Nvidia deixa de vender chips para cobrar 'aluguel' de IA: entenda o novo modelo de receita

Na prática, a Nvidia está migrando de uma venda única de GPU para um modelo de "GPU como Serviço" ou coinvestimento, onde seus retornos estão diretamente atrelados ao volume de computação de IA que seus parceiros conseguem vender.

Sharon AI: US$ 4,88 bilhões para 72 MW de capacidade de IA na Austrália

O exemplo público mais detalhado é a Sharon AI (NASDAQ: SHAZ), que anunciou uma colaboração estratégica de seis anos com a Nvidia em 12 de junho de 2026 . Os principais termos, confirmados por um arquivamento SEC 8-K, são:

• Valor do contrato: Até US$ 4,88 bilhões sob um Master Cloud Services Agreement com Order Form 1 datado de 8 de junho de 2026 .
• Local e escala: 72 megawatts (MW) de nova capacidade de data center na Austrália, elevando a capacidade total planejada da Sharon AI para 132 MW .
• GPUs: Até 40.000 GPUs Nvidia Grace Blackwell GB300 .
• Estrutura financeira: Modelo de compartilhamento de receita e suporte de crédito. A Sharon AI não compra os chips à vista; a Nvidia e credores financiam boa parte do hardware em troca de uma parcela da receita de nuvem .
• Já contratado: 102 MW de capacidade já estão comprometidos com clientes finais .

A Sharon AI vende serviços de nuvem equipados com Nvidia, e a Nvidia ganha tanto a receita padrão de produto quanto uma parcela da receita de nuvem sobre essa capacidade . O arquivamento observa riscos significativos de execução, incluindo prazos apertados de entrega e necessidades de financiamento .

Firmus Technologies: US$ 30 bilhões, 170.000 GPUs na Indonésia

Pouco mais de duas semanas depois, em 28 de junho de 2026, a Firmus Technologies anunciou uma parceria estratégica com a Nvidia válida até 2034 — um compromisso de mais de 8 anos . Os números de destaque são impressionantes:

• Escala do campus: Um campus dedicado de 360 MW da fábrica de IA Nvidia DSX em Batam, Indonésia, bem próximo a Singapura .
• GPUs: Até 170.000 GPUs Nvidia .
• Compromissos de compra: Até US$ 30 bilhões em acordos de compra comprometidos nos primeiros seis anos .
• Estrutura financeira: A Firmus adquire hardware Nvidia sob o mesmo modelo de compartilhamento de receita e suporte de crédito do DSX, mirando "nativos digitais de IA" globais com computação de alto desempenho a custo competitivo .

A Firmus e a DayOne, de Singapura, desenvolverão o campus de Batam. O projeto faz parte de um movimento mais amplo para oferecer capacidade de computação fora do domínio dos hyperscalers .

Outros parceiros conhecidos

A Nvidia também anunciou acordos semelhantes com:

• Naver (Coreia do Sul): Construindo infraestrutura de IA em escala de gigawatt baseada no DSX, começando com 55 MW e escalando para 200 MW até 2028, com meta de longo prazo de 1 GW .
• SK Telecom (Coreia do Sul): Entrando no negócio de nuvem de IA baseado em DSX, expandindo da Coreia para toda a Ásia .
• IREN: Parceria com a Nvidia para operacionalizar a arquitetura DSX em escala de gigawatt, com a IREN detendo as camadas física, de dados e de IA . A IREN assinou um contrato de nuvem de IA de cinco anos e US$ 3,4 bilhões com a Nvidia para implantações de GPU Blackwell em 60 MW de capacidade de data center .

O que isso significa para a estratégia da Nvidia

Essas parcerias revelam uma mudança deliberada na forma como a Nvidia aborda o mercado de infraestrutura de IA. A empresa está saindo da venda de chips individuais para financeirizar sua vantagem de hardware em várias camadas:

• De vendas únicas para receita recorrente. Em vez de vender uma GPU uma vez, a Nvidia coleta uma parcela de cada token de IA vendido naquele hardware por 6 a 10 anos . Isso suaviza os ciclos de receita e vincula o crescimento ao consumo real de IA, não apenas à construção de data centers.

• De fornecedor de componentes a arquiteto de plataforma. A Nvidia fornece o projeto completo da fábrica de IA DSX — designs de refrigeração líquida, redes (NVLink/NvSwitch/InfiniBand), software CUDA e AI Enterprise, e arquiteturas de referência . Os parceiros efetivamente operam fábricas com a marca Nvidia, dando à Nvidia controle sobre a arquitetura de referência mesmo quando ela não é dona do prédio.

• Exposição financeira em camadas. A Nvidia agora tem:

  1. Receita de produto antecipada com a venda de GPUs para essas fábricas.
  2. Participação recorrente na receita de nuvem do uso ao longo de vários anos.
  3. Exposição a financiamento e suporte de crédito — ao coinvestir, a Nvidia assume parte do risco de balanço dos parceiros .
  4. Lock-in de ecossistema — o entrelaçamento financeiro mais profundo dificulta a entrada de concorrentes como AMD ou Intel nesses data centers.

• Escalando além dos hyperscalers. Ao financiar provedores de nuvem de IA menores, a Nvidia expande o mercado endereçável além da AWS, Azure e GCP. Esses parceiros atendem startups e empresas de IA que podem não ter acesso à capacidade de GPU em nuvem dos gigantes .

Em resumo, a Nvidia está apostando que sua força de balanço e alavancagem de produto podem capturar valor em todas as camadas da pilha de computação de IA — não apenas no ponto de venda do chip, mas ao longo de anos de uso, margens de serviços de nuvem e adoção do ecossistema.