A melhor apresentação de resultados da Nvidia de todos os tempos, por que levou a uma queda épica? Uma leitura para entender a "Finança de Computação" da NVDA

Autor: 137Labs

25 de fevereiro de 2026, a líder global em chips de IA, Nvidia (NVDA), divulgou os resultados do quarto trimestre fiscal de 2026 (até 25/01/2026) e do ano completo: receitas, lucros e receitas de data center quase totalmente acima das expectativas, enquanto a orientação para o próximo trimestre foi continuamente revisada para cima. Segundo a lógica tradicional de “performance impulsionando o preço das ações”, esses resultados geralmente indicam uma alta garantida.

No entanto, o mercado deu uma resposta oposta. No dia seguinte à divulgação, o preço das ações da NVDA caiu cerca de 5,46%, com uma ampla estatística indicando uma “desvalorização de aproximadamente 260 bilhões de dólares em valor de mercado em um único dia”. Uma forte divergência entre fundamentos sólidos e preço fraco, cujo núcleo não é a veracidade dos resultados, mas sim o peso de precificação do mercado de capitais, que está mudando de “lucro do trimestre” para “duração do crescimento, inclinação de gastos de capital e riscos estruturais”.

1. Fixando os resultados: quão forte é essa performance?

De acordo com dados oficiais da Nvidia, os principais números de FY2026 Q4 e do ano completo são:

· Receita do Q4: 68,127 bilhões de dólares, +73% ano a ano, +20% trimestre a trimestre

· Receita de data center do Q4: 62,3 bilhões de dólares, +75% ano a ano, +22% trimestre a trimestre, recorde contínuo

· Lucro líquido GAAP do Q4: 42,96 bilhões de dólares; Lucro líquido não-GAAP: 39,55 bilhões de dólares

· Receita anual: 215,938 bilhões de dólares, +65% ano a ano

· Lucro líquido GAAP anual: 120,067 bilhões de dólares

· Orientação para o próximo trimestre (FY2027 Q1): receita de aproximadamente 78 bilhões de dólares (±2%)

Esses números indicam duas coisas: primeiro, a demanda por infraestrutura de IA ainda está em forte expansão; segundo, a estrutura de receita da Nvidia está se concentrando ainda mais na “única engine de data center”.

2. Os pontos fortes estão se tornando riscos de ponto único: alta dependência do data center

O destaque dos resultados também é o ponto mais sensível do mercado: receita de data center do Q4 de 623 bilhões de dólares / receita total de 681 bilhões de dólares, aproximadamente 91,5%. Isso significa que a Nvidia praticamente aposta todo seu crescimento na “ciclo de gastos de capital em IA” — quanto mais os provedores de nuvem, países soberanos e grandes empresas investirem em capacidade computacional, mais a Nvidia se assemelha a uma máquina de crescimento acelerado; uma vez que os gastos de capital mudem de expansão para consolidação, as oscilações também serão amplificadas.

Ao mesmo tempo, mesmo que os negócios não relacionados ao data center cresçam, é difícil que possam fazer uma cobertura eficaz. Setores como automotivo, jogos e visualização profissional, por exemplo, têm uma escala muito menor do que o data center. Por exemplo, receita trimestral do setor automotivo é de cerca de 604 milhões de dólares, insuficiente para resistir às variações do ciclo do data center. Essa estrutura, em mercado de alta, é vista como “alta eficiência focada”, mas em pontos de inflexão emocional, pode rapidamente se transformar em uma dependência de “um único motor”, com desconto.

3. Aumento na concentração de clientes: controle do acelerador nas mãos de poucos

O mercado costuma resumir a estrutura de clientes da Nvidia como “mais da metade da receita vem de cinco grandes provedores de nuvem”. Para FY2026, a Nvidia aponta que a concentração de vendas aumentou, com duas grandes clientes respondendo por 36% das vendas. Conclusão direta: o crescimento explosivo da Nvidia está profundamente ligado a poucos clientes super grandes.

Essa dependência tem efeitos de duas faces:

· Fase de alta: quanto mais rápido esses clientes expandirem, mais a Nvidia consegue “cobrar impostos”;

· Fase de baixa: se esses clientes desacelerarem seus gastos de capital, os pedidos e a avaliação da Nvidia também sofrerão pressão;

· Risco mais oculto: mudança no poder de negociação — se os clientes começarem a apoiar sistematicamente um segundo fornecedor ou desenvolverem chips próprios, o “prêmio de monopólio” da Nvidia será comprimido para um “prêmio de liderança”.

A queda do preço das ações após o resultado reflete, em grande parte, uma precificação antecipada do risco combinado de “concentração de crescimento + migração de poder de negociação”.

4. Por que “superando expectativas” virou notícia negativa? A mudança do foco de precificação do curto para o longo prazo

A Nvidia tem superado expectativas por vários trimestres, o que faz o “superar expectativas” perder seu efeito de surpresa marginal. Os investidores já precificaram, antes do resultado, por meio de posições e derivativos, a forte performance, levando a um resultado típico: por mais forte que seja o resultado, se não houver “crescimento adicional além do que já foi narrado”, é fácil realizar lucros.

Esse tipo de movimento costuma se manifestar como “realização de lucros”. Quando o mercado espera uma trajetória de crescimento de FY2027 ou mais longa, o que o resultado precisa resolver não é “se o trimestre vai continuar batendo recordes”, mas sim “por quanto tempo o crescimento pode ser mantido, em que estrutura, sob que ambiente competitivo”. A ausência de uma maior certeza de longo prazo gera uma combinação anormal de “fundamentos sólidos, preço fraco”.

5. A bolha de IA é um mito? Mais parece uma reavaliação do capital de gastos e do crédito

A “bolha de IA” costuma ser interpretada como “IA sem valor”. Uma visão mais próxima da realidade é que o valor da IA é inquestionável, mas o descompasso entre investimento e retorno no tempo está sendo seriamente precificado.

Os provedores de nuvem continuam aumentando seus gastos em IA, com investimentos enormes, enquanto a comercialização ainda está em fase de escalada. Em um cenário de altas taxas de juros ou pressão por lucros, o mercado naturalmente questiona: com tanto investimento em capacidade computacional, quando isso se traduzirá em lucros sustentáveis? Se, no curto prazo, continuar sendo “só investimento sem lucro”, a avaliação dos fornecedores de capacidade computacional será reavaliada.

Isso não é estranho ao ciclo da indústria de criptomoedas: expansão de infraestrutura muitas vezes precede a realização de aplicações. Quando “oferta se expande” antes da “demanda se concretizar”, os preços e avaliações ficam extremamente sensíveis às mudanças de sentimento. A IA está em uma fase semelhante, só que desta vez, o “balanço” não está na blockchain, mas nos resultados financeiros de provedores de nuvem e líderes de semicondutores.

6. A ameaça real da concorrência: não é “alguém consegue fazer GPU”, mas “clientes não querem comprar de apenas um”

Historicamente, a Nvidia construiu sua vantagem com GPUs, ecossistema CUDA e soluções de sistema. Mas a mudança na dinâmica competitiva não vem de uma única empresa quebrando a hegemonia, e sim de uma mudança estrutural na preferência dos clientes — introdução de um segundo fornecedor + chips próprios + substituição de compra de placas por sistemas completos.

1) AMD × Meta: institucionalização da estratégia de segundo fornecedor

Meta e AMD firmaram uma parceria de alto valor e longo prazo, não apenas para mudar a fatia de mercado imediatamente, mas para sinalizar: grandes clientes estão usando pedidos de certeza para apoiar alternativas, reduzindo a dependência de um único fornecedor. Essa estratégia tem como consequência direta a diminuição do poder de negociação da Nvidia, comprimindo sua margem de avaliação.

2) Era do raciocínio: a competição por capacidade migra de “treinamento” para “custo e latência”

O foco da indústria de IA está mudando de treinamentos, que não consideram custos, para inferência, que é sensível a custos, latência, consumo de energia e custo por unidade. Novos players especializados em arquiteturas mais finas podem surgir. A Nvidia, por exemplo, está fortalecendo sua posição na inferência ao incorporar tecnologias e equipes de empresas como a Groq, indicando que a competição na inferência evolui de “performance do chip” para “eficiência de sistema completo”.

7. A Nvidia está construindo uma segunda curva: de capacidade na nuvem para sistemas no mundo físico

Se você pensar na Nvidia apenas como “vendedora de GPUs”, estará subestimando sua estratégia. Durante o ciclo de resultados, a Nvidia vem impulsionando plataformas de direção autônoma, robótica, simulação industrial e outros setores de “IA física”, além de lançar capacidades open source para inferência e validação de segurança (como o Alpamayo). Essa linha representa uma direção: evoluir de “vender hardware” para “fornecer uma base de sistema operacional”, vinculando clientes a plataformas e ecossistemas.

Se essa plataforma for bem-sucedida, o crescimento da Nvidia não será mais totalmente dependente do ciclo de gastos de capital dos provedores de nuvem, mas de demandas de digitalização industrial, robótica e direção autônoma, com ciclos mais longos. Antes que essa segunda curva realmente ganhe escala, o mercado continuará precificando com base na estrutura “única engine de data center + ativos de capex”.

8. Variáveis-chave para 2026: o que realmente decide o preço das ações são três curvas, não uma demonstração de lucros

O que realmente determina o centro de avaliação da Nvidia em 2026 não é “se ela continuará crescendo”, mas sim “por quanto tempo o crescimento pode ser sustentado e em que estrutura”. O mercado focará principalmente em três curvas verificáveis:

1. Inclinação do capex dos provedores de nuvem: continuará acelerando ou desacelerando marginalmente?

2. Estrutura de receita de inferência e penetração sistêmica: a transição de “vender GPUs” para “vender sistemas completos (rede, software, plataformas)” pode continuar aumentando a fidelidade e o valor por cliente?

3. Velocidade de substituição por fornecedores alternativos e auto-desenvolvimento: quanto mais rápido esses substitutos passarem de pilotos para compras em escala, mais o prêmio da Nvidia será comprimido.

Conclusão: o resultado dos resultados mostra que o mito do poder de computação ainda continua, mas a precificação entrou na fase de “julgamento de duração”

Essa divulgação prova que a onda de infraestrutura de IA ainda está em andamento, e a Nvidia continua sendo a máquina mais forte de fluxo de caixa de capacidade computacional. Mas a queda do preço das ações lembra ao mercado: quando “bater recordes” vira rotina, a lógica de precificação muda de velocidade de crescimento para sustentabilidade, de lucro para duração do crescimento, de prêmio de monopólio para estrutura de mercado.

A correção pós-resultados não significa necessariamente uma reversão dos fundamentos, mas uma mudança no foco de avaliação. A Nvidia ainda é forte, mas o verdadeiro teste é: por quanto tempo o crescimento pode ser mantido, e a estrutura pode ser mais estável?

Essa resposta determinará o limite de avaliação da Nvidia em 2026 e influenciará a direção do apetite ao risco em ativos de IA.