Nvidia está programado para relatar os resultados financeiros do quarto trimestre na quarta-feira após o sino.
Espera -se que dê os retoques finais em um dos anos mais notáveis de uma grande empresa de todos os tempos. Os analistas pesquisados pela FactSet esperam US $ 38 bilhões em vendas para o trimestre encerrado em janeiro, o que seria um aumento de 72% anualmente.
O trimestre de janeiro encerrará o segundo ano fiscal, onde as vendas da Nvidia mais que dobraram. É uma sequência de tirar o fôlego, impulsionada pelo fato de que as unidades de processamento de gráficos de data center da Nvidia, ou GPUs, são hardware essencial para criar e implantar serviços de inteligência artificial como o OpenAI’s ChatGPT. Nos últimos dois anos, as ações da NVIDIA subiram 478%, tornando -a a empresa americana mais valiosa às vezes com um valor de mercado acima de US $ 3 trilhões.
Mas as ações da Nvidia diminuíram a velocidade nos últimos meses, à medida que os investidores questionam para onde a empresa de chips pode ir daqui.
Está negociando pelo mesmo preço de outubro passado, e os investidores têm cuidado com os sinais de que os clientes mais importantes da NVIDIA podem estar apertando seus cintos após anos de grandes despesas de capital. Isso é particularmente preocupante após os recentes avanços na IA da China.
Muitas das vendas da NVIDIA vão para algumas empresas que constroem grandes fazendas de servidores, geralmente para alugar para outras empresas. Essas empresas em nuvem são tipicamente chamadas de “hiperescalistas”. Em fevereiro passado, a NVIDIA disse que um único cliente representou 19% de sua receita total no ano fiscal de 2024.
Analistas de Morgan Stanley estimaram este mês que Microsoft será responsável por quase 35% dos gastos em 2025 em Blackwell, o mais recente chip da AI da NVIDIA. Google está em 32,2%, Oráculo em 7,4% e Amazon em 6,2%.
É por isso que qualquer sinal de que a Microsoft ou seus rivais possam recuar os planos de gastos podem abalar as ações da NVIDIA.
Na semana passada, os analistas da TD Cowen disseram que descobriram que a Microsoft havia cancelado arrendamentos com operadores de data center privados, diminuiu seu processo de negociação para entrar em novos arrendamentos e ajustou planos para gastar em data centers internacionais em favor das instalações dos EUA.
O relatório levantou temores sobre a sustentabilidade do crescimento da infraestrutura de IA. Isso pode significar menos demanda pelos chips da Nvidia. Michael Elias, da TD Cowen, disse que a descoberta de sua equipe para “uma potencial posição de excesso de oferta” para a Microsoft. As ações da Nvidia caíram 4% na sexta -feira.
A Microsoft recuou na segunda -feira, dizendo que ainda planejava gastar US $ 80 bilhões em infraestrutura em 2025.
“Embora possamos atacar estrategicamente ou ajustar nossa infraestrutura em algumas áreas, continuaremos a crescer fortemente em todas as regiões. Isso nos permite investir e alocar recursos para áreas de crescimento para o nosso futuro”, disse um porta -voz à CNBC.
No último mês, a maioria dos principais clientes da NVIDIA divulgou grandes investimentos. O Alphabet está direcionado a US $ 75 bilhões em despesas de capital este ano, Meta Gastará até US $ 65 bilhões e a Amazon pretende gastar US $ 100 bilhões.
Os analistas dizem que cerca de metade dos gastos com capital de infraestrutura de IA acaba com a NVIDIA. Muitos hiperescaladores se envolvem nas GPUs da AMD e estão desenvolvendo seus próprios chips de IA para diminuir sua dependência da NVIDIA, mas a empresa detém a maioria do mercado para chips de AI de ponta.
Até agora, esses chips foram usados principalmente para treinar modelos de IA de ponta, um processo que pode custar centenas de milhões de dólares. Depois que a IA é desenvolvida por empresas como OpenAI, Google e Antrópicos, armazéns cheios de GPUs da NVIDIA são obrigados a atender a esses modelos aos clientes. É por isso que a Nvidia projeta sua receita para continuar crescendo.
Outro desafio para a NVIDIA é o surgimento do mês passado da startup chinesa Deepseek, que divulgou um modelo de IA eficiente e “destilado”. Tinha desempenho suficientemente alto que sugeriu que bilhões de dólares de GPUs da NVIDIA não fossem necessários para treinar e usar IA de ponta. Isso afundou temporariamente as ações da Nvidia, fazendo com que a empresa perdesse quase US $ 600 bilhões em valor de mercado.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, terá uma oportunidade na quarta-feira para explicar por que a IA continuará precisando de ainda mais capacidade de GPU, mesmo após a enorme construção do ano passado.
Recentemente, Huang falou sobre a “lei de escala”, um observação No OpenAI, em 2020, os modelos de IA melhoram quanto mais dados e computação são usados ao criá -los.
Huang disse que o modelo R1 de Deepseek aponta para uma nova ruga na lei de escala que a NVIDIA chama de “escala de tempo de teste”. Huang sustentou que o próximo caminho principal para a melhoria da IA é aplicando mais GPUs ao processo de implantação de IA ou inferência. Isso permite que os chatbots “raciocinam” ou geram muitos dados no processo de pensar através de um problema.
Os modelos de IA são treinados apenas algumas vezes para criar e ajustá-los. Mas os modelos de IA podem ser chamados milhões de vezes por mês; portanto, usar mais computação em inferência exigirá mais chips da NVIDIA implantados para os clientes.
“O mercado respondeu a R1 como em ‘Oh meu Deus, ai terminou’, que a AI não precisa mais fazer computação”, disse Huang em um pretendente Entrevista na semana passada. “É exatamente o oposto.”