Cerca de 600 mil chips da Nvidia permanecem retidos em Hong Kong aguardando liberação para a China continental

A Moonshot AI, uma startup chinesa responsável pelo desenvolvimento dos modelos de inteligência artificial Kimi, iniciou negociações para alugar capacidade computacional em centros de dados localizados na Europa. Esses data centers estão equipados com chips avançados da Nvidia, incluindo os sistemas Blackwell, cuja exportação direta para a China é vedada pelos Estados Unidos.

De acordo com informações obtidas pela CNBC, a empresa chinesa planeja obter acesso a esses componentes de maneira remota, utilizando serviços de computação em nuvem. Essa modalidade de acesso ainda possui lacunas na legislação americana.

Quatro indivíduos com conhecimento do assunto informaram à CNBC que a Moonshot realizou tratativas ao longo deste ano com empresas conhecidas como neoclouds. Essas companhias oferecem o aluguel de poder de processamento em infraestruturas de nuvem que contêm GPUs da Nvidia, possibilitando que os clientes usem os chips sem a necessidade de instalá-los em seus próprios data centers.

Durante as conversas, a empresa chinesa manifestou grande interesse em arrendar capacidade de clusters que possuam oito ou mais GPUs Blackwell instaladas na Europa. O propósito desse movimento é aumentar o acesso ao poder computacional necessário para operar seus modelos de IA. Duas fontes citadas pela CNBC especificaram que o uso dos equipamentos seria destinado à inferência, fase em que os modelos processam dados e respondem às requisições dos usuários. Uma dessas fontes também mencionou interesse em capacidade voltada para o treinamento de modelos.

Um dos informantes descreveu a busca por esses recursos como sendo «muito agressiva». Este movimento surge após a Casa Branca declarar em julho que a Moonshot havia conseguido acessar chips Blackwell remotamente através de uma instalação na Tailândia. Pessoas familiarizadas com o tema indicaram que as discussões sobre o aluguel de capacidade nos data centers europeus começaram somente após essa declaração oficial.

O interesse demonstrado pela Moonshot também aponta para uma fragilidade na política de controle de exportações dos Estados Unidos. Embora as normas americanas restrinjam o envio direto dos chips mais sofisticados da Nvidia para a China, a legislação vigente não confere aos órgãos reguladores autoridade suficiente para fiscalizar o acesso remoto a esses componentes quando estes estão alojados em serviços de computação em nuvem situados em outros países.

Fundada em 2023 e sediada em Pequim, a Moonshot AI figura entre os principais desenvolvedores chineses de modelos de inteligência artificial. Em julho, a companhia lançou o Kimi K3, um modelo que, segundo a própria empresa, diminuiu a diferença em relação aos sistemas da Anthropic e da OpenAI. Esta ferramenta se estabeleceu como uma opção de menor custo frente às soluções americanas.

O crescimento da demanda impôs pressão sobre a infraestrutura da empresa, levando-a a suspender temporariamente novas inscrições para dar prioridade aos usuários já cadastrados. Em uma publicação feita no LinkedIn, a empresa comunicou que estaria «adicionando capacidade o mais rápido possível e reabriremos as vagas para novas assinaturas em lotes».

A procura por processamento também se reflete nas condições comerciais debatidas. Neste mercado, os clientes costumam efetuar um pagamento adiantado de uma parte do valor total dos contratos para assegurar o acesso à infraestrutura. Uma fonte da CNBC relatou que foi sugerido que a Moonshot efetuasse um pagamento inicial entre 30% e 50% superior ao de um cliente não chinês. Acordos firmados com empresas chinesas podem resultar em valores iniciais mais altos, pois os operadores de nuvem e investidores buscam se resguardar contra uma potencial proibição futura de acesso remoto.

A possibilidade de corporações chinesas utilizarem chips americanos por meio de estruturas estrangeiras está no cerne das discussões regulatórias em Washington. Parlamentares apresentaram o Remote Access Security Act (RASA), um projeto que visa expandir os controles de exportação para abranger o acesso remoto a equipamentos e softwares estratégicos via serviços em nuvem. Embora esta proposta tenha sido aprovada pela Câmara dos Representantes em janeiro, ela ainda aguarda aprovação no Senado.

Órgãos americanos estão conduzindo uma investigação sobre uma rede suspeita envolvida no contrabando de chips avançados de IA para a China. Dentro desta investigação, também são estudados aspectos de espionagem e coleta de informações comerciais confidenciais para Pequim.

Esta investigação chamou a atenção para a ligação entre o CEO da Nvidia, Jensen Huang, e pessoas sob investigação. No centro das atenções está Alice Huang, também conhecida como Huang Le, uma empresária chinesa ligada à empresa de data centers de Singapura, a MegaSpeed.

De acordo com o The New York Times, ela é suspeita de coletar informações comerciais para a China, e surgiram relatos de relações próximas com Jensen Huang. Alice Huang é cidadã chinesa e trabalhou anteriormente na MegaSpeed, sediada em Singapura, como diretora executiva sênior.

Embora pouco se saiba sobre sua vida pessoal ou carreira inicial, seu cargo profissional a colocou no epicentro da cadeia global de suprimentos de chips de IA. A MegaSpeed adquire equipamentos de computação que operam com chips Nvidia e atua como intermediária, alugando capacidade de data centers para vários gigantes tecnológicos chineses, incluindo a Alibaba.

As autoridades americanas estão apurando se empresas que operam através do Sudeste Asiático ajudaram negócios chineses a contornar as restrições em chips avançados de IA. Isso levantou questões sobre o próprio modelo de negócios. Durante a investigação, Alice Huang ocupava o cargo de diretora executiva sênior na MegaSpeed. Devido à sua posição e interação com a Nvidia, ela entrou em contato com o CEO Jensen Huang.

Relata-se que os EUA já desconfiavam dela por auxiliar no contrabando de chips Nvidia para a China, após o que ela foi colocada sob vigilância.

A Nvidia está expandindo sua participação no mercado de inteligência artificial (IA) para além da simples produção de semicondutores. A empresa, sob a liderança de Jensen Huang, começou a financiar corporações que criam modelos de IA e constroem centros de dados, oferecendo garantias e outros instrumentos financeiros para viabilizar projetos de grande escala. Contudo, essa estratégia está sendo testada devido à instabilidade dos mercados e ao crescente receio sobre o endividamento de seus parceiros.

Nos relatórios financeiros mais recentes, a Nvidia indicou possuir US$ 36 bilhões (aproximadamente R$ 194 bilhões) em acordos de financiamento e garantias fora do balanço, destinados a empresas de computação em nuvem especializadas em IA, conhecidas como neoclouds. Este valor se soma a uma garantia de até US$ 105 bilhões (cerca de R$ 567 bilhões) ligada a um projeto de data center da OpenAI localizado em Ohio, EUA. Adicionalmente, a Nvidia firmou contratos de aluguel de futuros data centers no valor de US$ 20 bilhões (cerca de R$ 108 bilhões), que serão posteriormente repassados a terceiros.

É importante notar que esses compromissos não implicam que a fabricante já tenha desembolsado todos esses montantes. Na maioria dos arranjos, a obrigação de pagamento está condicionada a eventos específicos, como o calote dos participantes dos projetos ou o não cumprimento de obrigações financeiras.

Apesar disso, a magnitude dessas operações suscita questionamentos sobre o nível de risco que a Nvidia está disposta a correr para fomentar a expansão da infraestrutura de IA. A tática da Nvidia se beneficia de uma vantagem crucial: a habilidade de acessar crédito em termos vantajosos e movimentar grandes volumes de capital.

Além de fornecer os processadores gráficos essenciais para o treinamento e execução de modelos de IA, a companhia auxilia seus clientes a obterem financiamento para adquirir equipamentos e montar a infraestrutura operacional. Esse suporte pode ocorrer em diversas formas. Em certos pactos, a Nvidia assegura um preço mínimo de revenda para os equipamentos ou um valor mínimo de contratação da capacidade computacional. Em outros casos, ela se compromete a comprar a capacidade de processamento caso o fornecedor não encontre outro comprador.

Tomando como exemplo a CoreWeave, a fabricante de chips se comprometeu a adquirir até US$ 6,3 bilhões (cerca de R$ 34 bilhões) em capacidade computacional caso a empresa não consiga localizar outro cliente. A Nvidia também realiza aportes diretos em empresas do setor. Seu portfólio de participações atingiu US$ 99 bilhões (cerca de R$ 535 bilhões) no segundo trimestre, incluindo investimentos significativos na OpenAI e na Anthropic. O propósito é aumentar o número de clientes aptos a utilizar seus sistemas; quanto mais infraestrutura for edificada e mais modelos forem desenvolvidos, maior será a demanda pelos chips da empresa.

Jensen Huang justificou essa abordagem ao declarar à CNBC que a demanda por serviços de neoclouds está em patamares excepcionais, mas que existe uma carência de capital de giro para bancar a expansão. Segundo o executivo, embora haja procura por capacidade computacional em vários nichos da IA, a disponibilidade de recursos financeiros não acompanha esse ritmo.

Os registros financeiros da Nvidia também evidenciam a dimensão dessa estratégia. Em agosto, a empresa detalhou mais de US$ 500 bilhões (cerca de R$ 2,7 trilhões) em compromissos fora do balanço previstos para os próximos anos, sendo a maioria com vencimento até o ano fiscal de 2029. No mesmo mês, Huang anunciou uma colaboração com seis grandes gestoras de ativos para impulsionar até US$ 500 bilhões (cerca de R$ 2,7 trilhões) em financiamento para infraestrutura de IA. Este plano visa tratar a infraestrutura computacional como uma categoria de ativos capaz de atrair investidores institucionais. O acordo abrange garantias de até US$ 125 bilhões (cerca de R$ 675 bilhões) relacionadas ao valor residual de financiamentos de GPUs, os processadores gráficos usados em sistemas de IA.

A Nvidia também participa de fundos especializados em infraestrutura. A empresa investiu US$ 2 bilhões (cerca de R$ 10,8 bilhões) no primeiro fundo de infraestrutura de IA da Brookfield, que tem meta de arrecadar US$ 10 bilhões (cerca de R$ 54 bilhões). A matéria também menciona veículos de investimento vinculados à KKR e à Valor Equity Partners.

A fabricante possui recursos próprios para sustentar essa estratégia. No primeiro semestre do ano, ela gerou US$ 70 bilhões (cerca de R$ 378 bilhões) em fluxo de caixa livre, enquanto a AMD registrou pouco mais de US$ 4 bilhões (cerca de R$ 21,6 bilhões). Essa solidez financeira explica a capacidade da Nvidia de aceitar compromissos que outras corporações poderiam não suportar nas mesmas circunstâncias.

Um exemplo proeminente dessa estratégia é o futuro data center da OpenAI em Pike County, no estado americano de Ohio. Este empreendimento pode se tornar o maior centro de dados do planeta e prevê o uso de equipamentos da Nvidia por um período mínimo de 20 anos. A garantia de até US$ 105 bilhões está atrelada a diferentes cenários envolvendo os contratos de locação. Se a OpenAI falhar em seus pagamentos ou entrar em insolvência, a Nvidia poderá assumir o contrato, procurar outro locatário ou solicitar a venda da instalação. Sob certas condições, a fabricante terá que cobrir a diferença caso a nova locação ou a venda seja inferior a um preço mínimo previamente estabelecido. Entretanto, essa garantia pode ser extinta se a OpenAI oferecer garantias próprias ou alcançar uma classificação de crédito suficientemente alta.

Este acordo demonstra como a fabricante busca viabilizar projetos que demandam investimentos extraordinários, mas também expõe sua vulnerabilidade caso os clientes não cumpram suas obrigações financeiras. A principal apreensão reside no fato de que a capacidade computacional construída atualmente possa não gerar receitas suficientes para justificar os investimentos realizados.

David Trainer, fundador e diretor-executivo da consultoria financeira New Constructs, alertou à CNBC que uma demanda por processamento abaixo das altas expectativas do setor poderia gerar problemas. O risco afeta não só a Nvidia, mas todo o ecossistema de infraestrutura de IA. As empresas que constroem data centers precisam arcar com custos de instalações, energia e equipamentos, frequentemente antes de receberem o retorno dos contratos com seus clientes. Se a procura por computação diminuir ou os contratos perderem estabilidade, algumas dessas companhias podem ter dificuldades em honrar suas dívidas, tornando as garantias financeiras e os compromissos de compra assumidos pela Nvidia mais relevantes.

A New Constructs calcula que o valor presente líquido dos passivos fora do balanço da fabricante no ano fiscal de 2026 excederá US$ 153 bilhões (cerca de R$ 826 bilhões), representando um aumento superior a US$ 100 bilhões (cerca de R$ 540 bilhões) em comparação ao ano anterior. A Moody’s também monitora o crescimento dos compromissos financeiros fora do balanço em todo o setor de IA. De acordo com a agência de rating, as garantias foram o tipo de estrutura de financiamento fora do balanço que mais cresceu em 2026.

Isso não implica que todos esses compromissos se converterão em prejuízos. O impacto dependerá das condições específicas de cada contrato, do comportamento dos clientes e do valor residual dos equipamentos e instalações caso necessitem ser vendidos. Por sua vez, a Nvidia argumenta que seus parceiros de nuvem possuem demanda forte e carteiras de vendas sólidas, mas enfrentam restrições para construir infraestrutura em escala adequada. A companhia também busca seguradoras que possam absorver parte dos riscos associados à desvalorização dos equipamentos. Para Tom Hoad, executivo da Howden, as seguradoras podem auxiliar em certas operações, mas ainda não constituem uma solução completa para o desafio. O teste para a Nvidia será manter o financiamento necessário para a expansão da IA sem incorrer em uma exposição financeira que se torne inviável de gerenciar caso as projeções do setor não se concretizem.