Estratégia da Nvidia depende de financiamento arriscado para expandir infraestrutura de IA

O paralelo com 1873

O artigo compara o financiamento da expansão ferroviária de 1870, liderado por Jay Cooke para a Northern Pacific Railway, ao atual ciclo de investimento em infraestrutura de IA. Cooke recorreu a investidores de varejo por não haver garantias federais nem interesse institucional; quando o crédito apertou, sua quebra ajudou a desencadear o pânico de 1873. O autor cita o livro “1873”, de Liaquat Ahamed, que ajusta valores históricos ao tamanho das economias: US$ 500 milhões anuais em títulos ferroviários equivaleriam hoje a cerca de US$ 600 bilhões, cifra próxima do investimento projetado pelas grandes empresas de tecnologia em 2026. Satya Nadella citou o livro em teleconferência de resultados. A Microsoft é descrita como a única entre os hyperscalers com fluxo de caixa livre substancial, de US$ 19,6 bilhões no último trimestre, e CapEx não financiado por dívida.

Dívida e capital próprio no ciclo de IA

Entre setembro e novembro, Oracle, Meta, Alphabet e Amazon emitiram juntas US$ 80 bilhões em dívida para infraestrutura; após US$ 108 bilhões em 2025, já levantaram US$ 194 bilhões até 7 de julho. Spreads subiram, 86% dos títulos emitidos neste ano são negociados com rendimento superior ao da emissão, e a cobertura caiu de 5x em fevereiro para menos de 2x. Em junho, o Google anunciou captação de US$ 85 bilhões em capital próprio, incluindo US$ 10 bilhões da Berkshire Hathaway. O autor interpreta a operação como sinal de que a demanda esperada por compute pode ser maior do que se pensa e de que a Berkshire estaria investindo em uma opção de retorno sobre a infraestrutura.

DeepMind e a aposta em infraestrutura

O texto registra a saída de Demis Hassabis da operação diária da DeepMind, com promoção a presidente, e de Jeff Dean, além de outras saídas de pesquisadores. Cita a SemiAnalysis, que considera a DeepMind fora da fronteira e vê o Google Cloud como maior beneficiário. O Google Cloud cresceu 82% ano contra ano, com margens de 36%, e o autor sugere que a Anthropic é cliente relevante. Segundo a SemiAnalysis, mais de 20% dos envios de TPU entre o terceiro trimestre de 2026 e o quarto de 2027 seriam vendidos diretamente à Anthropic, além de locações já existentes. O autor argumenta que TPUs podem ser mais baratos que GPUs da Nvidia e que o Google compete para dominar infraestrutura, ainda que sua posição em modelos de fronteira esteja mais incerta.

A classe de ativos proposta pela Nvidia

Jensen Huang anunciou parcerias com Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR para criar plataformas independentes de financiamento destinadas a mobilizar mais de US$ 500 bilhões de capital de terceiros para infraestrutura de IA. Huang descreve “AI factories” baseadas em Nvidia como ativo investível: gerariam receita, atenderiam mercado amplo, melhorariam com o tempo por meio do CUDA e poderiam ser realocadas. A Nvidia apoiaria oportunidades com financiamento de até 25% baseado em valor residual, o que o autor vê como redução do custo de capital e exposição dos lucros da empresa a investimentos incertos.

Riscos do mecanismo

O artigo afirma que o risco pode não se concretizar se as receitas de IA crescerem e o mercado de dívida voltar a financiar infraestrutura com fluxo de caixa. Mas, no cenário atual, hyperscalers pressionam o mercado de dívida e o Google começa a usar capital próprio. A Nvidia busca capital além da dívida investment grade, recorrendo a fundos de longo prazo, seguros e pensões administrados pelos parceiros. Para o autor, risco não marcado como esse é consideravelmente maior do que o risco de equity, e o paralelo com Cooke indica que a inovação financeira pode espalhar perdas se o investimento em IA não entregar retorno.