A Nvidia, a primeira fabricante de chips a atingir uma capitalização de mercado de US$ 1 trilhão, experimentou um crescimento significativo entre os anos fiscais de 2013 e 2023. A receita da empresa e o lucro líquido ajustado cresceram a um CAGR de 20% e 28%, impulsionados pelos mercados de jogos para PC e visualização profissional . No entanto, a pandemia e o aumento dos serviços baseados em nuvem levaram a uma queda na receita do mercado de jogos. No ano fiscal de 2023, a receita da Nvidia permaneceu estável e o EPS ajustado caiu 25%. Os analistas agora esperam que a receita da Nvidia e o LPA ajustado subam 58% e 34% este ano, levando uma debandada de touros de volta às suas ações. Se as avaliações da Nvidia se mantiverem estáveis e ela dobrar sua receita e lucros novamente, ela poderá atingir um valor de mercado de $ 2 trilhões até 2030. No entanto, as ações da Nvidia estão atualmente cotadas a 218 vezes seus lucros e 37 vezes as vendas do ano passado. Se seu crescimento diminuir para um CAGR de 10% nos próximos sete anos, suas avaliações podem cair pela metade, indicando que seu valor de mercado pode ficar em torno de US$ 1 trilhão até o final da década.
A Nvidia alcançará um marco significativo em 2030, quando sua capitalização de mercado atingir US$ 2 trilhões. Essa conquista será possível por uma série de fatores, um dos quais é a compra significativa de chips Nvidia por conhecidas empresas de tecnologia chinesas. A compra de chips Nvidia por conhecidas empresas de tecnologia chinesas não apenas aumenta a receita da Nvidia, mas também consolida a posição da empresa como o maior fornecedor mundial de soluções de computação avançada. A Nvidia será capaz de ampliar sua influência e conquistar um lugar significativo para si mesma no mercado de tecnologia chinês em rápido desenvolvimento, graças a esta aliança estratégica.
1. Encomendas substanciais de empresas de tecnologia chinesas
Quatro grandes entidades de tecnologia chinesas – Baidu, ByteDance, Tencent e Alibaba – fizeram pedidos conjuntos no valor de US$ 1 bilhão. O pedido acumulado englobou cerca de 100.000 chips Nvidia A800, com entrega prevista para o final do mesmo ano. Essas empresas também agendaram outro pedido, avaliado em US$ 4 bilhões, para entrega em 2024. Os pedidos substanciais feitos por essas grandes empresas de tecnologia chinesas indicam sua forte demanda por chips Nvidia A800, conhecidos por seus recursos de alto desempenho. Essa parceria destaca o compromisso das empresas em permanecer na vanguarda dos avanços tecnológicos e sua expectativa de crescimento futuro no setor. Os gigantes tecnológicos chineses encomendarão cada vez mais.
2. Papel essencial dos chips Nvidia na IA
A crescente importância da Inteligência Artificial nas aplicações modernas criou um aumento na demanda por chips poderosos. Os chips Nvidia, como o A800, são componentes integrais quando se trata de criar modelos avançados de IA. A magnitude do pedido dos gigantes da tecnologia da China destaca o papel fundamental dos chips no desenvolvimento da tecnologia de IA. Esses chips são projetados especificamente para lidar com cálculos complexos e acelerar algoritmos de IA, tornando-os indispensáveis para o treinamento de modelos de aprendizado profundo. Com os gigantes da tecnologia da China investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento de IA, espera-se que a demanda por chips Nvidia continue aumentando no futuro previsível.
3. Potenciais Restrições à Exportação
Uma preocupação iminente para muitas empresas internacionalmente tem sido o potencial de uma nova proibição de exportação dos EUA. Essa apreensão desempenhou um papel na decisão das empresas chinesas de garantir chips Nvidia em grandes quantidades, garantindo que seus avanços de IA não sejam prejudicados por desenvolvimentos geopolíticos. Muitas empresas asiáticas reconheceram a criticidade dos chips Nvidia na condução de seus avanços de IA e estão tomando medidas proativas para proteger seu progresso. Ao armazenar esses chips, eles visam mitigar qualquer interrupção potencial causada pelo futuro incerto das políticas de exportação dos EUA, garantindo assim uma continuação suave de seus avanços tecnológicos.
4. Características da Nvidia A800
O A800 é uma versão simplificada de sua contraparte, o A100. Embora o A800 tenha uma taxa de dados reduzida em comparação, sua demanda permanece inabalável devido à indisponibilidade do modelo A100. Os clientes continuam confiando no A800 por seu desempenho confiável e economia, apesar da taxa de dados mais baixa. A popularidade do A800 também decorre de sua compatibilidade com os sistemas existentes, tornando-o uma escolha conveniente para empresas que precisam de uma solução confiável.
5. Dependência da Nvidia para treinamento LLM
Os Large Language Models (LLMs) representam a vanguarda da tecnologia de IA, e seu treinamento depende fortemente de chips sofisticados. Na ausência da tecnologia da Nvidia, a capacidade das empresas de treinar esses modelos avançados ficaria consideravelmente comprometida. A tecnologia da Nvidia, como suas poderosas unidades de processamento gráfico (GPUs), fornece o poder computacional necessário para treinar grandes modelos de linguagem. Essas GPUs são projetadas especificamente para lidar com os cálculos complexos necessários para o treinamento de IA, permitindo que as empresas obtenham um treinamento de modelo mais rápido e eficiente. Sem acesso à tecnologia da Nvidia, as empresas enfrentariam desafios significativos para aproveitar todo o potencial de grandes modelos de linguagem e avançar na pesquisa de IA.
A avaliação da Nvidia pode ser difícil de superar, mas seu domínio na indústria de semicondutores decorre de seus recursos de software. A forte plataforma de software da Nvidia atraiu provedores de nuvem para atualizar para chips Nvidia. No entanto, se o crescimento da receita e dos lucros diminuir para um CAGR de 10% nos próximos sete anos, é improvável que sustente suas avaliações atuais. Para atingir uma avaliação de US$ 2 trilhões, a Nvidia precisaria negociar em vendas 21 vezes superiores, o que depende da manutenção de sua avaliação premium.
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source – mpost.io
