Uma vulnerabilidade foi encontrada nos negócios da Nvidia – um terço da receita da empresa depende de apenas três clientes

A Nvidia depende fortemente de alguns de seus maiores clientes, que compram ativamente aceleradores de computação para cargas de trabalho de IA e, juntos, respondem por mais de um terço da receita da empresa. Isto coloca a Nvidia numa posição vulnerável, embora a empresa e os seus investidores não precisem de se preocupar num futuro próximo – a procura por aceleradores de IA só está a crescer.

Fonte da imagem: NVIDIA

Em seu relatório trimestral Formulário 10-Q, que as empresas apresentaram à Comissão de Valores Mobiliários dos EUA, a Nvidia disse mais uma vez que possui clientes importantes que são tão importantes que os pedidos de cada um deles representam mais de 10% da receita global. Nvidia. Porém, a empresa não divulga os nomes desses clientes, o que é lógico, já que é improvável que eles queiram que seus investidores, funcionários, críticos, ativistas e concorrentes saibam exatamente quanto dinheiro gastam em chips Nvidia.

Em seu relatório do segundo trimestre, a Nvidia listou quatro de seus maiores clientes e, no trimestre mais recente, citou três deles, já que um deles cortou compras. Embora não se saiba ao certo quem são esses clientes, Mandeep Singh, chefe global de pesquisa tecnológica da Bloomberg Intelligence, acredita que estamos falando da Microsoft, da Meta✴ e possivelmente da Super Micro.

A própria Nvidia simplesmente os chama de “Cliente A”, “Cliente B” e “Cliente C”. Coletivamente, compraram bens e serviços no valor de 12,6 mil milhões de dólares no terceiro trimestre fiscal encerrado no final de outubro. Isso representa mais de um terço da receita total da Nvidia, que foi de US$ 35,1 bilhões. Note-se também que cada uma das “baleias” comprou bens e serviços da Nvidia no valor de 10 a 11 mil milhões de dólares nos primeiros nove meses do corrente ano fiscal.

Vale ressaltar que a contribuição das “baleias” para a receita acabou sendo igual: cada uma respondeu por 12%, o que sugere que muito provavelmente compraram o número máximo de fichas que lhes foram atribuídas, mas não tantas quanto desejariam idealmente. como. Isso é consistente com os comentários do CEO Jensen Huang de que a Nvidia tem fornecimento limitado. A empresa não pode simplesmente produzir mais chips, já que ela mesma não os produz, mas encomenda a produção à TSMC, cuja capacidade está programada com anos de antecedência.

Como os nomes dos maiores compradores de chips Nvidia são classificados, é difícil dizer se eles são “intermediários” como a Super Micro Computer, que fabrica servidores para data centers, ou usuários finais como Microsoft, Meta✴ ou xAI de Elon Musk. Este último, por exemplo, construiu um poderoso supercomputador de IA quase do nada em apenas três meses.

No entanto, depender de um punhado de grandes clientes é muito arriscado – se algum deles, ou pior ainda, todos de uma vez, parar de comprar chips de IA, a receita da Nvidia despencará. Felizmente para os investidores da Nvidia, é improvável que isso aconteça tão cedo.

O analista da Bloomberg Intelligence, Mandeep Singh, vê poucos riscos de longo prazo para a Nvidia. Em primeiro lugar, é provável que alguns grandes clientes reduzam as encomendas ao longo do tempo a favor dos seus próprios chips, o que levará a uma diminuição da quota de mercado da empresa. Um desses clientes é a Alphabet, que possui sua própria família TPU de chips AI.

Em segundo lugar, a Nvidia domina no campo de aceleradores para treinamento de IA, mas não pode se orgulhar do mesmo no campo de chips para inferência – lançando redes neurais já treinadas. A inferência não requer chips tão poderosos, o que significa que a Nvidia enfrenta muito mais concorrência não apenas da AMD e de outros rivais diretos, mas também de empresas com chips próprios, como a Tesla.

Em última análise, a execução de redes neurais treinadas se tornará um negócio muito mais significativo à medida que mais empresas usarem a IA, disse o analista. “Muitas empresas estão tentando se concentrar nos recursos de inferência porque isso não requer o acelerador GPU mais poderoso”, disse Singh. Ele também observou que, no longo prazo, a transição para chips de inferência é “certamente” um risco maior para a Nvidia do que perder participação de mercado em chips de treinamento de IA.

Ainda assim, Singh diz acreditar na previsão de Jensen Huang de que os gastos dos principais clientes em chips de IA continuarão. Mesmo que a participação da Nvidia no mercado de chips de IA caia dos atuais 90%, a empresa ainda poderá faturar centenas de bilhões de dólares anualmente.