Principais Conclusões
- Jason Goodison, CTO da General Compute, diz que os chips da NVIDIA têm dificuldade com a decodificação em modelos de IA muito grandes e que tokens rápidos podem ser vendidos por 3 a 5 vezes o preço.
- Isso coloca o poder de precificação da NVIDIA em risco à medida que empresas construídas para velocidade, como a Cerebras, disputam o segmento premium, embora a NVIDIA não perca vendas enquanto a oferta permanecer apertada.
- A NVIDIA já espera que sua margem bruta caia para 71% a 72% no trimestre de janeiro de 2027, e pagou US$ 13 bilhões em um acordo com a Groq que adiciona um acelerador de inferência à sua próxima plataforma.
- A 17 vezes os lucros futuros, seu menor nível em cinco anos, a ação já precifica mais do que esse risco, e as previsões de margem do relatório de 17 de nov. são o próximo ponto a observar.
A NVIDIA (NVDA) tem um ponto fraco, e uma das pessoas que constroem sobre seus chips acabou de dizer isso abertamente.
Jason Goodison, cofundador e CTO da General Compute, participou do podcast MTS no dia em que sua empresa anunciou uma Série A de US$ 100 milhões para construir uma nuvem de inferência em chips projetados para isso. Sua equipe executa a primeira etapa de resposta a um prompt, chamada de preenchimento prévio (prefill), nas GPUs da NVIDIA, e Goodison diz que "a NVIDIA faz um ótimo trabalho nisso."
A segunda etapa, a decodificação (decode), escreve a resposta um token por vez. Ele não usou meias palavras:
"A decodificação é onde, sabe, gerar um token por vez é onde a NVIDIA realmente tem dificuldades nos modelos muito grandes."
Essa é uma linha difícil de ouvir para os acionistas da NVIDIA.
A General Compute entrega a decodificação a parceiros como a Cerebras (CBRS), que ele diz dividir um modelo grande em várias wafers e gerar "até 2000 tokens por segundo."
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Os clientes pagarão mais por velocidade
Perguntado sobre quando a IA rápida se tornará a norma, Goodison disse que o prêmio já existe: "você pode cobrar múltiplos pelo mesmo token se ele for rápido. Então, se você quiser cobrar 3 a 5 vezes mais, você vai querer produzir um token rápido."
E ele não acha que a demanda está a anos de distância: "Acho que na ordem de alguns meses a seis meses é quando as pessoas realmente começarão a exigir tokens rápidos." Seus amigos engenheiros, ele diz, já estão mudando para o Codex Ultrafast da OpenAI.
Goodison apontou para o grande acordo da OpenAI com a Cerebras, que permite colocar seus modelos de fronteira em "essa experiência ultrarrápida." A Cerebras avalia esse acordo, por 750 megawatts de poder computacional, em mais de US$ 20 bilhões, de acordo com seu comunicado do primeiro trimestre.
Portanto, os tokens pelos quais os clientes pagarão mais são aqueles que Goodison diz que o hardware da NVIDIA é pior em produzir.
A NVIDIA ainda vende tudo o que consegue produzir
Nada disso custa uma venda à NVIDIA hoje. O próprio Goodison diz isso: "no momento, toda a indústria está com restrições de oferta. Então, qualquer inferência é uma boa inferência."
As próprias previsões da NVIDIA corroboram isso. A administração espera que a receita suba cerca de 70% no ano que termina em janeiro de 2028 e chama isso de um número limitado pela oferta. Os analistas esperam que a receita mais do que quadruplique em três anos, de US$ 216 bilhões no ano encerrado em janeiro de 2026 para US$ 903 bilhões no ano que termina em janeiro de 2029:
Nada do que Goodison disse deveria mover essas estimativas: tokens rápidos vêm além da inferência que os clientes já não conseguem obter o suficiente.
A luta é pelo prêmio
O risco é para o poder de precificação da NVIDIA. Sua margem bruta ultrapassou 70% em cada um dos últimos três anos fiscais:
E ela já está sob pressão: a administração espera que ela atinja o fundo de 71% a 72% no trimestre de janeiro de 2027, à medida que os custos de memória sobem, em relação a 75,0% no trimestre de julho de 2026.
Se os clientes dispostos a pagar 3 a 5 vezes mais por velocidade levarem esse negócio para a Cerebras e para as nuvens que a General Compute está construindo, a NVIDIA mantém o volume e perde o topo de sua lista de preços.
A NVIDIA já pagou por uma solução
Em dezembro de 2025, a NVIDIA pagou US$ 13 bilhões em seu acordo com a Groq, com mais US$ 4 bilhões ainda devidos, diz seu relatório anual.
A administração inclui o acelerador de inferência da Groq na Vera Rubin, sua próxima plataforma, e coloca a oportunidade de receita da Vera Rubin em cerca de US$ 40 bilhões por gigawatt de capacidade de data center, contra cerca de US$ 25 bilhões para a Grace Blackwell.
Minha leitura: a NVIDIA vê o mesmo problema de decodificação que Goodison vê, e está gastando para manter esses tokens premium em seus próprios sistemas.
A 17x, muitas más notícias já estão precificadas
Após um outubro difícil, a NVIDIA negocia a 17 vezes os lucros futuros, seu menor nível em cinco anos e menos da metade de sua média de cinco anos de 36x:
Conclusão: o ponto de Goodison é uma má notícia para as margens da NVIDIA daqui a um ou dois anos, à medida que clientes que querem os tokens mais rápidos os compram de hardware construído para velocidade. Mas a NVIDIA ainda vende todos os chips que consegue produzir, já está comprando sua entrada na inferência rápida com a Groq, e a 17x, acho que o mercado está precificando muito mais dor do que um nicho premium pode causar.
Claro, se o cronograma de Goodison estiver correto, saberemos em breve. Observe se a NVIDIA mantém suas previsões de margem para o trimestre de janeiro quando reportar em 17 de nov.
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