Algumas considerações antes da Nvidia hoje à noite
Autor original: @GavinSBaker
Compilado por: Peggy, BlockBeats
Editor's note: After NVIDIA's earnings report, market attention often focuses on revenue, profits, and guidance ranges. But the author of this article, @GavinSBaker, seeks to shift the discussion to a longer-term perspective: what determines NVIDIA's value is not quarterly data, but how long AI demand will last and whether compute investments are truly generating sustainable returns.
Partindo da experiência histórica dos ciclos técnicos, o artigo discute se "bolhas e superconstrução" se repetirão, ao mesmo tempo apontando que este ciclo de IA enfrenta gargalos na oferta de energia e wafers, o que pode levar a um ritmo de expansão mais contido. Por outro lado, os preços de locação de GPU e a alta utilização de chips de modelos antigos também fornecem validação prática para o "ROI da IA".
The following is the original text:
Aqui estão algumas observações pessoais que podem ser úteis para quem acompanha a NVIDIA. Em minha opinião, os únicos dois fatores centrais que realmente valem a pena discutir em torno dessa empresa são: a sustentabilidade da demanda e o retorno sobre o investimento em IA (ROI), sendo que este último está intimamente ligado à vida útil eficaz das GPU.
Sustentabilidade da demanda: A história se repetirá?
Com base na experiência histórica das ondas tecnológicas, quase todos os ciclos semelhantes passaram por bolhas financeiras e superexpansão da capacidade produtiva. Carlota Perez discute isso sistematicamente em "Technological Revolutions and Financial Capital". Ela aponta que, em cada revolução tecnológica — seja ferrovia, rádio ou internet — os mercados financeiros identificam precocemente seu potencial de longo prazo, e o entusiasmo capitalista subsequente frequentemente gera bolhas (isso também pode ser explicado pelo que Mauboussin chama de "colapso da diversidade de opiniões"). As bolhas levam à superconstrução, que por sua vez provoca uma retração sazonal da demanda e, consequentemente, um colapso de mercado; a superoferta das tecnologias básicas, por fim, prepara o terreno para a "era dourada". O desenvolvimento da internet é um exemplo clássico.
Portanto, para a NVIDIA, o ponto crucial não é o desempenho deste trimestre ou as orientações para o próximo trimestre, que geralmente já estão plenamente antecipadas pelas instituições compradoras. O que realmente importa é a sustentabilidade do lucro por ação (EPS), e não a inclinação do crescimento deste ano.
A partir das expectativas implícitas na avaliação atual, o mercado parece estar expressando a opinião de que os lucros da NVIDIA podem estar se aproximando de um pico temporário, refletindo preocupações com uma expansão excessiva do gasto em capital. É importante destacar que a preocupação do mercado não é um “bolo de avaliação”, mas sim um “bolo fundamental”, ou seja, o risco de superconstrução impulsionado pelo capex. Se o mercado conseguir desenvolver confiança de que a NVIDIA manterá uma taxa de crescimento composto anual (CAGR) de dígitos altos em receita após o ano fiscal de 2027, o centro de avaliação poderá ser sustentado.
Esta vez é realmente diferente?
“Desta vez é diferente” frequentemente é um julgamento perigoso. Mas este ciclo de IA realmente apresenta diferenças: existe uma limitação substancial em dois aspectos-chave — energia (watts) e wafers de processamento avançado — e o alívio dessas restrições pode levar anos.
Essa restrição de oferta na cadeia de suprimentos pode, paradoxalmente, conter a expansão excessiva da capacidade. Se as condições permitirem, grandes fornecedores de nuvem em escala ultra-large teoricamente continuariam a aumentar seus investimentos, mas na realidade, a limitação de energia e wafers restringe seu ritmo de expansão. Diferentemente das revoluções tecnológicas históricas descritas por Perez, neste caso não existem gargalos de oferta semelhantes para limitar a velocidade de implantação.
Sem superestrutura, um colapso é difícil de ocorrer, especialmente dado que a avaliação geral das ações de tecnologia atualmente não está em níveis extremamente altos.
Nesses dois gargalos, os wafers podem ser mais críticos do que a energia elétrica. O ritmo da capacidade de wafers pode se tornar uma variável importante para alongar o ciclo da IA. A gestão da TSMC sempre foi conhecida por sua prudência, priorizando o equilíbrio setorial e o valor de longo prazo em vez de expansão agressiva de curto prazo. Sem as restrições de energia e wafers, o crescimento da NVIDIA nos próximos 24 meses poderia ser ainda mais rápido, mas o risco de superestrutura resultante também aumentaria significativamente.
Em certo sentido, a restrição de oferta pode estar levando todo o ciclo da IA a um “estado estacionário mais lento”. A alta dependência da IA em wafers de processos avançados pode, paradoxalmente, tornar-se o fator-chave para evitar flutuações bruscas neste ciclo.
Para implementar certos cenários extremos, a escala de poder de computação pode precisar aumentar para centenas ou até milhares de vezes o nível atual. E o tempo necessário para essa expansão本身就 fornece uma margem de ajuste social e adaptação institucional.
A experiência histórica também fornece um ponto de referência: após James Watt inventar a máquina a vapor rotativa, levou décadas para que o sistema ferroviário substituísse completamente os cavalos. A velocidade de iteração da IA pode ser mais rápida, mas ainda assim não é suficiente para reestruturar a sociedade em um período extremamente curto.
Mais importante, os seres humanos alcançam a “inteligência geral” com apenas 20–30 watts de potência. Em um mundo com restrições de energia, essa vantagem de eficiência persistirá por longo tempo. Portanto, um ciclo de IA mais suave e duradouro não é necessariamente ruim para a própria sociedade.
Vida útil da GPU e o ROI real da IA
Os preços de locação de GPU refletem intrinsicamente o valor econômico do token e são o indicador central do "AI ROI". Teoricamente, à medida que chips de desempenho superior forem continuamente lançados, os preços de locação de GPUs de modelos antigos devem diminuir gradualmente, mesmo que a taxa de retorno do investimento em IA seja positiva.
No entanto, nos últimos dois meses, os preços de locação do H100, que estava em serviço por quase quatro anos, aumentaram significativamente. Isso significa que, especialmente em cenários de agentic AI e geração de código, a capacidade de processamento está criando valor econômico real e considerável.
Ao mesmo tempo, mesmo com o lançamento do Blackwell, o A100, lançado há seis anos, ainda mantém alta utilização, e os preços de locação não apresentaram sinais claros de relaxamento. Isso sugere fortemente que a vida útil efetiva das GPU pode ser de pelo menos seis anos ou mais, superando o período de depreciação de muitos clientes.
The impact is structural: if the residual value is higher than previously expected, the financing cost of GPUs will decrease further. In contrast, ASICs customized for a single model or specific use cases find it difficult to achieve similar lifecycle advantages. In a rapidly evolving environment, specialized chips face higher capital costs and greater financing challenges.
Em certa medida, a versatilidade é a vantagem competitiva da GPU. Com a separação das funções de prefill e decode, e a crescente formação de um sistema de chips complementares, a arquitetura de computação está evoluindo de um “modelo de chip único” para um “sistema cooperativo de múltiplos chips”. A infraestrutura de IA já não depende de um único componente, mas sim de um sistema altamente integrado.
Com o desacoplamento do prefill e do decode, o ecossistema da NVIDIA pode concluir a reestruturação antes do ecossistema TPU. Somando-se às diferenças nas escolhas de design entre diferentes fabricantes, a vantagem relativa dos clientes no custo de inferência está mudando.
Se alguns fabricantes anteriormente dependiam da vantagem de custo para reduzir os preços dos tokens e competir por participação de mercado, quando essa vantagem se enfraquecer, o comportamento do mercado tenderá a ser mais racional. A longo prazo, isso terá um impacto positivo sobre o ROI da IA, especialmente na fase em que a demanda por capacidade de processamento passa do treinamento para a inferência.
Esta virada talvez seja mais relevante do que qualquer resultado trimestral.
Último desejo descontraído: espero que a NVIDIA volte a usar super-heróis como códigos para seus chips. Surpreendentemente, o "campo verde" ainda nunca usou o nome "Banner" (o nome real do Hulk da Marvel).
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