Durante anos, a NVIDIA parecia ter encontrado uma posição praticamente impossível de desafiar. Seus chips estão no centro dos maiores projetos de inteligência artificial, enquanto empresas como Google, Amazon, Meta, OpenAI e Anthropic gastam bilhões para ampliar sua capacidade de computação. O detalhe curioso é que a própria NVIDIA também ajuda a financiar esse crescimento. E essa estratégia começa a criar uma situação cada vez mais difícil de equilibrar.
A empresa que deixou de vender apenas chips
A NVIDIA já está muito distante da imagem de uma fabricante de placas gráficas para videogames. Seus aceleradores, sistemas de rede e plataformas de software se transformaram em uma das principais bases da atual corrida pela inteligência artificial.
Mas a empresa foi além de simplesmente vender hardware. Durante o ano fiscal de 2026, destinou cerca de US$ 17,5 bilhões a empresas privadas e fundos de infraestrutura, principalmente ligados ao setor de IA. Também assumiu aproximadamente US$ 3,5 bilhões em garantias para ajudar na construção de novos centros de dados.
O modelo cria um curioso ciclo financeiro. A NVIDIA investe em empresas que precisam aumentar sua capacidade de computação; essas companhias levantam recursos para construir novos centros de dados; e uma parcela significativa desse dinheiro acaba sendo usada para comprar sistemas da própria NVIDIA.
Isso transforma a companhia simultaneamente em fornecedora, investidora e parceira tecnológica de seus clientes.
E quanto maior fica o mercado de IA, mais importante essa posição se torna.
Os maiores clientes começaram a preparar um plano B
O problema é que nenhuma das grandes empresas de tecnologia parece confortável em depender indefinidamente de um único fornecedor para uma parte tão estratégica de sua infraestrutura.
A NVIDIA anunciou planos para investir até US$ 100 bilhões na OpenAI conforme a empresa ampliasse seus centros de dados equipados com milhões de GPUs. A companhia também aprofundou sua relação com a Anthropic e outras empresas especializadas em infraestrutura de IA.
Ao mesmo tempo, Google, Amazon e Meta estão desenvolvendo seus próprios caminhos.
A Google aposta nas TPUs, projetadas especificamente para cargas de inteligência artificial. A Amazon possui os chips Trainium e Inferentia dentro da AWS, enquanto a Meta acelera o desenvolvimento de sua família MTIA.
A OpenAI também trabalha em hardware próprio para inferência em parceria com a Broadcom. A Anthropic, por sua vez, começou a montar uma equipe dedicada ao desenvolvimento interno de chips, embora pretenda continuar utilizando hardware de diferentes fornecedores.
Isso não significa que essas empresas estejam abandonando a NVIDIA.
A estratégia é mais sutil: utilizar seus próprios aceleradores para tarefas específicas e reservar as GPUs mais caras e poderosas para os trabalhos em que elas realmente fazem diferença.
Até a tecnologia concorrente pode acabar dentro do ecossistema
Um dos exemplos mais curiosos dessa disputa envolve a Groq, empresa conhecida por desenvolver a LPU, uma arquitetura voltada para executar modelos de IA com baixa latência.
Em 2026, a NVIDIA fechou um acordo de licenciamento não exclusivo com a Groq. A operação não significa que a empresa tenha sido comprada, mas permite à NVIDIA incorporar tecnologia especializada em uma área cada vez mais importante: a inferência.
É justamente aí que muitos de seus clientes querem reduzir custos e dependência.
A situação revela como a NVIDIA está tentando ocupar diferentes posições ao mesmo tempo. Quando surge uma tecnologia capaz de ameaçar sua liderança, ela pode competir com ela, desenvolver uma alternativa ou simplesmente incorporá-la ao seu próprio ecossistema.
Mas existe outro detalhe ainda mais interessante: a dependência funciona nos dois sentidos.
O futuro da NVIDIA também depende de quem quer escapar dela
A própria NVIDIA está exposta ao crescimento de seus grandes clientes. No ano fiscal de 2026, um cliente direto respondeu por 22% de suas vendas e outro por 14%. Alguns clientes indiretos também representaram mais de 10% individualmente.
A concentração fica ainda mais evidente no negócio de data centers. Dos US$ 215,938 bilhões de receita anual da companhia, US$ 193,737 bilhões vieram dessa divisão.
Ou seja, a NVIDIA precisa que a corrida pela inteligência artificial continue acelerando tanto quanto seus clientes precisam de seus chips atualmente.
É por isso que a relação está longe de ser uma simples disputa entre fornecedores e compradores. As gigantes de tecnologia precisam da NVIDIA para avançar hoje, enquanto investem bilhões para depender menos dela amanhã.
A NVIDIA, por sua vez, financia parte desse crescimento porque precisa que o mercado continue expandindo.
O resultado é um equilíbrio estranho: todos ainda precisam trabalhar juntos, mas ninguém parece disposto a deixar que uma única empresa mantenha para sempre as chaves da infraestrutura de IA.
