Por que a postura de "Sem Bolha" da Nvidia importa mais do que o que o mercado sugere

Quando o CEO da Nvidia, Jensen Huang, subiu ao palco em novembro de 2025 para abordar o debate em torno da avaliação da IA, ele não se limitou a defender a posição de mercado recorde da empresa — apresentou uma estrutura fundamentalmente diferente para compreender o momento tecnológico atual. Enquanto observadores de mercado e meios de comunicação parecem repetir o que o monstro de cookies diria sobre avaliações (“mais, mais, mais!”), os dados reais contam uma história mais nuanceada do que o binário bolha versus sem bolha sugere. O argumento de Huang não se apoia em otimismo cego, mas em três mudanças estruturais na tecnologia que ele acredita distinguem a revolução da IA de hoje de anteriores manias de mercado.

Três Mudanças de Plataforma Redefinindo a Era Pós-Legislação de Moore

Huang iniciou sua defesa questionando a própria base das suposições de escalabilidade de semicondutores que duraram décadas. A Lei de Moore — a observação de que o poder de processamento dobra aproximadamente a cada 18 meses — efetivamente entrou em colapso sob o peso das demandas da IA e das limitações físicas. Mas, em vez de ver isso como uma crise, Huang posicionou como o catalisador para três transformações simultâneas de plataforma.

A primeira centra-se na transição do CPU para o GPU na computação. Aplicações legadas que rodam em unidades centrais de processamento tradicionais — uma base instalada massiva de software avaliada em centenas de bilhões de dólares — estão migrando para arquiteturas GPU, que lidam com processamento paralelo de forma muito mais eficiente para cargas de trabalho de IA. Essa migração por si só representa um impulso de várias centenas de bilhões de dólares para o ecossistema mais amplo.

A segunda mudança envolve a IA, que está fundamentalmente remodelando como as aplicações existentes funcionam, ao mesmo tempo em que possibilita casos de uso totalmente novos. A IA generativa está substituindo abordagens tradicionais de machine learning em funções críticas: rankings de busca, segmentação de publicidade, previsão de conversões e moderação de conteúdo. A experiência do Meta fornece evidências concretas — a empresa obteve melhorias de 5% na conversão no Instagram e ganhos de 3% no Facebook usando ferramentas de marketing aprimoradas por IA. Essas não são melhorias marginais; são motores de receita substanciais para operadores de escala hyperscale.

A terceira fronteira consiste em sistemas de IA agenticos — agentes de software autônomos capazes de raciocinar e planejar em domínios que vão desde análise jurídica até condução autônoma. Huang revelou posteriormente as tecnologias físicas de IA da Nvidia, enquadrando-as como um momento “ChatGPT” para a implementação de IA no mundo real. As implicações vão muito além do software; representam a próxima grande mudança arquitetônica na computação.

Comparação Histórica de Avaliações: Os Números Pintam um Quadro Surpreendentemente Diferente

A justificativa para uma bolha apoia-se fortemente em precedentes históricos, especificamente o colapso das dot-coms iniciado em março de 2000. No entanto, a comparação revela diferenças críticas que desafiam a narrativa da bolha.

Hoje, o Nasdaq-100 tem uma relação preço/lucro média de 32,9 — na verdade, ligeiramente abaixo dos 33,4 de um ano antes. Essa leve queda contradiz o que se esperaria em excesso especulativo. Para contextualizar, março de 2000 apresentava um cenário de avaliação completamente diferente: o Nasdaq-100 tinha uma média de P/L de 60, mais do que o dobro do nível atual. A Cisco Systems, gigante da tecnologia de 1999, atingiu um múltiplo de P/L de 472 no auge. Hoje, a Nvidia está em 47,7 — substancialmente mais baixo, apesar de comandar quase o dobro da capitalização de mercado.

Essa diferença de avaliação se amplia ainda mais ao examinar as escalas absolutas das empresas. A receita da Alphabet ultrapassou os 100 bilhões de dólares em um único trimestre pela primeira vez na história da empresa. Microsoft e Nvidia, por sua vez, cresceram seus lucros em 60% e 65% ano a ano, respectivamente, no trimestre mais recente — números que contrastam totalmente com a compressão de margens que muitos temiam durante fases de incerteza de mercado.

Lucratividade como o Diferencial Decisivo

Talvez a distinção mais convincente entre o atual rally tecnológico e a especulação de 2000 seja a qualidade e a consistência dos lucros. Durante a bolha das dot-coms, apenas 14% das empresas focadas na internet eram lucrativas. Muitas queimavam caixa enquanto investidores perseguiam narrativas em vez de fundamentos.

Hoje, os líderes de IA operam em um regime fundamentalmente diferente. As empresas que impulsionam a revolução da IA não são ventures especulativos; estão entre as mais lucrativas já construídas, e essa lucratividade está acelerando. O crescimento de 65% nos lucros da Nvidia ano a ano supera amplamente as normas históricas. A expansão de 33% nos lucros da Alphabet, apesar de uma multa antitruste de 3,45 bilhões de dólares, reforça um momentum de lucros que supera obstáculos regulatórios. Esses números não eliminam o risco de investimento, mas mudam fundamentalmente sua natureza — de risco de colapso especulativo para risco de volatilidade cíclica.

A Correção de Mercado como Ótica de Oportunidade

Desde o início de novembro, as ações de tecnologia enfrentaram obstáculos relevantes. O Nasdaq Composite, após subir para 23.461 em janeiro de 2026, agora negocia em um padrão relativamente estável — uma janela de três meses que mal se moveu do nível de 23.348 de outubro de 2025. Essa fase de consolidação, embora teste a paciência dos investidores, cria espaço para que empresas de crescimento rápido ampliem seus lucros e, assim, se ajustem às avaliações existentes.

Em vez de ser um prelúdio para uma queda catastrófica, essa pausa pode representar exatamente o que estruturas de capital pacientes e de longo prazo precisam: tempo para que os fundamentos empresariais se ajustem aos preços das ações. Se as três mudanças de plataforma de Huang se concretizarem como esperado, o próximo ciclo de alta pode ser substancialmente maior do que a fase de consolidação anterior.

A questão crucial que os investidores enfrentam não é se a IA representa uma bolha — os dados sobre avaliações, lucratividade e mudanças estruturais argumentam o contrário. A verdadeira questão envolve timing e seletividade: quais beneficiários dessas transformações de plataforma irão capturar uma criação de valor desproporcional?