Na segunda-feira, a forte queda da Nvidia derrubou todo o setor de hardware das bolsas americanas. O principal motivo foi que a Nvidia criou uma plataforma de financiamento de US$ 500 bilhões, o que gerou preocupação no mercado, que interpretou como “pisar com o pé esquerdo no pé direito”.
O que aconteceu foi o seguinte: a Nvidia se uniu a algumas instituições financeiras para montar uma plataforma. Os clientes podem fazer financiamento/contrair empréstimos usando as GPUs da Nvidia como garantia dentro desse sistema. Se houver inadimplência, a própria Nvidia ajuda a cobrir o prejuízo, por isso essas instituições financeiras aceitaram entrar na parceria.
Para a Nvidia, é uma operação sem riscos, porque a única coisa que ela coloca em jogo é o crédito do seu valor de mercado de um trilhão. Em troca, consegue vender mais chips e ainda estabelecer uma precificação financeira para seus chips usados/second-hand.
Para os clientes, comprar GPUs já é um gasto de grande volume de capital (capex). Como os bancos não reconhecem esse ativo, eles não conseguem fazer financiamento, e o fluxo de capital fica limitado.
Parece muito bom; a única desvantagem é saber se o valor do chip realmente pode ser usado como garantia do mesmo jeito que uma casa. Caso não seja, isso seria outra bolha. É exatamente isso que o mercado está preocupado.
Diante disso, Huang Jen-hsun publicou um texto para explicar, sobre “financiamento cíclico”. Ele afirma que o motivo de envolver instituições financeiras é justamente evitar cair em um ciclo de financiamento.
Na verdade, essa plataforma também tem outra vantagem: ela resolve o problema de depreciação/avaliação dos GPUs quando as grandes empresas da América do Norte preparam seus relatórios de resultados. No momento, o mercado não compra a ideia porque, fora dos grandes modelos, a IA ainda não produziu aplicações mais concretas. Mas, se surgirem aplicações de escala “fenomenal” ou coisas como robôs, então o valor das GPUs poderá ser comprovado de forma mais direta.
Ao longo desses anos, o Sr. Huang tem dado passos extremamente fortes em cada etapa. Quem tiver interesse pode conferir o livro “A História de Huang Jen-hsun” (ou “Huang Jen-hsun: A Biografia”), porque, na época, ele investiu uma fortuna para construir e preparar a arquitetura CUDA, e isso acabou levando ao período de explosão.
Agora, a Nvidia tem ambições enormes. Já não se satisfaz em ser apenas uma empresa que fabrica chips; nem mesmo data centers já são suficientes. O objetivo atual é precificar a capacidade de computação, transformando o poder computacional em moeda — de forma indireta, como a “máquina de imprimir dinheiro” da era da IA.
$NVDAB $MUB $SKHYNIX
O que aconteceu foi o seguinte: a Nvidia se uniu a algumas instituições financeiras para montar uma plataforma. Os clientes podem fazer financiamento/contrair empréstimos usando as GPUs da Nvidia como garantia dentro desse sistema. Se houver inadimplência, a própria Nvidia ajuda a cobrir o prejuízo, por isso essas instituições financeiras aceitaram entrar na parceria.
Para a Nvidia, é uma operação sem riscos, porque a única coisa que ela coloca em jogo é o crédito do seu valor de mercado de um trilhão. Em troca, consegue vender mais chips e ainda estabelecer uma precificação financeira para seus chips usados/second-hand.
Para os clientes, comprar GPUs já é um gasto de grande volume de capital (capex). Como os bancos não reconhecem esse ativo, eles não conseguem fazer financiamento, e o fluxo de capital fica limitado.
Parece muito bom; a única desvantagem é saber se o valor do chip realmente pode ser usado como garantia do mesmo jeito que uma casa. Caso não seja, isso seria outra bolha. É exatamente isso que o mercado está preocupado.
Diante disso, Huang Jen-hsun publicou um texto para explicar, sobre “financiamento cíclico”. Ele afirma que o motivo de envolver instituições financeiras é justamente evitar cair em um ciclo de financiamento.
Na verdade, essa plataforma também tem outra vantagem: ela resolve o problema de depreciação/avaliação dos GPUs quando as grandes empresas da América do Norte preparam seus relatórios de resultados. No momento, o mercado não compra a ideia porque, fora dos grandes modelos, a IA ainda não produziu aplicações mais concretas. Mas, se surgirem aplicações de escala “fenomenal” ou coisas como robôs, então o valor das GPUs poderá ser comprovado de forma mais direta.
Ao longo desses anos, o Sr. Huang tem dado passos extremamente fortes em cada etapa. Quem tiver interesse pode conferir o livro “A História de Huang Jen-hsun” (ou “Huang Jen-hsun: A Biografia”), porque, na época, ele investiu uma fortuna para construir e preparar a arquitetura CUDA, e isso acabou levando ao período de explosão.
Agora, a Nvidia tem ambições enormes. Já não se satisfaz em ser apenas uma empresa que fabrica chips; nem mesmo data centers já são suficientes. O objetivo atual é precificar a capacidade de computação, transformando o poder computacional em moeda — de forma indireta, como a “máquina de imprimir dinheiro” da era da IA.
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