Publicado em: 2025-11-26
Atualizado em: 2025-11-27
A Nvidia ainda ocupa um lugar central na história do hardware de IA, mas já não está sozinha.
Nos centros de dados, as GPUs da Nvidia alimentam a maioria dos grandes modelos de linguagem atuais. Analistas estimam que a empresa ainda controla cerca de 80 a 90 por cento do mercado de aceleradores de IA, com seus chips H100 e H200 formando a espinha dorsal da infraestrutura global de treinamento de IA.
Ao mesmo tempo, os concorrentes estão se movendo mais rápido, grandes clientes estão buscando fornecedores alternativos e os chips personalizados de plataformas em nuvem estão começando a ganhar espaço. Essa combinação está moldando tanto a trajetória de crescimento da Nvidia quanto o cenário comercial em todo o complexo de chips de IA.
Este comentário tem caráter meramente informativo e não constitui recomendação de investimento.
A economia da IA está atraindo enormes investimentos para chips e centros de dados. A Bloomberg Intelligence estima que a IA generativa poderá gerar cerca de 2 trilhões de dólares em receita até 2032.
Os gastos globais com infraestrutura de data centers relacionados à IA devem se aproximar de 290 a 300 bilhões de dólares em 2024-2025, com Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta responsáveis por quase 200 bilhões de dólares desse total.
Do lado da oferta, a AMD prevê que o mercado mais amplo de chips de IA, incluindo aceleradores, CPUs e redes, poderá atingir cerca de 1 trilhão de dólares até 2030.
Essa previsão pressupõe que o atual quase monopólio da Nvidia em aceleradores de IA se diluirá gradualmente à medida que os concorrentes lançarem hardware mais competitivo.
Para os investidores, isso é importante por dois motivos:
Isso representa um enorme potencial de receita para a Nvidia e suas concorrentes.
Isso aumenta o risco de que as margens de lucro e a participação de mercado atuais da Nvidia sofram pressão devido aos novos chips e aos preços praticados.
Abaixo estão listados os principais nomes cuja tecnologia e desempenho das ações influenciam mais diretamente a forma como os investidores veem a Nvidia.
A Advanced Micro Devices (AMD) é a concorrente direta mais visível da Nvidia no mercado de GPUs para data centers.
A série Instinct MI300 já está sendo distribuída para os principais provedores de nuvem, e a administração prevê uma receita de aproximadamente 4,5 bilhões de dólares com GPUs para data centers de IA este ano, com uma visão de longo prazo de um mercado de chips de IA de 1 trilhão de dólares.
A receita do terceiro trimestre de 2025 atingiu cerca de 9,2 bilhões de dólares, um aumento de 36% em relação ao ano anterior, com lucro por ação acima das expectativas, e a empresa espera um crescimento ainda maior no quarto trimestre, impulsionado por produtos de IA.
Grandes clientes como a Microsoft, a Meta e a OpenAI estão interessados em evitar a dependência de um único fornecedor. Mesmo a adoção parcial das GPUs da AMD lhes dá poder de negociação de preços com a Nvidia.
Quando as manchetes destacam as vitórias da AMD ou as fortes previsões para IA, os investidores costumam alternar entre as duas ações em vez de injetar novo capital no setor. Isso pode limitar o potencial de valorização da Nvidia no curto prazo, especialmente quando as avaliações das empresas de tecnologia parecem esticadas.
A Intel está tentando voltar à corrida da computação de alto desempenho com sua linha Gaudi de aceleradores de IA e as novas GPUs Arc Pro para cargas de trabalho de IA e estações de trabalho.
Na Computex 2025, a empresa anunciou uma maior disponibilidade do Gaudi 3 nos formatos rack-scale e PCIe, visando provedores de nuvem e IA empresarial.
Embora a base de receita de IA da Intel ainda seja pequena em comparação com a da Nvidia, cada implementação viável do Gaudi oferece aos provedores de hiperescala uma segunda ou terceira opção para treinamento e inferência. Com o tempo, isso reduz a capacidade da Nvidia de cobrar preços premium por GPU.
A Alphabet é agora uma das concorrentes mais sérias da Nvidia a longo prazo, mesmo que a maioria de seus chips de IA sejam usados internamente ou vendidos através do Google Cloud.
As unidades de processamento de tensores (TPUs) do Google são aceleradores de IA personalizados que executam seus próprios modelos e cargas de trabalho de clientes.
A documentação da nuvem sugere que as instâncias mais recentes de TPU v5e e v6e podem oferecer um desempenho por dólar várias vezes melhor para determinadas tarefas de inferência do que configurações de GPU comparáveis, e alguns estudos de caso mostram um custo de inferência 50 a 65% menor quando as cargas de trabalho migram de clusters de GPU da Nvidia para TPUs.
Segundo informações, a Meta está em negociações para investir bilhões de dólares em TPUs do Google a partir de 2027 e pode alugar TPUs via Google Cloud já no próximo ano.
A reação do mercado foi intensa. Após essas notícias, o valor de mercado da Nvidia caiu mais de 100 bilhões de dólares em um único dia, enquanto as ações da Alphabet atingiram novos recordes.
Se ao menos um ou dois provedores de hiperescala transferirem 10% de seus futuros investimentos em IA da Nvidia para TPUs, isso poderá desacelerar o crescimento da Nvidia em data centers e comprimir seu múltiplo de avaliação.
A Broadcom não é uma fornecedora de GPUs, mas desenvolve em conjunto aceleradores de IA e chips de rede com provedores de hiperescala, incluindo componentes vinculados às plataformas TPU do Google.
Sua posição como fornecedora de silício personalizado e redes de alta velocidade oferece aos grandes clientes de nuvem um caminho alternativo: em vez de comprar sistemas Nvidia de ponta a ponta, eles podem projetar seus próprios ASICs com a Broadcom e contar com seus switches e interconexões para dimensionar clusters.
Isso reduz as chances da Nvidia de capturar cada dólar gasto em hardware de IA, mesmo que as GPUs continuem sendo o núcleo de muitos sistemas.
A Marvell concentra-se na infraestrutura de data centers de IA: interconexões ópticas, ASICs personalizados e silício de rede que interligam milhares de GPUs ou XPUs.
O material da empresa e análises recentes destacam um mercado endereçável total crescente relacionado à IA, em torno de 55 bilhões de dólares para silício personalizado e interconexões, e observam que o negócio de ASIC da Marvell praticamente dobrou à medida que os hiperescaladores intensificam a IA.
Para a Nvidia, a Marvell não é uma concorrente direta, mas facilita para os provedores de nuvem a criação de sistemas personalizados onde a Nvidia é apenas um elemento entre muitos. Isso pode limitar a capacidade da Nvidia de consolidar projetos de pilha completa que abranjam redes, switches e aceleradores.
As plataformas Snapdragon da Qualcomm, incluindo os mais recentes chips para PC das séries 8 Gen 5 e X, integram NPUs poderosas para IA no dispositivo.
À medida que mais cargas de trabalho de IA são executadas diretamente em telefones e PCs, menos tarefas leves a médias precisarão acessar GPUs na nuvem. Com o tempo, isso divide a demanda entre aceleradores de data center e computação de borda.
Isso não elimina a necessidade de GPUs da Nvidia, mas pode diminuir o ritmo de crescimento dos requisitos de inferência em nuvem, especialmente para modelos menores ou sensíveis à latência.
A Arm não vende chips finalizados em larga escala. Em vez disso, ela licencia arquiteturas de CPU e NPU usadas em muitos processadores com capacidade de IA.
Novas plataformas, como os subsistemas de computação Lumex da Arm e o Armv9.7-A, focam em maior capacidade de processamento de IA, melhores operações matriciais e segurança, abrangendo dispositivos, veículos e centros de dados.
Quanto mais difundidos forem os núcleos otimizados para IA da Arm, mais fácil se tornará para os fabricantes de equipamentos originais (OEMs) projetarem seus próprios chips de IA, em vez de dependerem inteiramente do ecossistema da Nvidia.
A Taiwan Semiconductor Manufacturing não é uma concorrente direta, mas fabrica a maioria das GPUs avançadas da Nvidia, além de chips para a AMD, Apple e outras empresas.
Ela produz mais de 90% dos chips mais avançados do mundo e espera vendas recordes impulsionadas pela demanda por inteligência artificial.
Comentários recentes dos CEOs da Nvidia e da TSMC sugerem que a Nvidia está pressionando por mais wafers para atender à demanda crescente por IA. A forma como a TSMC aloca sua capacidade de produção de ponta entre as concorrentes afeta diretamente a capacidade da Nvidia de aumentar o volume de vendas.
A Micron está no centro do hardware de IA por meio da memória de alta largura de banda (HBM), que é instalada diretamente ao lado dos aceleradores de IA. Seus produtos HBM3E oferecem mais de 1,2 TB/s de largura de banda por cubo e já estão integrados às principais plataformas AMD Instinct.
A SK Hynix e a Micron juntas dominam o mercado de memória HBM de nível IA, e análises recentes apontam para um crescimento anual da memória de IA próximo a 30% até 2030, com sinais de oferta restrita e preços em alta.
Custos mais elevados de memória podem comprimir as margens de lucro da Nvidia ou levar os clientes a explorar arquiteturas alternativas que utilizem a memória de forma mais eficiente.
Do ponto de vista do mercado, a Nvidia ainda é a referência que dita as tendências em chips de IA.
Estatísticas recentes de preços e faixas de preço, referentes ao final de novembro de 2025:
| Estoque | Último fechamento (USD) | Variação de 52 semanas (USD) | Distância da máxima de 52 semanas | Desempenho aproximado de 1 ano |
|---|---|---|---|---|
| Nvidia (NVDA) | 177,82 | 86,62 – 212,19 | ~16% abaixo da máxima | ~+31% |
| AMD (AMD) | 206.13 | 76,48 – 267,08 | ~23% abaixo do máximo | ~+51% |
| TSMC (TSM) | 284,68 | 134,25 – 311,37 | Aproximadamente 9% abaixo da máxima | ~+57% |
| Micron (MU) | 224,53 | 61,54 – 260,58 | ~14% abaixo do máximo | ~+115% |
A Nvidia ainda apresenta uma tendência de alta generalizada na perspectiva de 1 ano, mas as ações estão se consolidando abaixo da máxima de 52 semanas. Isso reflete tanto os enormes ganhos anteriores quanto a crescente preocupação com a concorrência e a avaliação da empresa.
A AMD e a Micron apresentam um desempenho de preço mais forte nos últimos 12 meses, o que oferece aos investidores alternativas líquidas quando o sentimento em relação à Nvidia se deteriora.
A avaliação futura permanece elevada em todo o grupo. Os dados mais recentes mostram que a Nvidia e a AMD estão sendo negociadas com múltiplos P/L futuros mais altos do que a TSMC e a Micron, que se situam mais próximos da faixa dos 20 e 15, respectivamente.
Quando surgem notícias sobre as TPUs do Google ou as possíveis escolhas de chips da Meta, o mercado geralmente reage primeiro à Nvidia e, em seguida, reajusta os preços da AMD, Broadcom, TSMC e Micron, dependendo de qual lado da negociação parece mais vulnerável.
Para os investidores, a questão não é tanto escolher um único vencedor, mas sim entender para onde o capital poderá migrar em seguida.
Com o EBC Financial Group, os clientes podem:
Negocie ações da Nvidia e de seus principais concorrentes juntamente com os principais índices, pares de moedas e commodities.
Utilize ferramentas avançadas de gráficos para acompanhar intervalos, rompimentos e força relativa entre as ações de empresas de tecnologia com inteligência artificial.
Gerencie o risco com ordens de stop loss e take profit ao negociar ações voláteis de semicondutores.
Combine CFDs de ações e índices para proteger a exposição da carteira ao setor tecnológico em geral.
A negociação de produtos alavancados envolve um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. Você pode perder mais do que seu investimento inicial. Considere seus objetivos e busque aconselhamento independente, se necessário.
Em GPUs para data centers, a AMD é a concorrente mais próxima em termos de desempenho, com sua linha de aceleradores Instinct, que já está sendo distribuída em larga escala para provedores de nuvem. Os aceleradores Gaudi da Intel e as TPUs do Google também são importantes, mas atualmente atendem a um conjunto mais restrito de cargas de trabalho.
As TPUs do Google oferecem desempenho mais barato para algumas tarefas de IA, e grandes compradores como a Meta podem adotá-las a partir de 2027. Isso aumenta o risco de que os gastos futuros com IA se desloquem parcialmente da Nvidia.
Análises recentes mostram que a participação do setor de tecnologia no valor de mercado do S&P 500 cresceu mais rápido do que sua participação nos lucros, e o Nasdaq está sendo negociado bem acima de sua média histórica de preço/lucro projetado. Nvidia, AMD e outras líderes em IA estão entre as empresas mais caras, o que aumenta a sensibilidade a qualquer decepção nos resultados ou sinal de concorrência.
Embora sejam parceiros, ainda competem pelos investimentos em hardware de IA. A TSMC controla a capacidade de produção de chips avançados, enquanto a Micron e a SK Hynix dominam o fornecimento de HBM, de modo que seus preços e produção moldam os custos e o crescimento da Nvidia.
Sim. O EBC Financial Group oferece acesso à Nvidia e a muitos de seus principais concorrentes por meio de ações ou CFDs , além dos principais índices e câmbio. Sempre verifique as especificações do produto para sua região e lembre-se de que negociar com margem acarreta riscos significativos.
A Nvidia continua sendo a ação de referência no mercado de chips de IA, com uma participação dominante em aceleradores de IA e um forte crescimento de lucros.
Ao mesmo tempo, a lista de concorrentes confiáveis está crescendo, desde as GPUs da AMD e os aceleradores Gaudi da Intel até as TPUs do Google, a Broadcom e a Marvell em silício personalizado, e fornecedores como a TSMC e a Micron em fabricação e memória.
Para os investidores, isso significa que a história dos chips de IA não se resume mais a uma negociação de uma única ação. Trata-se de um setor exposto à concorrência, ao risco de avaliação e a fluxos de capital muito grandes.
Acompanhar como esses nomes se comparam entre si pode ajudar a identificar rotações, proteger-se contra riscos e detectar novas oportunidades à medida que o ciclo de hardware de IA evolui.
Se você está pensando em negociar ações da Nvidia ou de seus concorrentes, estabeleça limites de risco claros, acompanhe de perto as notícias e trabalhe com uma corretora regulamentada, como o EBC Financial Group.
Aviso: Este material destina-se apenas a fins informativos gerais e não constitui (nem deve ser considerado como) aconselhamento financeiro, de investimento ou de qualquer outra natureza que deva ser levado em consideração. Nenhuma opinião expressa neste material constitui uma recomendação da EBC ou do autor de que qualquer investimento, título, transação ou estratégia de investimento em particular seja adequado para qualquer pessoa específica.
