Neste mês, realizamos uma reunião com Stewart Stecker, Diretor de RI da NVIDIA, com o intuito de falarmos sobre o cenário atual da companhia, a perspectiva para 2025 e os novos temas e projetos que surgiram recentemente.
De forma geral, a NVIDIA segue alinhada às últimas declarações de seu CEO, Jensen Huang, destacando que a demanda pelo Blackwell permanece em níveis elevados e deverá continuar assim por algum tempo. Enquanto isso, o Hopper, da geração anterior de GPUs, continuará sendo relevante, mas com uma possível redução na disponibilidade, dado o foco estratégico no Blackwell. A empresa, no entanto, prevê uma transição gradual entre as tecnologias.
Ao que parece, o lado ruim do lado bom da NVIDIA começa a transparecer. Após um ano de resultados expressivos em 2024, é natural que o crescimento se modere, embora os volumes nominais ainda sigam um bom ritmo. Além disso, o desenvolvimento de novas fábricas e capacidades para o Blackwell pode representar um limitador para um crescimento ainda mais agressivo, visto que a cadeia de suprimentos exige expansão.
Apesar dos rumores sobre uma possível desaceleração no Pre-training em IA, a NVIDIA afirmou que não prevê mudanças significativas no curto prazo, destacando que essa área continua sendo uma avenida atraente de crescimento. Por fim, a reunião trouxe mais detalhes sobre o novo projeto Jetson, voltado para robótica, com uma dinâmica integrada entre os componentes. Além disso, com um mercado de robótica já avaliado em cerca de US$300b, mas com um potencial de crescimento ainda mais expressivo.
Blackwell segue com alta demanda em 2025
O Blackwell é a mais recente tecnologia de GPUs desenvolvida pela NVIDIA, projetada para atender às demandas mais avançadas de computação, com destaque para aplicações de inteligência artificial. Como sucessor da geração Hopper, o Blackwell consolida a posição da NVIDIA como líder no mercado de GPUs de alta performance.
Alinhado aos comentários recentes do CEO da NVIDIA, Jensen Huang, a demanda pelo Blackwell continua em níveis elevados. Conforme confirmado em nossa conversa com o RI, essa demanda permanece significativamente acima da oferta e deve seguir assim em 2025. De fato, a empresa tem observado um aumento consistente na oferta justificado principalmente pelo crescimento agressivo de receita advindo de data centers. No entanto, a demanda continua crescendo em um ritmo ainda mais acelerado, dificultando o equilíbrio entre as duas pontas. Apesar dos esforços, o RI indicou que a demanda pelo Blackwell deve continuar excedendo a oferta no 1º semestre de 2025, com tendência de se manter assim no 2º semestre. Entretanto, há menor precisão de estimativa para este último período, dada a incerteza do cenário projetado.
Hopper passa braçadeira, mas continua no jogo
Embora o Blackwell comece a ganhar maior relevância em relação à sua principal tecnologia, o Hopper, seu respectivo antecessor na linha de GPUs ainda continua sendo uma opção relevante. Nesse contexto, a empresa aponta para uma suavização na demanda pelo Hopper no próximo trimestre, mas ainda com um nível considerável. Outro ponto ressaltado foi a possível retração na disponibilidade do Hopper devido ao compartilhamento de suprimentos com os chips Blackwell, uma vez que a priorização do atendimento ao Blackwell deve ser manter estrategicamente no momento. Com isso, apesar de existir uma perspectiva desfavorável para o Hopper devido à nova tecnologia do Blackwell, é estimado que ambas as arquiteturas deverão coexistir por um período considerável durante a transição completa.
O lado ruim do lado bom, crescimento de receita menos agressivo
Não há dúvidas de que a NVIDIA tem surpreendido em termos de crescimento ano a ano em 2024 e um dos questionamentos é se esse crescimento explosivo se manteria, considerando um cenário constante de demanda ainda em níveis elevados. A consideração do RI se mostrou cautelosa quanto a aumentos sequenciais agressivos na receita de data centers, devido principalmente ao desafio da cadeia de suprimentos, que, em virtude do Blackwell, exige o desenvolvimento de novas linhas de fabricação e capacidades. Embora aumentos absolutos possam ser esperados com o tempo, o crescimento mais agressivo, como o observado em períodos anteriores, deverá ser limitado pela rapidez com que a cadeia de suprimentos pode se expandir.
Pre-training em IA parece estar sem mudanças
Recentemente, surgiram discussões no mercado sobre uma possível desaceleração no pré-treinamento em inteligência artificial, impulsionada principalmente pelo alto custo computacional e pela maturação de modelos fundacionais existentes. Nesse contexto, foi levantado a hipótese de que essa desaceleração poderia reduzir a necessidade de grandes clusters e impactar as oportunidades em redes. Apesar desse cenário, a NVIDIA afirmou não prever mudanças significativas no pré-treinamento no curto prazo, uma vez que muitas companhias de IA permanecem comprometidas em ampliar sua capacidade computacional. Além disso, a empresa destacou que outras formas de escalonamento, como o pós-treinamento, o aprendizado por reforço e a geração de dados sintéticos, estão ganhando relevância. Nesse sentido, indicou que a adoção de IA ainda está em estágio inicial, sugerindo um longo caminho de oportunidades no setor.
Uma cor do novo projeto Jetson
Em nossa conversa com RI, a NVIDIA destacou o projeto Jetson, sua plataforma SoC (System-on-Chip) voltada para robótica que deve desempenhar um papel central na estratégia da companhia de inovar no setor. Historicamente, o mercado de robótica e veículos autônomos foi avaliado em cerca de US$300b no longo prazo, mas, com o avanço dos robôs humanoides e a perspectiva de bilhões de unidades em circulação, a empresa acredita que o potencial de mercado pode superar significativamente essa estimativa.
A oportunidade em robótica estaria dentro de três pilares interconectados, sendo a (I) infraestrutura de data center, utilizada para treinar a inteligência artificial que opera os robôs; (II) a plataforma AGX, que inclui o Jetson como o computador responsável pelo funcionamento do robô; e (III) o Omniverse (OVX), utilizado para criar gêmeos digitais dos robôs e seus ambientes operacionais, permitindo testes e validações antes da aplicação no mundo real. Esses três componentes devem operar em um ciclo contínuo, onde os dados coletados pelos robôs são utilizados para treinar a IA nos data centers, testados no Omniverse e, após validação, aplicados novamente nos robôs. Nessa dinâmica de integração que o projeto deve se destacar como um elemento essencial neste mercado, com expectativa de expansão exponencial.
