A Nvidia apresentou nesta semana os resultados do seu terceiro trimestre fiscal de 2026, referentes aos dias 18 e 19 de novembro de 2025, e alcançou uma marca histórica. A empresa registrou receita de 57 bilhões de dólares, um crescimento expressivo tanto em relação ao trimestre anterior quanto ao mesmo período do ano passado. Com esse desempenho, a Nvidia reforça sua posição entre as maiores companhias do mundo em valor de mercado e confirma seu papel central na corrida global por inteligência artificial. Não por acaso, analistas passaram a chamar os resultados trimestrais da empresa de “o Super Bowl dos nerds” pela importância estratégica que exercem no setor.
Lei de Huang e Lei de Moore
Durante décadas, a Lei de Moore orientou o avanço dos semicondutores ao prever a duplicação do número de transistores em um chip aproximadamente a cada dois anos. Esse fenômeno impulsionou maior desempenho computacional a custos cada vez menores. Hoje, porém, a própria física limita esse ritmo.
É nesse cenário que Jensen Huang, CEO da Nvidia, apresenta a chamada Lei de Huang. Segundo ele, o salto computacional atual não depende apenas do encolhimento físico dos chips. O ganho extraordinário de desempenho surge da combinação entre hardware especializado, sistemas otimizados, paralelismo massivo e integração profunda com inteligência artificial. Esse conjunto permite avanços não de duas vezes, como previa Moore, mas de dez, cem ou até mil vezes em determinadas aplicações, especialmente em computação acelerada e IA.
Para Huang, o futuro da computação está na arquitetura completa e integrada e não apenas na miniaturização de transistores.
As três grandes transições que estão moldando o setor
Jensen Huang descreveu também três grandes transformações que estão redesenhando a tecnologia mundial.
A primeira é a transição da computação baseada em CPUs para a computação acelerada por GPUs. Esse movimento representa a passagem de sistemas generalistas para soluções desenvolvidas para tarefas específicas, com desempenho otimizado para IA e processamento paralelo.
A segunda é a mudança do machine learning tradicional para a inteligência artificial generativa. Essa evolução amplia a eficiência das aplicações e abre novos usos, como síntese de dados, criação de conteúdo, programação assistida e automação avançada.
A terceira é a chegada da inteligência artificial agentiva. Nessa etapa, os sistemas deixam de apenas responder e passam a pensar, planejar e agir. Essa transformação abre espaço para novos produtos e modelos de negócio, além de novas profissões.
Essas transições alteram toda a arquitetura da computação. Em vez de datacenters tradicionais, o setor passa a operar as chamadas “fábricas de IA”, estruturas que produzem e mantêm modelos inteligentes em tempo real.
Um novo mapa de infraestrutura global
A Nvidia deixou de ser apenas um fabricante de chips. Hoje, a empresa vende a infraestrutura completa que sustenta as fábricas de IA. Isso inclui hardware avançado, redes especializadas, sistemas operacionais de IA, bibliotecas, frameworks e plataformas destinadas à criação e operação de modelos complexos.
Essa integração vertical é o motor dos resultados recordes de 57 bilhões de dólares. Cada uma das transições citadas por Huang empurra governos, empresas e instituições para um novo tipo de superestrutura computacional, no qual a Nvidia acaba por se impor como peça estratégica.
Texto: Redação TI Rio