Artificial Intelligencer: Como o Google está adotando a estratégia da Nvidia

Feliz Dia de Ação de Graças antecipado!

Além do brilho vibrante da Las Vegas Strip, um jogo de alto risco se desenrolava na semana passada. Estive presente, junto a alguns centenas de investidores de tecnologia, na conferência anual de Empresas Privadas Inovadoras do Goldman Sachs, onde o clima estava claramente dividido. Em diversas conversas com banqueiros e investidores, ouvia falar da disparidade de sentimento entre as empresas de software públicas e os nomes privados da IA.

Empresas de software públicas, como Salesforce e Adobe, antes as âncoras das avaliações tecnológicas, agora parecem fragilizadas aos olhos dos investidores. Muitos ainda lutam para entender como conviver com novas ferramentas, como a codificação auxiliada por IA, fluxos de trabalho autônomos e sistemas agentivos emergentes — todos fatores que ameaçam o modelo tradicional de software. Enquanto isso, no mercado privado, a energia é bem diferente. Captações bilionárias para IA — de Databricks a Anthropic — continuam atraindo capital, com avaliações que ultrapassam centenas de bilhões de dólares, impulsionadas pela rápida adoção empresarial e crescimento de receitas.

O burburinho em torno de ofertas públicas iniciais (IPOs) também aumenta. Mais empresas se preparam para o próximo ano, ajustando suas narrativas de IA para os registros S-1 — documento necessário para a abertura de capital, que detalha como a IA reduz custos e agiliza a captação de clientes. Paralelamente, a interseção entre tecnologia e finanças se torna ainda mais evidente, com chips e financiamentos para data centers ganhando espaço no pipeline de negócios do Goldman Sachs.

A dinâmica financeira por trás dessa corrida pelo “ouro da IA” desperta tanto entusiasmo quanto preocupação. Nesta análise, exploramos como o Google tem se valido da estratégia de engenharia financeira da Nvidia para conquistar uma fatia do mercado de hardware de IA e por que os investidores de renda fixa estão ficando apreensivos com os gastos em IA.

Google adota a estratégia da Nvidia

A corrida pelo hardware de IA envolve, tanto quanto a tecnologia, a capacidade financeira e a criatividade para estruturar negócios.

Por anos, a Nvidia reinou como a fornecedora preferida para computação de IA. Agora, o Google está adotando parte da estratégia da Nvidia, utilizando seu balanço patrimonial e rating de crédito — aliados aos seus chips — para conquistar clientes e assegurar preciosas capacidades nos data centers.

Tudo começou quando os gigantes da tecnologia investiram em startups de IA — como OpenAI e xAI pela Nvidia; e Anthropic e Safe Superintelligence pelo Google — que, em troca, passaram a executar seus modelos nos hardwares e serviços de nuvem desses investidores.

Hoje, ambas as empresas se assemelham cada vez mais a credores. Para atrair mais clientes para utilizar seus chips proprietários de Unidade de Processamento Tensor (TPU), o Google percebeu que precisa de mais data centers preparados para TPUs. Isso significa financiá-los e criar um ciclo em que os fabricantes de chips investem na infraestrutura que, por sua vez, impulsiona a demanda por seus produtos, assumindo os riscos se esse ciclo for rompido.

A Nvidia estabeleceu o precedente ao passar a subsidiar arrendamentos para suas GPUs — chips poderosos que são o trunfo da IA — auxiliando os clientes no financiamento de enormes clusters de computação. O Google respondeu de forma ainda mais ousada com um acordo complexo firmado no mês passado com a mineradora de bitcoin TeraWulf e o provedor de nuvem FluidStack. Esse acordo rapidamente chamou a atenção dos especialistas financeiros e passou a ser visto como um novo modelo para o financiamento de infraestrutura de IA.

O Google não atuou apenas como cliente dos data centers — a empresa desempenhou, efetivamente, o papel de banco e seguradora, tornando o projeto viável. TeraWulf e FluidStack dificilmente teriam levantado bilhões para construir centenas de megawatts de capacidade de IA, já que poucos credores assinariam contratos de arrendamento de 20 a 25 anos baseados no crédito de startups. Assim, o Google interveio, oferecendo uma garantia de arrendamento de até US$ 1,8 bilhão, substituindo o risco da FluidStack pela solidez do seu rating AA+.

Essa garantia possibilitou o acesso a financiamentos com dívidas a baixo custo, e o Google recebeu warrants conversíveis em aproximadamente 8% da TeraWulf — uma remuneração pelo “aluguel” do seu balanço patrimonial. Ao atuar como fiador, o Google assegura os megawatts necessários para implantações de TPUs em retorno à garantia financeira.

Esses acordos permitem que o Google instale TPUs diretamente em instalações operadas pelos próprios clientes. Se uma startup fracassar, o Google pode assumir o arrendamento. Trata-se de uma versão de alto risco do financiamento de fornecedores — um tipo de engenharia de crédito historicamente reservado para a fabricação de aeronaves.

Conforme os TPUs finalmente ganham tração fora do ecossistema Google, os investidores começam a reconhecer o valor de ter uma alternativa real à Nvidia no mercado.

Claro que a Nvidia não está apenas observando. Em resposta a relatos de que outra gigante de tecnologia estaria explorando um acordo bilionário envolvendo TPUs, a Nvidia declarou: “Estamos satisfeitos com o sucesso do Google — eles fizeram grandes avanços em IA, e continuamos a fornecer para eles. A Nvidia continua na vanguarda da indústria.” A empresa também destacou, em sua última teleconferência de resultados, o expressivo uso de GPUs pela Anthropic após um investimento de US$ 5 bilhões, evidenciando que a Anthropic se tornou uma das maiores consumidora de TPUs fora do Google.

Ambas as empresas estão apostando não só na tecnologia, mas também na engenharia financeira para manter os clientes mais valiosos da IA próximos. A disputa entre GPUs e TPUs não é apenas sobre desempenho — é sobre quem conseguirá financiar o futuro da inteligência.

Gráfico da semana

Wall Street tem enfrentado dificuldades para absorver uma onda de novas dívidas das empresas que estão construindo a infraestrutura global de IA. Dados recentes mostram que hyperscalers como Amazon, Alphabet, Meta e Oracle já emitiram mais de US$ 75 bilhões em bonds de grau de investimento desde o início de setembro, valor que supera o total emitido nos três anos anteriores combinados.

Enquanto investidores do mercado acionário já demonstram apreensão com as avaliações elevadíssimas dos nomes da IA, os investidores em bonds — geralmente mais cautelosos — também começam a ajustar suas expectativas. Os spreads de crédito dos bonds de grau de investimento dos EUA atingiram seus níveis mais altos desde junho, indicando que agora se exige um prêmio maior em relação aos Títulos do Tesouro do que há poucos meses. Essa situação evidencia, de forma sutil, a pressão gerada pela nova dívida emitida pelos hyperscalers da IA.