O plano da Nvidia para ampliar o financiamento de infraestrutura de inteligência artificial enfrenta questionamentos de bancos e investidores sobre o valor dos chips utilizados como garantia.
Credores avaliam que as GPUs podem perder valor mais rapidamente do que a empresa projeta e buscam garantias adicionais antes de financiar operações de longo prazo.
A estratégia, anunciada em agosto com investidores como Blackstone, Apollo e KKR, prevê até US$ 500 bilhões em financiamento para facilitar o acesso de desenvolvedores de IA à capacidade computacional da Nvidia.
Parte das operações utiliza chips avançados como garantia dos empréstimos. O objetivo da fabricante é transformar capacidade computacional em um ativo de infraestrutura que possa receber financiamento de longo prazo, em um modelo semelhante ao utilizado no leasing de aeronaves.
Fontes bancárias e gestores de crédito ouvidos pela Reuters, porém, afirmaram que ainda existem dúvidas sobre quanto esses equipamentos valerão ao longo dos anos e por quanto tempo continuarão gerando receitas suficientes para sustentar as operações.
Leia mais:
- Cooperativas de crédito passam a acessar fundos regionais de desenvolvimento
- OpenAI e Anthropic apoiam notificação obrigatória de incidentes com agentes de IA na Austrália
- FMI alerta que avanço da IA pode aumentar riscos para a economia global
- Quando será o segundo turno das eleições de 2026? Veja a próxima data de votação
- Eleições 2026: veja como ficou o cenário após o primeiro turno
Credores querem garantias adicionais
A Nvidia defende que suas GPUs mais avançadas podem continuar gerando receita por até uma década. Parte dos investidores trabalha com projeções mais conservadoras.
Segundo fontes ouvidas pela Reuters, bancos podem exigir garantias adicionais da própria Nvidia ou contratos de longo prazo com clientes de grau de investimento para dar suporte aos empréstimos.
“Wall Street é muito mais conservadora”, afirmou Tony Trzcinka, gestor sênior de portfólio da Impax Asset Management, ao comentar a estimativa de vida econômica apresentada pela fabricante.
A Nvidia afirma que seu poder computacional pode funcionar como um ativo produtivo e durável.
“Nosso poder computacional de IA é um ativo produtivo, durável e fungível que pode viabilizar financiamento a longo prazo. Nossos parceiros financeiros avaliam cada oportunidade de forma independente, incluindo compromissos com clientes, fluxo de caixa esperado e valor residual”, declarou um porta-voz da empresa.
Segundo a companhia, as estruturas utilizadas nos financiamentos poderão variar conforme esse mercado se desenvolve.
Vida útil das GPUs está no centro da discussão
Um dos principais pontos de divergência está na velocidade de depreciação dos chips.
Jensen Huang, CEO da Nvidia, afirma que as GPUs podem permanecer economicamente úteis por até dez anos. Já bancos costumam utilizar períodos menores para calcular o valor dos equipamentos.
“Normalmente, os bancos financiam GPUs com base em um cronograma de depreciação de três a quatro anos”, explicou Trzcinka.
Andrew Chang, diretor da S&P Global Ratings, também afirmou que a agência adota uma avaliação conservadora sobre o valor residual dos equipamentos, embora reconheça evidências de que algumas GPUs continuam operando por mais de cinco anos.
A dificuldade está na ausência de um histórico suficientemente longo para determinar como chips utilizados em IA manterão seu valor em um mercado marcado pelo lançamento frequente de novas gerações de hardware.
Nvidia cita estudos que apontam vida útil maior
Para sustentar sua avaliação, a Nvidia cita estudos que indicam uma ampliação do período de utilização dos servidores pelas grandes empresas de computação em nuvem.
Segundo esses levantamentos, períodos de depreciação que anteriormente ficavam entre três e quatro anos estão sendo ampliados para cinco ou seis anos em algumas companhias.
A fabricante também menciona uma avaliação da Barkr, especializada na análise de ativos relacionados à IA, segundo a qual os sistemas GB300 NVL72 poderiam apresentar vida útil entre nove e dez anos.
Para investidores, entretanto, vida útil técnica e capacidade de gerar receita ao longo do período não são necessariamente equivalentes.
Por isso, gestores avaliam que empréstimos lastreados nesses equipamentos podem exigir juros maiores, reservas financeiras adicionais e mecanismos mais robustos de proteção aos credores.
Nvidia tenta criar mercado semelhante ao leasing de aeronaves
A estratégia busca estabelecer uma nova classe de financiamento para a infraestrutura de inteligência artificial. Em vez de depender apenas de clientes que compram ou alugam diretamente capacidade computacional, a Nvidia pretende atrair capital institucional para financiar os equipamentos utilizados por desenvolvedores de IA.
Huang descreveu o objetivo como transformar a capacidade computacional da companhia em um “ativo de infraestrutura viável para investimento”.
O modelo também busca responder às críticas sobre financiamento circular, situação em que uma empresa participa do financiamento necessário para que seus próprios clientes adquiram seus produtos. A Nvidia afirma que a entrada de investidores institucionais independentes reduz essa preocupação.
Primeiras operações combinam chips e contratos de clientes
Algumas operações realizadas no mercado mostram que os chips, isoladamente, ainda não são a principal garantia considerada pelos credores.
A CoreWeave, empresa da qual a Nvidia é acionista, concluiu neste ano uma operação de US$ 8,5 bilhões lastreada em GPUs e com grau de investimento.
O financiamento recebeu classificação A3 principalmente porque os pagamentos também são sustentados por contratos com a Meta, considerada uma contraparte com elevada capacidade de pagamento.
Em outra operação, a Broadcom forneceu garantia superior a 80% de uma estrutura de US$ 35 bilhões relacionada à capacidade computacional utilizada pela Anthropic.
A própria Nvidia já forneceu garantia de valor residual em um financiamento ligado ao projeto de data center da SB Energy, em Ohio, segundo S&P e Moody’s.
Investimentos em IA aumentam demanda por novas fontes de capital
O debate ocorre enquanto empresas de tecnologia investem centenas de bilhões de dólares em data centers, chips e infraestrutura energética para atender à expansão da inteligência artificial.
Com o crescimento desses projetos, estruturas como crédito privado e financiamento de fornecedores passaram a ocupar espaço maior no setor.
Segundo fontes ouvidas pela Reuters, a demanda pelos financiamentos associados à Nvidia permanece elevada apesar das discussões sobre garantias.
Algumas das operações em negociação, que somariam dezenas de bilhões de dólares, devem combinar os próprios chips com contratos de clientes e garantias adicionais.
Para os investidores, o desempenho dessas primeiras operações poderá ajudar a estabelecer parâmetros sobre depreciação, valor residual e risco de crédito das GPUs. Esses fatores serão importantes para determinar se chips avançados poderão se consolidar como garantia de longo prazo para o financiamento da infraestrutura de inteligência artificial.
Newsletter Corporis Brasil
Cadastre-se e receba direto no seu e-mail as principais notícias sobre economia, mercado e cenários financeiros. Acompanhe análises, indicadores e movimentos que influenciam empresas, investimentos e estratégias de crescimento.
Foto: ChatGPT
