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

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Autor: 137Labs

25 de fevereiro de 2026, a líder global em chips de IA, Nvidia (NVDA), divulgou os resultados financeiros 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 continua a ser 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 risco estrutural”.

1. Primeiro, fixar os resultados: quão forte é essa performance?

De acordo com dados oficiais da Nvidia, os principais números do 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 significam 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. O ponto forte está se tornando um risco de ponto único: alta dependência do data center

O destaque da divulgação financeira, que também é o ponto mais sensível do mercado, é que a receita de data center no Q4 foi de 62,3 bilhões de dólares, representando cerca de 91,5% da receita total de 68,1 bilhões de dólares. Isso significa que a Nvidia praticamente aposta todo o crescimento na “ciclo de gastos de capital em IA” — quanto mais os provedores de nuvem, países soberanos e grandes corporações 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. Automotivo, jogos, visualização profissional, por exemplo, têm escala muito menor do que data center. Por exemplo, a receita trimestral do setor automotivo foi de cerca de 604 milhões de dólares, insuficiente para resistir às mudanças cíclicas 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: o controle do acelerador está nas mãos de poucos

O mercado costuma resumir a estrutura de clientes da Nvidia dizendo que “os cinco maiores provedores de nuvem contribuem com mais da metade da receita”. A concentração de vendas da Nvidia em FY2026 aumentou, e foi apontado que dois clientes juntos representam 36% das vendas. A conclusão é direta: o crescimento explosivo da Nvidia está profundamente ligado a alguns clientes super grandes.

Essa dependência traz um efeito de lâmina de duas faces:

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

· Fase de baixa: se esses clientes principais desacelerarem seus gastos de capital, as ordens e a avaliação da Nvidia sofrerão pressão ao mesmo tempo;

· Risco mais oculto: mudança no poder de negociação — quando os clientes começarem a apoiar sistematicamente um segundo fornecedor ou desenvolver 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 “superar expectativas” virou notícia negativa? A mudança na lógica de precificação de curto para longo prazo

A Nvidia tem superado as expectativas por vários trimestres, o que faz que o “superar expectativas” perca gradualmente seu efeito de surpresa marginal. Antes do resultado, o mercado já precificou bastante a “performance forte” por meio de posições e estruturas derivativas, levando a um resultado típico: por mais forte que seja o resultado, se faltar um “novo impulso além da narrativa existente”, é fácil realizar lucros.

Esse tipo de movimento costuma se manifestar como uma “realização de lucros”. Quando o mercado espera uma trajetória de crescimento para 2027 ou além, o que o resultado precisa resolver não é “se o trimestre vai continuar a superar as expectativas”, mas sim “por quanto tempo o crescimento pode ser mantido, em que estrutura, e em que ambiente competitivo”. A falta de uma maior certeza de longo prazo gera uma combinação anormal de “fundamentos fortes, preço fraco”.

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

“A bolha de IA” costuma ser mal interpretada como “IA sem valor”. Uma visão mais próxima da realidade é que: o valor da IA é indiscutível, mas o desalinhamento 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: quando esses enormes investimentos em capacidade computacional se transformarão em lucros sustentáveis? Se, no curto prazo, continuar a haver “apenas investimento sem lucro”, a avaliação dos fornecedores de capacidade de computação será reavaliada assim que a inclinação dos gastos de capital diminuir.

Isso não é estranho ao ciclo da indústria de criptomoedas: a expansão de infraestrutura costuma preceder a realização de aplicações. Quando a “oferta de capacidade” cresce antes da “demanda de aplicações”, os preços e avaliações ficam extremamente sensíveis às mudanças de humor. A fase atual da IA é 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 fornecedor”

Historicamente, a Nvidia construiu sua vantagem com GPUs, ecossistema CUDA e soluções de sistema. Mas a mudança no cenário competitivo não vem de uma única empresa que consegue fazer um ponto de ruptura, e sim de uma mudança estrutural na preferência dos clientes — introdução de um segundo fornecedor + chips próprios + substituição por sistemas ao invés de compras de placas isoladas.

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

A parceria de longo prazo entre Meta e AMD, com altos valores, não é apenas para mudar de participação de mercado imediatamente, mas principalmente para sinalizar que grandes clientes estão usando pedidos de certeza para apoiar alternativas, reduzindo a dependência de um único fornecedor. Essa estratégia tem como consequência direta uma diminuição do poder de negociação da Nvidia, comprimindo sua margem de avaliação.

2. A era do raciocínio: a competição por capacidade muda de “treinamento” para “custo e latência”

O foco da indústria de IA está mudando do treinamento sem limites de custos para a inferência sensível a custos. A inferência se preocupa com throughput, latência, consumo de energia e custo por unidade, o que favorece a entrada de novos players com arquiteturas mais especializadas. A Nvidia tenta preencher essa lacuna com tecnologias e equipes voltadas para inferência (por exemplo, licenciamento de tecnologia com a empresa de chips de inferência Groq e integração de equipe), mostrando que a competição na era da inferência já não é mais apenas desempenho de chips, mas uma luta por eficiência de sistemas completos.

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

Limitar a Nvidia a “vender GPUs” subestima sua estratégia de longo prazo. 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 automotiva e validação de segurança (como Alpamayo). Essa linha, embora de impacto limitado a curto prazo, representa uma direção: transformar a Nvidia de “vender ferramentas” para “fornecer uma base de sistema operacional”, vinculando clientes a “comprar 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 mais de demandas de digitalização industrial, robótica e direção autônoma, com ciclos mais longos. Mas, antes de essa segunda curva atingir escala real, o mercado continuará a precificar com base na estrutura de “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 determina o centro de avaliação da Nvidia em 2026 não é “se ela consegue continuar crescendo”, mas sim “por quanto tempo o crescimento pode ser sustentado e em que estrutura”. O mercado vai focar principalmente em três curvas verificáveis:

1. Inclinação dos gastos de capital 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 penetração de segunda fonte e desenvolvimento próprio: quanto mais rápido substituições em escala acontecerem, menor será o espaço de avaliação premium da Nvidia.

Conclusão: os resultados mostram que a narrativa de poder de computação ainda continua, mas a precificação entrou na fase de “julgamento de duração”

Este relatório demonstra 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 “resultados recorde” se tornam a norma, a lógica de precificação muda de crescimento para sustentabilidade, de lucro para duração do crescimento, de monopólio para competição.

A reavaliação após os 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 se tornar mais estável.

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