Na teleconferência sobre os resultados do Q1 de 2025, realizada na quarta-feira, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, destacou a rápida expansão de startups de inteligência artificial generativa (GenAI) que utilizam a plataforma de computação acelerada da Nvidia. “Existem aproximadamente 15.000 a 20.000 startups de IA generativa em diversos campos, incluindo multimídia, personagens digitais, design, produtividade de aplicativos e biologia digital,” observou Huang. Ele ressaltou a mudança significativa da indústria automotiva em direção à Nvidia para o treinamento de modelos integrados que visam aprimorar as capacidades operacionais dos carros autônomos.
Huang enfatizou que a demanda por GPUs da Nvidia é “incrível”, à medida que diversos setores — incluindo internet, empresas, computação em nuvem, automotivo e saúde — investem pesadamente em “fábricas de IA” construídas com milhares de GPUs da Nvidia. Ele afirmou que a transição para a IA generativa representa uma mudança monumental na "plataforma de computação full-stack", passando da simples recuperação de informações para a geração de resultados inteligentes. “[O computador] agora está gerando respostas inteligentes e contextualizadas,” explicou Huang, prevendo uma transformação nas pilhas de computação em todo o mundo, afetando até mesmo sistemas de desktop.
Para atender à crescente demanda, a Nvidia começou a enviar suas GPUs da arquitetura H100 “Hopper” no Q1 e anunciou a próxima plataforma “Blackwell”, que promete um treinamento e inferência de IA de 4 a 30 vezes mais rápidos que seu antecessor. Mais de 100 sistemas Blackwell de fabricantes de computadores líderes devem ser lançados este ano para facilitar a adoção em larga escala.
Huang destacou que a plataforma abrangente de IA da Nvidia oferece uma vantagem competitiva significativa em relação a soluções mais restritas, à medida que as cargas de trabalho de IA continuam a evoluir. Ele prevê que a demanda pelas arquiteturas Hopper, Blackwell e futuras da Nvidia continuará superando a oferta até o próximo ano, em meio ao boom da GenAI.
Apesar de ter alcançado uma receita recorde de $26 bilhões no Q1, a Nvidia enfrenta uma demanda que ultrapassa sua capacidade de fornecer GPUs de IA. “Estamos correndo todos os dias,” comentou Huang, refletindo sobre a pressão incessante para atender aos pedidos. Ele reconheceu que a demanda pela GPU H100 continuará a superar a oferta, mesmo com o aumento da produção da arquitetura Blackwell.
Huang apontou para a vantagem competitiva obtida por empresas que são as primeiras a lançar modelos de IA inovadores, observando: “A próxima empresa que alcançar um novo platô importante poderá anunciar uma IA revolucionária.” A urgência é palpável, com provedores de nuvem e startups de IA se esforçando para garantir capacidade de GPU e superar a concorrência. Ele prevê que a escassez de oferta persistirá até 2024.
Huang revelou como os provedores de nuvem podem alcançar retornos financeiros significativos ao hospedar modelos de IA nas plataformas da Nvidia. “Para cada $1 gasto em infraestrutura de IA da Nvidia, os provedores de nuvem podem ganhar $5 em receita de hospedagem ao longo de quatro anos,” explicou. Ele ilustrou isso com um exemplo de um modelo de linguagem com 70 bilhões de parâmetros usando os mais recentes GPUs H200 da Nvidia, afirmando que um único servidor pode gerar 24.000 tokens por segundo e suportar 2.400 usuários simultâneos. “Isso significa que para cada $1 gasto em servidores H200 da Nvidia, um provedor de API pode gerar $7 em receita ao longo de quatro anos,” afirmou Huang.
As melhorias contínuas de software da Nvidia também estão aprimorando o desempenho de inferência de suas GPUs, oferecendo um aumento de 3 vezes na H100 e, consequentemente, reduzindo os custos para os clientes. Esse retorno excepcional sobre o investimento está impulsionando a demanda de grandes provedores de nuvem como Amazon, Google, Meta, Microsoft e Oracle, à medida que competem para expandir a capacidade de IA e atrair desenvolvedores.
Embora a Nvidia seja amplamente reconhecida por suas GPUs, a empresa também está fazendo um esforço significativo em redes de datacenter com a tecnologia Infiniband. No Q1, a Nvidia relatou um crescimento robusto em networking, impulsionado pela adoção crescente do Infiniband. Huang identificou o Ethernet como uma grande oportunidade para a Nvidia, com o lançamento da sua plataforma Spectrum-X otimizada para cargas de trabalho de IA sobre Ethernet. “O Spectrum-X abre um novo mercado para a Nvidia em redes, permitindo que datacenters somente com Ethernet suportem IA em larga escala,” disse ele, prevendo que evoluirá para uma linha de produtos bilionária em um ano.
Os resultados recordes da Nvidia no Q1 foram impulsionados por um desempenho notável nos segmentos de Data Center e Gaming, com a receita total saltando para $26 bilhões — um aumento sequencial de 18% e uma elevação de 262% em relação ao ano anterior. O negócio de Data Center foi o principal motor de crescimento, gerando $22,6 bilhões e experimentando um aumento impressionante de 427% ano a ano. A CFO Colette Kress destacou que a receita de computação aumentou mais de cinco vezes e a receita de networking cresceu mais de três vezes em relação ao ano anterior.
A receita de Gaming alcançou $2,65 bilhões, refletindo uma queda sazonal de 8%, mas um aumento de 18% ano a ano, enquanto as receitas de Visualização Profissional e Automotiva também apresentaram crescimento positivo em relação ao ano anterior. Para o Q2, a Nvidia projeta receitas de aproximadamente $28 bilhões, com uma variação de 2%, prevendo crescimento sequencial em todas as plataformas de mercado.
As ações da Nvidia subiram 5,9% nas negociações após o expediente, atingindo $1.005,75, após o anúncio de um desdobramento de ações de 10 para 1.
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