Acabei de ouvir Jensen Huang apresentar números bastante impressionantes na última chamada de resultados, e acho que as pessoas estão a subestimar o que isto significa para os próximos anos.

Assim, a Nvidia está prestes a lançar a plataforma Vera Rubin na segunda metade deste ano, e as especificações são honestamente incríveis. Estamos a falar de treinar modelos de IA com 75% menos GPUs em comparação com o Blackwell, além de reduzir os custos por token de inferência em 90%. Para contextualizar, os tokens são basicamente pedaços de dados que os modelos de IA geram, e cada token tem um custo para ser produzido. Quando cortas esses custos de forma tão drástica, estás a abrir uma enorme oportunidade para as empresas de IA expandirem o uso e as margens.

Mas aqui está a parte realmente interessante. Durante a chamada de resultados, Jensen Huang fez um comentário que ficou comigo. Ele disse que o mundo gastou cerca de $400 bilhões por ano em infraestrutura de computação clássica historicamente, mas a capacidade necessária para cargas de trabalho de IA é mil vezes maior. Não é um erro de digitação. Mil vezes. Ele também tem vindo a dizer que os gastos com infraestrutura de centros de dados de IA podem atingir $4 trilhões anualmente até 2030.

Agora, isso parece ambicioso, mas pensa no que realmente está a acontecer. A Nvidia acabou de reportar uma receita de $215,9 mil milhões para o ano fiscal de 2026, um aumento de 65% em relação ao ano anterior. A receita de centros de dados sozinha foi de $193,7 mil milhões, crescendo 68%. Estão a prever uma receita de Q1 FY2027 de $78 mil milhões, o que representaria um aumento de 77%. E basicamente estão a dizer que a maior parte desse crescimento vem dos centros de dados.

O que é louco é que a Nvidia está a competir principalmente consigo mesma neste momento, não com os seus concorrentes. A procura ainda supera a oferta. A plataforma Vera Rubin vai representar mais uma melhoria de salto, e Jensen Huang parece bastante convencido de que os gastos em infraestrutura não vão desacelerar tão cedo.

Do ponto de vista de avaliação, a ação está a negociar a um P/E de 36,1 neste momento, o que na verdade está 41% abaixo da média dos últimos 10 anos de 61,6. A Wall Street espera que os lucros cresçam para $8,23 no ano fiscal de 2027, o que colocaria o P/E futuro em apenas 21,5. Para comparação, o S&P 500 está a negociar a um P/E trailing de 24,7. Portanto, mesmo que a Nvidia não suba muito mais no próximo ano, pode na verdade estar mais barata do que o mercado em geral.

Se a estimativa de lucros da Wall Street se concretizar, a ação precisaria quase duplicar para atingir a sua avaliação média histórica. Isso antes de considerar qualquer potencial de valorização com a adoção acelerada de IA, à medida que os custos de inferência continuam a diminuir. Certamente algo para acompanhar enquanto nos aproximamos da segunda metade do ano.