De Hugging Face aos robôs da Figure: como a Nvidia aposta bilhões de capital no futuro do ecossistema de IA
Jensen Huang liderou pessoalmente a aquisição da Hugging Face por US$ 12,9 bilhões e está negociando um investimento adicional de US$ 1 bilhão na Figure Robotics. Para mitigar o risco de “três grandes clientes contribuírem com 44% da receita”, a Nvidia está conduzindo uma reformulação estratégica com transações que ultrapassam US$ 140 bilhões, apostando fortemente em robôs humanoides e IA local. O objetivo central é usar capital para impulsionar a “era dos mil modelos”, apoiando uma vasta gama de cenários para quebrar o monopólio das grandes empresas e garantir a demanda futura por poder computacional.
A Nvidia está redefinindo o mapa da indústria de IA com uma velocidade e escala sem precedentes. Nos últimos meses, este gigante dos chips completou transações que somam mais de 140 bilhões de dólares e detém um portfólio de investimentos em ações de quase 100 bilhões de dólares. Sua estratégia vai muito além da simples venda de chips—Jensen Huang está tentando construir, com poder de capital, um ecossistema composto por milhares de modelos de IA para diversificar e reduzir o risco de dependência de poucos grandes clientes.
Em 7 de outubro, de acordo com o portal de tecnologia The Information, o próximo foco de investimentos da Nvidia estará centrado em robôs humanoides, tecnologias de direção autônoma e modelos de IA que possam ser executados localmente em dispositivos, uma direção confirmada por vários banqueiros, advogados e investidores com relações com a Nvidia. Entre as iniciativas, a Nvidia já está em negociações para investir cerca de 1 bilhão de dólares na empresa de robótica humanoide Figure, que está avaliada em aproximadamente 38 bilhões de dólares antes desta rodada de financiamento.
O que impulsiona essa ofensiva de investimentos é a contínua preocupação de Jensen Huang sobre a posição da Nvidia no mercado. A Nvidia revelou que, nos seis meses encerrados em julho deste ano, três clientes foram responsáveis por 44% do seu faturamento total. Essa estrutura de clientes excessivamente concentrada é o principal motivo por trás dessa arquitetura de capital na casa dos bilhões. Ao mesmo tempo, o spread dos Credit Default Swaps da Nvidia se ampliou em agosto, e alguns investidores expressaram preocupação com a exposição ao risco financeiro da empresa.
Aquisição da Hugging Face: um jogo de velocidade e confiança
A aquisição da Hugging Face pela Nvidia é um dos casos mais emblemáticos nesta onda de transações.
A Hugging Face é uma plataforma open source de modelos de IA com dez anos de existência, que há muito tempo chama a atenção de várias empresas interessadas em adquiri-la. No início do verão deste ano, após um ataque ao sistema da Hugging Face, a OpenAI rapidamente iniciou negociações para investir 100 milhões de dólares; Salesforce e outros concorrentes também manifestaram interesse em adquirir a empresa.
O ponto de virada ocorreu quando Clem Delangue, cofundador da Hugging Face, entrou em contato diretamente com Jensen Huang. Segundo relatos, fontes afirmam que Huang avançou rapidamente nas negociações e prometeu a Delangue que a Nvidia era a única parceira capaz de garantir a continuidade da comunidade de modelos open source da Hugging Face. No final, a Nvidia concluiu a aquisição por 12,9 bilhões de dólares, o que equivale a mais de 80 vezes a receita anualizada de cerca de 150 milhões de dólares da Hugging Face.
Delangue declarou, durante a coletiva de imprensa:
“Ao longo de toda a trajetória da Hugging Face, recebemos muitas propostas de investimentos e aquisições — sempre recusamos. Mas neste verão, a hora chegou.”
Lógica do ecossistema: combatendo o risco de concentração de clientes, apostando na ‘era dos mil modelos’
A lógica de investimento da Nvidia está enraizada em um reconhecimento sóbrio da vulnerabilidade de seu próprio modelo de negócios.
A Nvidia possui cerca de 99 bilhões de dólares em caixa e títulos, além de um fluxo de caixa robusto. Jensen Huang planeja usar esse poder financeiro para diversificar o ecossistema de IA — permitindo que milhares de modelos atendam a milhares de casos de uso, em vez de serem dominados por poucos gigantes.
Segundo relatos, um investidor de infraestrutura de IA próximo das operações da Nvidia comentou: “Se eu estivesse na sala de estratégia de Jensen Huang, faria de tudo para inclinar a balança para um mundo com milhares de modelos atendendo a milhares de usos.”
No campo dos modelos, a Nvidia já investiu na Anthropic, na xAI de Elon Musk e na empresa de modelos abertos Reflection AI. Além disso, a Nvidia realizou uma transação de 6 bilhões de dólares para licenciamento de software e contratação de talentos da Poolside, em parte para acelerar o desenvolvimento de seu modelo open source, o Nemotron — este ano, funcionários da Poolside já lançaram o modelo de IA de pesos abertos Laguna.
Segundo reportagens da The Information, a Nvidia também está negociando um investimento de cerca de 2,5 bilhões de dólares no laboratório de IA Thinking Machines Lab, fundado pela ex-CTO da OpenAI, Mira Murati.
IA local e computação de borda: o próximo campo de batalha
Com a popularização dos AI Agents, cresce rapidamente a demanda por computação local, e a Nvidia está investindo ativamente nos mercados além dos data centers tradicionais.
Desde o início deste ano, agents de IA capazes de lidar com tarefas multi-etapas localmente vêm ganhando espaço, aumentando a demanda dos usuários por dispositivos com poder local de computação. A Nvidia lançou a série DGX Spark, projetada especificamente para rodar AI Agents localmente.
Em junho deste ano, engenheiros da empresa de buscas de IA Perplexity demonstraram para a Nvidia como rodar seu software de AI Agent em dois computadores DGX Spark. O resultado impressionou Jensen Huang, levando a intensas negociações entre as partes durante todo o verão.
Segundo fontes, Aravind Srinivas, cofundador e CEO da Perplexity, chegou a sugerir que a Nvidia adquirisse integralmente a Perplexity. Em seguida, as empresas discutiram um acordo de licenciamento tecnológico e aquisição de talentos avaliado em pelo menos 20 bilhões de dólares.
No fim, em agosto, foi anunciado um acordo de cooperação entre as partes.A Perplexity lançou um novo aplicativo, o Portable Computer, otimizado para o DGX Spark, enquanto a Nvidia planeja participar da nova rodada de financiamento da Perplexity com cerca de 3 bilhões de dólares. Antes do aporte, a empresa estava avaliada em aproximadamente 35 bilhões de dólares.
Aposta nos data centers: risco financeiro aparece
A escala das garantias de crédito nos megaprojetos de data center da Nvidia já levanta preocupações para alguns investidores.
Segundo informações, no projeto do grande data center desenvolvido pela SB Energy, controlada pelo SoftBank, em terras federais em Ohio, a Nvidia inicialmente discutiu apoiar com até 250 bilhões de dólares em garantias de crédito para apoiar a OpenAI no aluguel do data center, para rodar e treinar seus modelos. Jensen Huang comentou em seu blog que esse campus de data centers poderia comportar cerca de 600 bilhões de dólares em capacidade computacional da Nvidia.
No entanto, o spread dos Credit Default Swaps da Nvidia se ampliou em agosto, e o próprio Huang monitorou de perto sua variação. Por fim, a Nvidia reduziu a garantia de crédito na primeira fase para 105 bilhões de dólares, implementando o projeto em etapas para ganhar tempo para futuras decisões. Ao mesmo tempo, prometeu investir 3 bilhões de dólares antes e depois do IPO da SB Energy.
Além disso, a Nvidia participou da última rodada de financiamento da OpenAI, investindo 30 bilhões de dólares, sendo que os últimos 10 bilhões foram liberados em 1º de outubro.
Para dispersar a pressão financeira, no início de agosto Jensen Huang reuniu seis grandes instituições de Wall Street — incluindo Blackstone, Apollo Global Management e Goldman Sachs — para apoiar um financiamento de hardware de 500 bilhões de dólares. A Nvidia afirmou que pode garantir até 25% de algumas dessas transações.
No evento Goldman Sachs Technology Conference de setembro, em São Francisco, Jensen Huang respondeu às preocupações sobre o risco:
“As pessoas estão começando a perceber que qualquer lugar onde eu invista não é um mau investimento, porque sou um investidor informado. Não assumimos nenhum risco — o que eu quero é certeza.”
Mecanismo da máquina de negócios: o envolvimento direto de Jensen Huang
O sistema de transações da Nvidia é coordenado pela equipe de desenvolvimento corporativo liderada por Vishal Bhagwati, ex-executivo da HPE e da Oracle, mas o próprio Jensen Huang se envolve pessoalmente nos detalhes das negociações-chave.
Em aquisições de alto valor como a Hugging Face, Huang liderou pessoalmente a precificação e as negociações. Ele também se encontra regularmente com fundadores de startups, investidores e executivos de empresas apoiadas por fundos privados para entender o uso de seus produtos e possíveis oportunidades de cooperação — um método de coleta informal de informações semelhante ao praticado por outros líderes de tecnologia como Satya Nadella, CEO da Microsoft.
Vale notar que a Nvidia nem sempre consegue sair na frente. Em julho deste ano, a empresa tinha intenção de participar da disputa para adquirir o marketplace de modelos de IA, OpenRouter, mas por precisar de mais tempo para avaliar a transação, perdeu a oportunidade — que ficou com a Stripe por 8 bilhões de dólares. Logo, a Nvidia voltou-se para outros alvos e, nos dois meses seguintes, concluiu negócios que somaram mais de 140 bilhões de dólares.
No fim de julho, o valor de mercado dos investimentos em ações detidos pela Nvidia estava próximo de 100 bilhões de dólares, além de outros 25 bilhões em compromissos de investimentos futuros ainda pendentes. De acordo com relatos, várias fontes afirmam que mais negócios estão sendo preparados.
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