US$ 40 bilhões. Esse é o valor aproximado que a Nvidia já comprometeu com empresas de IA em 2026. Não é receita de venda de chips, mas dinheiro voltando para o ecossistema que compra, conecta e opera suas GPUs.
Segundo números citados pelo TechCrunch em 9 de maio, a OpenAI sozinha responde por US$ 30 bilhões, em um acordo fechado no fim de fevereiro. O restante está espalhado por vários investimentos bilionários em companhias listadas e cerca de 24 rodadas privadas. Matt Bryson, da Wedbush, disse à CNBC que a lógica aprofunda o fosso competitivo da Nvidia.
O mercado entende os dois lados. A estrutura parece desconfortável, mas enquanto o ciclo gira, poucos querem ser os primeiros a pará-lo.
O que há dentro dos US$ 40 bilhões
As transações divulgadas mostram um padrão. A OpenAI recebe capital e continua sendo a maior cliente de GPUs da Nvidia. A Corning pode usar até US$ 3,2 bilhões para ampliar fibra óptica para data centers de IA. A IREN pode converter infraestrutura de mineração em data centers com GPUs. Em todos os casos, o fim da cadeia é demanda por chips Nvidia.
Em 2025 inteiro, a Nvidia fez 67 negócios de venture capital. Nos primeiros cinco meses de 2026, as rodadas privadas já se aproximam de 25, além dos grandes aportes em mercado público e do compromisso com a OpenAI. Isso deixou de ser CVC rotineiro.
Por que investimento circular incomoda
Investimento circular não é novidade, mas costuma acender alerta. A preocupação é que o mesmo dinheiro circule entre várias empresas, fazendo receita e crescimento parecerem mais fortes do que a demanda externa real.
A referência histórica é a bolha de telecom por volta de 2000. Fornecedores financiavam operadoras, que usavam o dinheiro para comprar equipamentos desses mesmos fornecedores. Quando a demanda final não acompanhou, a corrente quebrou.
A versão da Nvidia não é idêntica, porque a empresa compra participação acionária em vez de apenas emprestar a clientes. Mas o risco central é parecido. Se a demanda real de consumidores e empresas ficar atrás da expansão da infraestrutura de IA, um elo fraco pode pressionar todo o sistema.
A aposta real de Jensen Huang
Para a Nvidia, o gargalo já não está apenas na GPU. Energia, refrigeração, conexões ópticas, imóveis de data center, terrenos e acesso à rede elétrica também limitam a expansão.
Por isso a companhia financia diretamente as peças que faltam: fibra na Corning, capacidade de data center na IREN e visibilidade de demanda em empresas de modelos como a OpenAI. A Nvidia não está só vendendo chips; está montando um sistema de computação que funciona melhor dentro de seu próprio ecossistema.
Se esse circuito se sustentar, AMD, Broadcom, os TPUs do Google e o Trainium da Amazon terão mais dificuldade para entrar, mesmo com chips competitivos, porque a cadeia de suprimento já foi capitalizada ao redor da Nvidia.
O outro lado da engenharia financeira
A pergunta difícil é a avaliação. O múltiplo, o retorno sobre capital e a história de caixa da Nvidia dependem da ideia de que ela é uma empresa de chips. Se uma fatia crescente dos lucros for reciclada para clientes e fornecedores, investidores podem começar a vê-la como uma camada de investimento da cadeia de computação de IA.
Uma fabricante de chips e um veículo de investimento recebem múltiplos diferentes. Se o mercado mudar a categoria, até uma capitalização de US$ 3,5 trilhões pode ficar sob pressão.
Até onde isso vai?
O movimento de Huang em 2026 é claro: usar US$ 40 bilhões para moldar demanda e oferta de computação de IA, mantendo compradores e capacidade dentro da órbita da Nvidia.
A estrutura funciona enquanto o crescimento externo for mais rápido que o próprio ciclo. O próximo teste será a adoção paga na OpenAI, na Anthropic e em outras líderes de modelos. Se o mercado corporativo crescer como esperado, o ciclo continua. Se não, a Nvidia terá de explicar quanto do dinheiro investido voltou como demanda durável por GPUs.
Huang aposta no primeiro cenário. A resposta pode aparecer em 2027.
Fontes: CocoLoop, TechCrunch, CNBC