O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, afirmou em sua teleconferência sobre os resultados do segundo trimestre do ano fiscal de 2026 que as quatro maiores hiperescaladoras (Amazon Web Services, Google, Microsoft e Meta✴Platforms) gastarão cerca de US$ 600 bilhões anualmente em investimentos de capital. Isso representa o dobro do valor investido em apenas dois anos, afirmou ele, e está impulsionando o crescimento atual da infraestrutura de IA.
Como observou a SiliconANGLE, os relatórios trimestrais mais recentes das hiperescaladoras, bem como os analistas que as acompanham, sugerem que suas previsões combinadas de investimentos de capital são muito inferiores às de Huang, embora o valor esteja crescendo rapidamente graças à demanda por IA. Quando questionada sobre a ampla discrepância, a NVIDIA afirmou que o valor reflete os gastos gerais da indústria com infraestrutura de data center, não apenas os dos principais provedores de nuvem. Se falarmos sobre os planos para os volumes de investimentos de capital para o ano corrente (calendário ou financeiro), as hiperescaladoras preveem o seguinte:
Fonte da imagem: NVIDIA
De acordo com as descobertas de analistas (Jefferies, Investing.com) para as “três grandes” Meta✴ e Oracle, a previsão de investimentos em nuvem para 2025 é de US$ 417 bilhões, 64% a mais que no ano anterior e quase três vezes maior que em 2023. Há uma discrepância significativa entre os US$ 600 bilhões anunciados por Huang e os dados de analistas, bem como as previsões dos próprios hiperescaladores.
Possíveis razões para a discrepância, de acordo com a SiliconANGLE:
O valor de US$ 600 bilhões citado pelo CEO da NVIDIA não é corroborado pelas previsões dos principais hiperescaladores para 2025 ou pelas estimativas de analistas, que sugerem que o investimento total será de US$ 400 a US$ 450 bilhões. A diferença, de acordo com a SiliconANGLE, se deve tanto à incerteza de escala (o que exatamente conta como investimentos em hiperescaladores) quanto à intenção de Huang de enfatizar que a NVIDIA está no centro do boom da IA.
A NVIDIA é conhecida por sua abordagem, às vezes um tanto imprecisa, de números e previsões. Isso se refere a declarações de desempenho de plataforma sem especificar explicitamente a precisão e o formato dos cálculos (foi assim que os supercomputadores exascale surgiram da noite para o dia, os quais não são fortes em cálculos FP64 mais tradicionais), levando em consideração o número de GPUs nos nós (por vários anos, a empresa não se importou que um acelerador incluísse dois chiplets de GPU) ou se afastando dos métodos usuais de especificação da largura de banda das interfaces (para o NVLink, a taxa de transferência de dados em ambas as direções é somada).