 40 bilhões, Murati levou apenas 14 meses.

Em setembro de 2024, Murati anunciou sua saída da OpenAI. Na época, ela era CTO e atuou como CEO interina durante os dias em que Altman foi expulso pelo conselho.

Cerca de cinco meses depois, a Thinking Machines Lab surgiu.

Na lista de startups, quase é um catálogo dos ex-membros da OpenAI: entre os cofundadores estão grandes nomes como Lilian Weng, John Schulman, Barret Zoph e Luke Metz.

Em julho de 2025, o financiamento semente de US$2 bilhões foi recebido.

A a16z liderou o investimento, com participação da Accel, NVIDIA, AMD e Jane Street. Na época, Murati não tinha nem um produto decente; os investidores apostaram nela mesma.

Em breve, o produto apresentou sua resposta.

Em outubro de 2025, o primeiro produto, Tinker, será lançado, com liberação total em dezembro.

Não é um modelo, é uma plataforma de fine-tuning: os desenvolvedores inserem seus próprios dados, ajustam modelos de pesos abertos conforme suas necessidades e pagam conforme o uso de computação.

Em seguida, veio o movimento maior.

Em 10 de março de 2026, Thinking Machines e NVIDIA anunciaram oficialmente uma parceria estratégica de longo prazo: implementar pelo menos 1 GW do sistema Vera Rubin, enquanto a NVIDIA fez um investimento significativo, cujo valor não foi divulgado.

Huang Renxun (esquerda) e Murati (direita)

Em 10 de março de 2026, ambas as partes anunciaram oficialmente uma colaboração de 1 GW com Vera Rubin, enquanto a NVIDIA concluiu um investimento cujo valor não foi divulgado.

Quatro meses depois, em 15 de julho de 2026, eles lançaram seu primeiro modelo proprietário, Inkling:

975 bilhões de parâmetros totais, 41 bilhões ativos, contexto máximo de 1 milhão de tokens, suporta texto, imagem e áudio, pesos completos abertos.

E então há as negociações para esta rodada de financiamento de US$ 5 a US$ 6 bilhões.

O dinheiro é tão alto devido ao acordo de 1 GW mencionado acima.

1 GW é um poder de computação de nível laboratório de ponta. Chips, rede, energia elétrica e data centers, todos configurados em escala de gigawatt, cada um um número astronômico.

Da cifra inicialmente divulgada de 1 bilhão de dólares, agora entre 5 e 6 bilhões de dólares, o valor arrecadado aumentou cinco a seis vezes para sustentar essa ambição de 1 GW.

De onde vem esse dinheiro?

Na rodada anterior, a NVIDIA foi apenas um dos investidores participantes, com a a16z como líder da rodada.

Nesta rodada, o líder do investimento foi substituído pelo Accel, e a NVIDIA pode assumir cerca de metade, passando de investidora secundária para maior contribuidora.

Assim, a cena familiar voltou a aparecer: a NVIDIA é tanto o maior investidor deste ciclo quanto o fornecedor do sistema de 1 GW.

O dinheiro entrou na conta da Thinking Machines, e grande parte provavelmente voltará como um pedido da NVIDIA.

Investimento, aquisição e receita, fechados na mesma empresa.

The direction is clear enough.

A NVIDIA não se contenta mais em fornecer chips para laboratórios famosos como OpenAI e Anthropic; ela agora está vinculando-se antecipadamente aos próximos jogadores de ponta por meio de ações.

Na declaração de março, havia ainda uma frase facilmente ignorada: ambas as partes devem projetar conjuntamente sistemas de treinamento e inferência voltados para a arquitetura da NVIDIA.

Isso significa que os futuros modelos da Thinking Machines serão criados desde a base conforme Vera Rubin.

A rota de Murati, não disputar o primeiro lugar no modelo

Ao analisar os 19 meses de estratégia de Murati, você perceberá que ela sempre evitou confrontar diretamente a OpenAI e a Anthropic em termos de qual modelo é mais forte.

Ou até mesmo reconhecer diretamente no blog de lançamento da Inkling:

Inkling não é o modelo mais poderoso atualmente, seja aberto ou fechado.

O modelo de negócios da Thinking Machines foi definido desde o dia do lançamento do Tinker: ela vende a ideia de "transformar o modelo em seu".

A empresa utiliza seus próprios dados e negócios para treinar, ajustar finamente e realizar inferências na plataforma dela, cobrando conforme o uso de poder de processamento.

Em palavras de Murati: faça IA que as pessoas possam moldar e reivindicar como suas.

Esta frase coloca a Thinking Machines e a OpenAI, a Anthropic em dois caminhos diferentes.

As duas últimas estão competindo pelo modelo fechado mais poderoso, enquanto ela se posiciona abaixo: não disputar o primeiro lugar em modelos, mas construir a infraestrutura para personalizar modelos para todos.

Não é exatamente a infraestrutura de IA que o Velho Huang mencionou várias vezes?

A NVIDIA falou por dois anos sobre fábricas de IA, infraestrutura de IA e economia de tokens — é exatamente esse tipo de negócio em que, a cada novo cliente, mais poder de computação é consumido.

Na palestra principal da GTC 2026 em 16 de março, Huang Renxun afirmou que a demanda por poder de computação "aumentou um milhão de vezes", com receita mínima de US$ 1 trilhão entre 2025 e 2027.

Entendendo isso, fica claro por que a NVIDIA está disposta a gastar dinheiro.

Combinando Hugging Face, a NVIDIA tem duas cartas na mão

Este não é o único grande movimento da NVIDIA este mês.

Em 3 de setembro, NVIDIA anunciou oficialmente a aquisição da Hugging Face por US$ 12,9303 bilhões, com o acordo já assinado.

Veja as duas transações juntas:

Hugging Face detém o ponto de distribuição de modelos abertos e a comunidade de desenvolvedores; Thinking Machines detém modelos avançados, plataforma de fine-tuning e uma equipe de pesquisa.

Uma ponta é a entrada, a outra é o modelo. A NVIDIA apostou em ambos os lados na linha de pesos abertos.

As duas somadas totalizam quase 16 bilhões de dólares, com apenas alguns dias de diferença.

O peso completo do Inkling está disponível no Hugging Face, com uma versão NVFP4 especialmente otimizada para o NVIDIA Blackwell.

Os desenvolvedores baixam o Inkling do Hugging Face, ajustam-no no Tinker e o executam na Vera Rubin.

Entrada, modelo, plataforma de fine-tuning, chip — cada etapa está dentro de um ecossistema.

Isso é exatamente o que a NVIDIA quer: bloquear antecipadamente empresas de modelos com capital, garantindo assim suas futuras necessidades de poder de computação.