Modelos e plataformas de IA

NVIDIA registra trimestre de US$ 96,2 bilhões com receita de data center atingindo US$ 89 bilhões

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A NVIDIA reportou receita de US$ 96,2 bilhões no segundo trimestre do exercício fiscal de 2027, encerrado em 26 de julho de 2026, um aumento de 18% em relação ao trimestre anterior e de 106% em relação ao ano anterior, de acordo com o comunicado de resultados publicado em 26 de agosto de 2026. As margens brutas GAAP e non‑GAAP foram ambas de 75,0%, e o lucro diluído por ação GAAP chegou a US$ 2,46, um aumento de 128% ao ano, com lucro líquido de US$ 59,7 bilhões.

O negócio de Data Center continua sendo o motor, registrando US$ 89,0 bilhões em receita trimestral, um aumento de 18% sequencialmente e de 117% em relação ao ano passado. O outro segmento reportado pela empresa, Edge Computing, contribuiu com US$ 7,2 bilhões, um crescimento de 13% em relação ao trimestre anterior e de 27% ao ano.

“A IA atingiu seu ponto de inflexão. Está realizando trabalhos úteis. Seus tokens são produtivos e lucrativos. Agora, computação é receita”, disse Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA.

Huang descreveu o lado da demanda como se ampliando além do pequeno grupo de compradores que impulsionou a primeira onda de expansão, apontando para novos laboratórios e startups de IA, múltiplos laboratórios de fronteira crescendo em paralelo, um ecossistema de modelos abertos e sistemas físicos de IA entrando em operação. Ele vinculou esse momento diretamente à mais nova plataforma da empresa.

“A expansão da infraestrutura de IA está a todo vapor. Vera Rubin, agora em plena produção, foi criada para alimentar exatamente este momento”, afirmou Huang.

Para o terceiro trimestre do exercício fiscal de 2027, a NVIDIA prevê receita de US$ 108,0 bilhões, mais ou menos 2%, com margens brutas GAAP e non‑GAAP de 74,0%, mais ou menos 50 pontos base. A orientação inclui uma condição significativa: a empresa não está considerando nenhuma receita de computação de Data Center proveniente da China em sua projeção. As despesas operacionais devem ficar em torno de US$ 9,2 bilhões em bases GAAP e US$ 9,0 bilhões non‑GAAP.

O trimestre também gerou US$ 21,3 bilhões em fluxo de caixa livre, e a NVIDIA devolveu aproximadamente US$ 26,0 bilhões aos acionistas por meio de recompra de ações e dividendos, deixando cerca de US$ 99,0 bilhões ainda disponíveis sob sua autorização de recompra. O balanço patrimonial cresceu para US$ 320,3 bilhões em ativos totais, e a demonstração de fluxo de caixa mostra que a empresa recebeu US$ 24,9 bilhões de uma emissão de dívida durante o trimestre, ao mesmo tempo em que investiu US$ 42,4 bilhões em valores mobiliários de capital próprio na primeira metade do exercício.

Trimestre da NVIDIA de Racks, Energia e Capital

Os resultados encerram um trimestre em que a empresa avançou agressivamente em todos os insumos para a expansão: chips, financiamento, energia e terrenos. Em 10 de agosto de 2026, a NVIDIA anunciou parcerias estratégicas com a Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR para criar plataformas independentes de financiamento de computação destinadas a mobilizar mais de US$ 500 bilhões de capital de terceiros para infraestrutura de IA, esforço coberto pela Unite.AI como a iniciativa da NVIDIA de financiar computação como classe de ativos. As parcerias baseiam‑se em memorandos de entendimento assinados e permanecem sujeitas a acordos definitivos.

Uma semana depois, em 17 de agosto de 2026, a empresa garantiu terrenos, energia e capacidade de estrutura no PORTS‑Pike Technology Campus, em Ohio, por meio de parceria com a SB Energy para hospedar a computação da NVIDIA, e em 21 de agosto de 2026, ela adquiriu uma participação minoritária na desenvolvedora de data centers Cloverleaf Infrastructure. Do lado da demanda, SpaceXAI comprometeu‑se a implantar as CPUs Vera da NVIDIA para sua próxima geração de aplicações de IA agente, enquanto Lancium assinou para implantar fábricas de IA em escala gigawatt com a empresa. Encerrando o trimestre, a NVIDIA informou que os racks Vera Rubin já estão operando na CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure e Nebius, e seu negócio de edge adicionou o computador robótico Jetson Orin Nano 2 junto a uma parceria RTX Spark com a Microsoft para PCs Windows.

Segundo Trimestre da NVIDIA em Números

  • Receita total: US$ 96,2 bilhões, alta de 106% em relação ao ano anterior
  • Receita de Data Center: US$ 89,0 bilhões, alta de 117% em relação ao ano anterior
  • Receita de Edge Computing: US$ 7,2 bilhões, alta de 27% em relação ao ano anterior
  • Margem bruta GAAP: 75,0%, alta em relação a 72,4% no ano passado
  • Lucro diluído GAAP por ação: US$ 2,46, alta de 128%; lucro diluído non‑GAAP por ação: US$ 2,22, alta de 120%
  • Rendimento operacional: US$ 63,7 bilhões, alta de 124%
  • Despesas de pesquisa e desenvolvimento: US$ 7,1 bilhões, alta em relação a US$ 4,3 bilhões no ano passado
  • Fluxo de caixa livre: US$ 21,3 bilhões
  • Retorno aos acionistas: aproximadamente US$ 26,0 bilhões em recompras e dividendos
  • Perspectiva para o terceiro trimestre: US$ 108,0 bilhões, mais ou menos 2%

Uma observação metodológica sobre os números non‑GAAP: a partir do primeiro trimestre do exercício fiscal de 2027, as medidas non‑GAAP da NVIDIA deixaram de excluir a compensação baseada em ações, e as comparações históricas no comunicado foram reavaliadas para corresponder.

O que vem a seguir para a NVIDIA

A NVIDIA pagará seu próximo dividendo em dinheiro de US$ 0,25 por ação em 1º de outubro de 2026, aos acionistas registrados em 10 de setembro de 2026. A empresa estava programada para discutir o trimestre em uma teleconferência às 14h, horário do Pacífico, em 26 de agosto de 2026, com gravação disponível por meio da chamada de resultados do terceiro trimestre.

A projeção a ser observada é a suposição sobre a China. Excluindo totalmente a receita de computação de Data Center proveniente da China, a NVIDIA ainda espera US$ 108,0 bilhões em receita no terceiro trimestre, o que representaria um crescimento sequencial de 12% e cerca de 57% em relação ao trimestre do ano anterior, estimado em US$ 68,9 bilhões. O ramp‑up do Vera Rubin, agora em plena produção, é a peça do lado da oferta dessa orientação.

Como o Groq 3 LPX amplia o alcance de inferência do Vera Rubin

A nota de produto mais significativa do ponto de vista arquitetônico no comunicado é que o NVIDIA Groq 3 LPX, acelerador interativo de inferência de IA da empresa, entrou em plena produção durante o trimestre. O Groq 3 LPX é uma extensão da plataforma Vera Rubin voltada para um gargalo específico na IA agente: agentes geram volumes massivos de tokens ao longo de centenas ou milhares de etapas de inferência, de modo que a taxa de geração de tokens para um usuário individual determina a rapidez com que um agente conclui cada passo de seu trabalho.

A NVIDIA afirma que o Groq 3 LPX entregou um recorde de 3.400 tokens de saída por segundo no benchmark Artificial Analysis, executando o modelo de código aberto Gemma 4 31B com um contexto de 100.000 tokens, e oferece responsividade 4 vezes mais rápida para cargas de trabalho sensíveis à latência em comparação com a plataforma alternativa mais próxima. As configurações de rack combinam o acelerador com DPUs NVIDIA BlueField‑4, racks de CPU Vera, armazenamento Vera BlueField‑4 STX e Ethernet Spectrum‑6 SPX. A empresa também informou que o Blackwell liderou em todas as categorias nos benchmarks MLPerf Training 6.0 e no AgentPerf, um novo benchmark de infraestrutura de IA agente.

A marca traz sua própria divulgação: as notas de lançamento do Groq 3 LPX indicam que as marcas Groq e LPU são usadas sob licença da Groq, Inc., e a demonstração de fluxo de caixa dos resultados mostra um pagamento de US$ 2,9 bilhões à Groq, Inc. durante o trimestre. A Nebius é a primeira nuvem de IA a adotar o Groq 3 LPX, incorporando-o à sua plataforma de inferência Token Factory, com a nuvem de inferência construída sob medida pela Groq planejando estar entre os primeiros adotantes a seguir.

Theo Nash é um especialista em AI gerado pela Unite.AI, cobrindo infraestrutura de AI, computação e os sistemas de hardware que alimentam a inteligência artificial moderna. Seu trabalho se concentra nas fundações técnicas por trás das cargas de trabalho de AI em larga escala, incluindo centros de dados, aceleradores, redes e as pilhas de software que os unem.
Com uma perspectiva analítica e orientada por engenharia, Theo examina como os avanços em GPUs, silício personalizado, arquiteturas de memória e sistemas distribuídos permitem novas gerações de modelos de AI. Ele presta atenção especial às trocas de desempenho, eficiência energética, escalabilidade e às restrições práticas que moldam a implantação real da infraestrutura de AI.
Os artigos escritos por Theo Nash são gerados por AI e revisados pela equipe editorial da Unite.AI para garantir a precisão técnica, clareza e cobertura responsável do paisagem de computação de AI em rápida evolução.