Huang Renxun disse na última conferência de resultados que os gastos anuais com infraestrutura de IA atingirão 4 trilhões de dólares, quatro vezes o consenso de Wall Street. Esse dinheiro acabará recaindo sobre cada pessoa comum na forma de contas de energia, taxas de assinatura e até empregos.
Autor e fonte do artigo: Nova Inteligência
NVIDIA agora vale US$ 5,7 trilhões.
Este valor ultrapassa a previsão do PIB alemão para todo o ano de 2026 de US$ 5,45 trilhões.
Uma empresa que vende chips, mais valiosa do que a maior economia da Europa.
Na noite de 20 de maio, a NVIDIA divulgou os resultados do Q1 do ano fiscal de 2027, com receita de US$ 81,6 bilhões, um aumento de 85% em relação ao ano anterior, superando amplamente as expectativas de Wall Street.
O negócio de data centers gerou US$ 75,2 bilhões, um aumento de 92% em relação ao mesmo período do ano anterior, representando mais de 90% da receita total.
Lucro líquido de US$ 58,3 bilhões, mais que triplicado em relação ao mesmo período do ano anterior.
Mais impressionante ainda é a previsão para o próximo trimestre, de 91 bilhões de dólares, 4 bilhões de dólares acima do esperado pelos analistas.
Ao mesmo tempo, NVIDIA aumentou seu programa de recompra de ações em US$ 80 bilhões.
Esta empresa está ganhando tanto dinheiro que não sabe como gastar.
4 trilhões de dólares — de quem é esse dinheiro?
Os números do relatório financeiro são apenas o aperitivo.
A afirmação feita por Jensen Huang na chamada subsequente foi verdadeiramente impressionante.
Os gastos de capital em IA das grandes empresas de nuvem já atingiram 1 trilhão de dólares anuais e passarão a crescer para 3 a 4 trilhões de dólares.
What is the Wall Street consensus expectation?
A análise de Laura Martin, do Needham, mostra que a comunidade acredita que os gastos de capital dos grandes provedores de nuvem só atingirão US$ 1,03 trilhão em 2028.
O número mencionado por Huang Renxun é quatro vezes esse consenso.
A CFO da NVIDIA, Colette Kress, forneceu uma linha do tempo, estimando que os gastos anuais em infraestrutura de IA poderão atingir de US$ 3 a US$ 4 trilhões até 2030.
A analista da Needham, Laura Martin, avaliou em relatório que a visão de Huang Renxun é diferente da descrita pelas empresas de nuvem e, além disso, mais interessante.
O dinheiro já está sendo queimado.
No primeiro trimestre, os gastos com capital da Google foram de US$ 35,7 bilhões, dobrando em relação ao ano anterior; a Amazon gastou US$ 44,2 bilhões, o maior valor entre as quatro empresas; a Microsoft gastou US$ 30,9 bilhões, um aumento de 84% em relação ao ano anterior.
A Meta foi a mais ousada, aumentando seu orçamento de gastos de capital para o ano inteiro para entre US$ 125 bilhões e US$ 145 bilhões, mas o mercado lhe deu um tapa na cara, com a ação caindo 9,25% no dia seguinte.
Somadas quatro, está previsto que invistam US$ 725 bilhões ao longo de todo o ano de 2026.
O Bank of America prevê que o volume total de emissão de dívida dos provedores de nuvem este ano atingirá US$ 175 bilhões, seis vezes o nível médio anual dos últimos cinco anos.
O que significa 4 trilhões de dólares?
Equivalente ao PIB anual do Japão.
Esse dinheiro, no final, precisa ser ganho de algum lugar.
Sua conta de luz está pagando pela IA
Essa aposta parece distante, mas já está mudando a vida das pessoas comuns, começando pela conta de luz.
O residente da Virgínia, John Steinbach, recebeu uma conta de energia elétrica de US$ 281 em janeiro de 2026, enquanto havia pago cerca de US$ 100 no mês anterior.
Ele morou nesta casa por quase 40 anos e nunca viu um aumento desse tipo.
A Virgínia é a região dos Estados Unidos com a maior concentração de centros de dados, que consumiram quase 40% da energia do estado apenas em 2024.
Este não é um caso isolado.
https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/
De acordo com a pesquisa da SemiAnalysis, a região da rede PJM, que abrange 13 estados da costa leste dos EUA e 67 milhões de habitantes, experimentou um aumento médio de cerca de 15% nas contas de energia residencial em 2026 em comparação com o período anterior à era dos data centers de IA.
Dados da Agência Internacional de Energia mostram que um data center típico de grande escala consome tanta energia quanto 100 mil lares.
O projeto Hyperion planejado pela Meta na Louisiana requer pelo menos 5 gigawatts de energia, três vezes o consumo total da cidade de Nova Orleans.
Até 2028, o consumo de energia dos data centers nos Estados Unidos está previsto para representar 12% do consumo total de eletricidade do país.
Até 2030, as contas de energia elétrica nos EUA devem aumentar em média 8%.
Esta conta é simples: as grandes empresas de tecnologia querem construir fábricas de IA, as fábricas precisam de energia, e quem arca com o custo da expansão da rede elétrica?
Pelo menos por enquanto, a resposta é: todos.
100 funcionários de IA girando ao seu redor
A conta de energia é apenas o começo.
Huang Renxun descreveu um quadro maior na chamada de resultados: há 1 bilhão de usuários humanos no mundo, e em seguida, o mundo terá bilhões de Agentes, cada um dos quais gerará sub-Agentes.
Isso não é brincadeira.
Ele forneceu números mais específicos na conferência GTC deste março, prevendo que, em dez anos, a NVIDIA terá 75.000 funcionários humanos e 7,5 milhões de Agentes, ou seja, 100 Agentes por pessoa.
Uma pesquisa da McKinsey em novembro do ano passado mostrou que 62% das empresas já estão testando Agentes.
Andrej Karpathy realizou um experimento em que um agente otimizava o fluxo de treinamento de um pequeno modelo de linguagem; o agente executou 700 experimentos em dois dias e encontrou 20 soluções de otimização.
https://x.com/karpathy/status/2030371219518931079
Mas aqui há uma realidade que não pode ser ignorada.
A confiabilidade do agente ainda está longe de permitir que você o deixe agir sozinho.
Um agente de uma empresa, após obter permissões elevadas, apagou inteiramente um banco de dados de produção em 9 segundos, eliminando todos os dados dos clientes, registros de reservas e backups.
O CEO da ServiceNow, Bill McDermott, disse diretamente: a capacidade de governança é uma questão de vida ou morte.
A demanda de computação do agente aumentou ainda mais a necessidade de poder de processamento.
Huang Renxun revelou que a quantidade de computação necessária para a Agentic AI aumentou 1000% em comparação com a IA generativa de dois anos atrás.
A próxima plataforma Vera Rubin da NVIDIA foi criada exatamente para isso, reduzindo o custo do token de inferência a um décimo do Blackwell e diminuindo em quatro vezes a quantidade de GPUs necessárias para treinar modelos do mesmo tamanho.
Os principais laboratórios, como Anthropic, Meta, OpenAI e Mistral AI, já anunciaram oficialmente que treinarão o próximo modelo com base no Rubin.
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform
From this perspective, the $4 trillion infrastructure projection is not even aggressive.
Pedágio da rodovia para a AGI
Todos os números, todos os investimentos, apontam finalmente para o mesmo destino.
Quando o custo de inferência for reduzido em 10 vezes, os modelos continuarem a crescer em escala e bilhões de agentes operarem autonomamente e colaborarem entre si, o fim dessa curva tecnológica tem apenas um nome: AGI. Um pouco mais além, está a ASI, inteligência artificial superinteligente.
Um investimento de 4 trilhões de dólares em infraestrutura, em última análise, está construindo uma rodovia rumo à AGI.
Huang Renxun apostou que o destino deste caminho é suficientemente valioso, tão valioso que todos os investimentos ao longo do caminho se tornam meras moedas.
Se a AGI realmente chegar no final desta década, todas as discussões atuais sobre "se o investimento em IA pode retornar o capital" se tornarão irrelevantes.
Um sistema capaz de realizar autonomamente quase todas as tarefas cognitivas redefinirá o próprio conceito de "taxa de retorno".
Naquela época, havia apenas uma questão: "Quem tem direito de sentar na mesa da era da AGI?"
A NVIDIA já sentou na mesa. Os quatro gigantes da nuvem estão apostando dinheiro real.
E cada pessoa comum será um interessado nessa aposta grande, esteja você disposto ou não.
Referências:
NVIDIA lança o relatório financeiro do primeiro trimestre do ano fiscal de 2027
https://www.cnbc.com/2026/05/21/ai-spending-expected-to-top-1-trillion-in-2-years-why-that-estimate-may-be-too-low.html