O que esperar das ações da Nvidia em 2026

A Nvidia encerrou 2025 com desempenho expressivo, com ações registrando alta superior a 35% impulsionadas pela demanda por suas GPUs líderes de mercado. Para o exercício fiscal que se encerra em janeiro, a expectativa é de crescimento de receitas superior a 63%.

A companhia mantém um ritmo de lançamentos anual de novas arquiteturas. A cada dois anos surge uma nova geração, como Hopper (2022), Blackwell (2024) e Rubin prevista para 2026, com versões Ultra nos anos intermediários que ampliam memória e rede. O mercado acompanha esse ciclo e a base de clientes observa com atenção.

O ano de 2026 é visto como mais desafiador, pois cresce a pressão por entregas de resultados à medida que a economia da IA ganha peso. Analistas destacam o equilíbrio entre inovação acelerada e expectativas de clientes, investidores e concorrentes.

Novos produtos: avanço do Blackwell Ultra e chegada do Rubin

A Nvidia já avança com a linha Blackwell Ultra (B300) e GB300, lançada no fim de 2025. Em 2026, espera-se dobrar o volume de embarques, com memórias HBM3e de 288 GB para lidar com modelos de próxima geração, como o GPT-5.

O Blackwell Ultra promete cerca de 1,5 vez mais desempenho em IA e 50% a mais de memória em relação ao B200. A próxima arquitetura Rubin (R100) está prevista para o mesmo ano, com transição para o processo de 3 nm e memórias HBM4. A Rubin deve integrar o Vera CPU, formando um “Superchip” de nova geração.

Segundo a Nvidia, o Rubin pode entregar até 3,3 vezes o desempenho do Blackwell Ultra. Especialistas destacam que o avanço técnico busca sustentar o crescimento da demanda por IA em aplicações de grande escala.

Reabertura do mercado chinês, com restrições

A reabertura parcial do mercado chinês é apontada como potencial fator de impulso para 2026. Com mudanças na política dos Estados Unidos, a empresa planeja iniciar o envio dos chips H200 à China a partir de fevereiro de 2026.

As vendas no mercado chinês devem enfrentar uma tributação de 25% para o governo norte-americano. A estratégia busca recuperar parte da receita perdida com as restrições anteriores, mas o crescimento pode sofrer limitações.

Reguladores chineses adotaram postura cautelosa, buscando reduzir a dependência de tecnologia estrangeira e incentivar o ecossistema doméstico de IA. Compradores chineses podem exigir justificativas para que fornecedores locais não atendam a demandas específicas.

Além disso, grandes clientes já encontraram vias indiretas para acessar hardware da Nvidia, o que indica que o crescimento adicional pode ser contido diante de restrições regulatórias e de políticas de compras locais.

A economia da IA começa a pesar

Investidores dos principais clientes da Nvidia passam a cobrar retornos mais concretos sobre investimentos em IA, influenciando decisões de infraestrutura. Ainda sem lucratividade amplamente comprovada em larga escala, grandes hyperscalers podem reduzir margens sobre GPUs.

A alta demanda por GPUs para inferência, em vez de treinamento, impõe a necessidade de maior vazão, menor latência e menor custo por consulta. A configuração ideal de hardware tende a evoluir com a consolidação da inferência como principal carga de trabalho da IA.

Mesmo com o papel central das GPUs rápidas, a inferência ganha relevância de custo, o que afeta decisões de aquisição e de alocação de capital, mantendo a Nvidia sob pressão para manter eficiência e escalabilidade.

A concorrência segue a lógica econômica

A economia da inferência intensifica a competição. Clientes como Google e Amazon estão desenvolvendo silício próprio para necessidades de inferência, reduzindo a dependência de GPUs externas. Alternativas de código aberto ao CUDA, de fornecedores como AMD, avançam no mercado.

A Broadcom surge como alternativa relevante, também atuando com hyperscalers no desenvolvimento de ASICs de IA personalizados. A AMD deve lançar o Instinct MI400 em 2026, com HBM4, visando o segmento de maior relação custo-benefício.