*SAN ROSE - San Jose nunca teve o brilho de San Francisco, o endereço clássico do dinheiro disposto a bancar risco. Tampouco o magnetismo acidental de Palo Alto, eternizado como o lugar de onde Steve Jobs apresentou o primeiro iPhone ao mundo. Nos fundos da Bay Area, depois dos escritórios mais incensados do Vale do Silício, a cidade funciona melhor para empresas que precisam de espaço do que para mitologias de garagem. É justamente por isso que faz sentido ser a casa da Nvidia, o gigante dos chips de IA e, neste momento, a maior empresa do mundo.

Foi ali, ocupando os centros de exposições da cidade, que Jensen Huang reuniu clientes e entusiastas no GTC 2026, o evento de novidades da Nvidia.  A EXAME esteve lá e acompanhou a série de anúncios apresentada por Huang.

De jaqueta de couro, como manda o personagem, o CEO subiu ao palco não apenas para anunciar novos produtos, mas para defender uma tese mais ampla: a de que a inteligência artificial deixará de ser um experimento de software para virar infraestrutura industrial.

“Há um ano, a Nvidia enxergava algo próximo de 500 bilhões de dólares em demanda para Blackwell e Vera Rubin, as famílias mais avançadas de chips e sistemas da companhia. Para 2027, teremos pelo menos 1 trilhão de dólares”, disse, ao apresentar suas novas placas integradas de GPUs e CPUs.

O robô Olaf sobe ao palco do GTC ao lado de Jensen Huang: demonstração das capacidades de robótica física impulsionada por IA — ele foi desenvolvido em parceria entre a Nvidia e a Disney (Oliver Contreras/AFP/Getty Images)

A cifra ajuda a medir o momento da empresa. No último ano, a Nvidia faturou 216 bilhões de dólares, num crescimento de 65%, que poucos modelos financeiros chegaram perto de prever. Levou quase três décadas para romper a barreira de 1 trilhão de dólares em valor de mercado. Nos últimos três anos, enquanto “inteligência artificial” se colava ao vocabulário global, dobrou, triplicou e se aproximou de 5,4 trilhões de dólares.

O evento, como de costume, teve seus momentos de espetáculo calculado. Huang dividiu o palco com Olaf — o boneco da Disney, em uma versão robô desenvolvida em parceria com a Nvidia —, apresentado como demonstração do avanço da chamada robótica física. A mesma arquitetura apareceu na arquitetura Helix, do Figure 03, humanoide da Figure, levado recentemente a um evento na Casa Branca. São imagens que a empresa não precisa explicar muito. Elas servem para mostrar que a IA começa a sair dos chatbots e a ganhar corpo no mundo físico — e que a Nvidia pretende estar no centro de mais uma transição.

Historicamente, a empresa sempre soube ocupar nichos antes de eles virarem consenso. Foi assim nos anos 1990, ao apostar em chips gráficos para jogos num mercado ainda visto como território de entusiastas. Depois, Sony, Xbox e Nintendo ajudaram a transformar os games numa indústria global de mais de 200 bilhões de dólares, maior do que música e Hollywood.

A miniaturização dos chips também levou a Nvidia para a indústria automotiva, aproximando os carros da lógica de um computador sobre rodas. Mais tarde, quase por acidente, suas placas viraram ferramenta preferida na mineração de bitcoin. Por fim, a partir da relação com a OpenAI e do salto do ChatGPT, a empresa se viu no centro do ciclo mais poderoso de sua história: a infraestrutura da inteligência artificial.

O Figure 03, robô humanoide da startup Figure AI: a visita simbolizou a chegada da robótica autônoma ao centro do debate político americano — um endosso implícito à tese da Nvidia de que a IA física é o próximo grande mercado (Josh Edelson/AFP/Getty Images)

Hoje, essa posição parece quase absoluta. AMD e Intel, rivais tradicionais, juntas detêm menos de 15% desse mercado. O problema para a Nvidia não é tecnologia. É concentração. A empresa domina uma cadeia crítica, mas passou a depender de um grupo pequeno de clientes gigantescos. Amazon, Microsoft, Google e Meta concentram boa parte das compras de chips, enquanto em um segundo nível de aquisições estão players de nuvem como Oracle, Tesla e SpaceX. Também são essas as companhias mais interessadas em reduzir a dependência dos chips da Nvidia.

Amazon e Meta já avançam no desenvolvimento de processadores próprios. A tese é óbvia: componentes feitos sob medida reduzem custo, aumentam eficiência e permitem disputar clientes que não precisam da potência máxima da Nvidia — ou que não podem pagar por ela. É o tipo de movimento que não derruba a líder de um dia para o outro, mas pode corroer margens no médio prazo.

Há também startups na disputa. Novos designs de chips ficaram mais viáveis à medida que cresceu a demanda por inferência, etapa em que a IA responde a comandos e consultas, com exigências diferentes da fase de treinamento. Segundo a PitchBook, startups do setor levantaram 17 bilhões de dólares em 2025, mais do que a soma dos dois anos anteriores.

Um exemplo é a Groq, hoje avaliada em 7 bilhões de dólares, que teve sua arquitetura licenciada pela própria Nvidia. Também por aí pode passar uma das apostas de Huang para voltar a vender para a China: chips intermediários, fora do radar mais sensível da regulação americana.

No GTC, houve menções diretas a duas brasileiras. A healthtech WideLabs e a empresa de IA financeira NeoSpace, destacada pelo uso de dados corporativos locais para treinar modelos fundacionais, apareceram como exemplos de um ecossistema em formação no país. Em conversas com executivos da Nvidia, a avaliação era de que o Brasil reúne condições para virar polo regional em energia, infraestrutura e talentos.

Mas o problema de sempre continua: regulação incerta, incentivos que atrasam e decisões de longo prazo paralisadas, num momento em que só os quatro maiores hyperscalers devem destinar algo como 630 bilhões de dólares à infraestrutura de IA ao longo de 2026.

IA no tabuleiro

Longe da Califórnia o jogo fica mais duro para Huang. O risco para a Nvidia não é perder a dianteira tecnológica de forma abrupta, mas ver sua vantagem comprimida por arquiteturas mais baratas, suficientemente boas para parte relevante do mercado. A geopolítica torna esse cenário ainda mais instável.

As restrições impostas pelos Estados Unidos à exportação de chips avançados para a China reduziram o acesso da Nvidia a um dos maiores mercados do mundo e, ao mesmo tempo, aceleraram o surgimento de alternativas locais. Em janeiro, a administração Trump autorizou a venda do chip H200 para empresas chinesas, com sobretaxa de 25%. Parecia uma abertura.

Em fevereiro, uma revisão de segurança travou tudo de novo, enquanto o Congresso aumentava a pressão para manter o bloqueio. Parte do establishment de defesa argumenta que qualquer chip de alto desempenho vendido para a China acaba, cedo ou tarde, ampliando a capacidade militar. O mal-estar aliviou em maio, quando uma comitiva do governo Trump foi a Pequim com líderes do setor e levou Huang para discutir com líderes chineses a presença de tecnologia americana na China.

A viagem faz coro com uma opinião pública defendida pelo CEO, que diz que restrições excessivas não contêm a China; só empurram o mercado chinês para soluções domésticas. E elas já estão avançando. Ainda não alcançam o topo de linha da Nvidia, mas combinam demanda interna, apoio estatal e escala — uma combinação suficiente para amadurecer rapidamente. Para Huang, além de perder receita, o risco é de assistir ao nascimento de um segundo ecossistema de IA fora de seu alcance.

O Brasil, nesse tabuleiro, ainda tenta definir seu lugar. A Nvidia acompanha de perto a regulamentação do Redata, regime de incentivos para data centers com até 90% de desconto em ICMS, prometido e adiado pelo governo federal. A definição pode destravar parte do capital que ainda busca destino fixo na América Latina.

“O setor fala em projetos represados que podem chegar a 1 trilhão de reais até 2030”, diz Atilio Rulli, conselheiro da Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação. Individualmente, a empresa já viu as vendas locais avançar após isenções pontuais para energia, mineração e educação.

O mercado respondeu. A Tecto Data Centers anunciou plano de investir 2 bilhões de dólares em data centers no país até 2028.

Em Wall Street, a aposta na Nvidia continua de pé — mas já não tem a mesma folga de dois anos atrás. O Morgan Stanley vê na linha de chips Vera Rubin, a nova geração de chips prevista para o segundo semestre de 2026, o próximo catalisador de ciclo.

O Bank of America projeta que a companhia gerará mais de 400 bilhões de dólares em fluxo de caixa livre entre 2026 e 2027. Ainda assim, os investidores passaram a olhar com mais atenção para empresas menos dependentes de um único motor.

É o caso da Alphabet. A dona do Google também superou os 5 trilhões de dólares em valor de mercado, encurtando uma distância que parecia maior poucos meses atrás. Desde outubro, suas ações avançaram 43%, embaladas por busca, nuvem e IA. A Nvidia, no mesmo período, subiu 6,3%, abaixo do S&P 500 e do Nasdaq 100.

O mercado passou a premiar a diversificação da Alphabet — Search, YouTube, Google Cloud, Waymo e Gemini — como proteção contra qualquer desaceleração no ciclo de gastos com IA. A empresa também avança em hardware. Seus chips TPU, desenvolvidos internamente para treinar modelos, devem gerar 3 bilhões de dólares em receita de infraestrutura em 2026 e 25 bilhões de dólares em 2027, segundo o Citizens.

Jensen Huang compõe delegação americana na China: ao lado de líderes como Elon Musk (Alex Wong/Getty Images)

E há a China, a variável mais desconfortável no horizonte da Nvidia. Em março de 2026, um cluster de 10.000 chips Ascend 910C, da Huawei, entrou em operação em Shenzhen.

Foi o primeiro sistema de IA em larga escala construído inteiramente com tecnologia doméstica, com 11.000 petaflops de capacidade, atingindo algo próximo de 60% do desempenho dos chips da Nvidia. Em abril, o país também ativou seu maior supercomputador de IA até agora, em Zhengzhou, movido por 60.000 aceleradores, todos nacionais — escala comparável à infraestrutura que levou anos para ser montada por Meta e Google.

Huawei, Cambricon e Moore Threads já respondem por quase 41% do mercado chinês de servidores de IA, enquanto a Nvidia recuou para cerca de 55% — uma fatia ainda dominante, mas em queda. A Kinea, gestora de ativos, projeta que a China poderá dominar o mercado global de chips de segunda linha em até três anos.

Mesmo que continue alguns anos atrás nos processadores mais avançados, a distância muda de tamanho quando o Estado financia a corrida. Para a Nvidia, esse é o risco real. Não apenas de perder clientes, mas de ver surgir, do outro lado do Pacífico, um ecossistema inteiro de IA que não dependa de nenhum de seus produtos, por melhores que eles sejam.

*O jornalista viajou a convite da Nvidia.