Nvidia mantém domínio em chips de IA e tem lucro astronômico

Nova gigante do setor aumentou o lucro em sete vezes em um ano

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Por David Hamilton (AP)
Atualização:

Nesta quarta, 22, a Nvidia superou as estimativas de investidores e viu seu lucro disparar, impulsionado pelo domínio na fabricação de chips que fez da empresa um ícone do boom da inteligência artificial (IA).

O lucro líquido aumentou mais de sete vezes em comparação com o ano anterior, saltando para US$ 14,88 bilhões no primeiro trimestre - no ano passado esse número era de US$ 2,04 bilhões. A receita mais do que triplicou, subindo para US$ 26,04 bilhões, de US$ 7,19 bilhões no ano anterior.

Nvidia mantém domínio da IA  Foto: Dado Ruvic/Reuters

As ações da Nvidia subiram mais de 4% nas negociações após o fechamento do mercado chegando a US$ 991,85. A ação subiu mais de 200% no ano passado.

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A empresa, sediada em Santa Clara, Califórnia, conquistou uma liderança em hardware e software de IA, porque o fundador e CEO, Jensen Huang, direcionou a empresa para o que era visto como uma tecnologia ainda incompleta há mais de uma década. A empresa também fabrica chips para jogos e carros.

A empresa agora ostenta o terceiro maior valor de mercado entre as empresas de capital aberto dos EUA, atrás apenas da Microsoft e da Apple - ela vale US$ 2,3 trilhões atualmente.

“A Nvidia desafia a gravidade novamente”, disse Jacob Bourne, analista da Emarketer, sobre o relatório trimestral. Embora muitas empresas de tecnologia estejam ansiosas para reduzir sua dependência da Nvidia, que alcançou um nível de domínio de hardware em IA que rivaliza com o dos pioneiros da computação, como a Intel, “elas ainda não chegaram lá”, acrescentou.

A demanda por sistemas de IA generativa que podem criar documentos, criar imagens e servir como assistentes pessoais cada vez mais realistas impulsionou as vendas astronômicas dos chips de IA especializados da Nvidia no ano passado. As gigantes da tecnologia Amazon, Google, Meta e Microsoft sinalizaram que precisarão gastar mais nos próximos meses com os chips e centros de dados necessários para treinar e operar seus sistemas de IA.

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