Em busca do próximo sucesso da Marvel? Jensen Huang já deu pistas em um slide

O post a seguir é de autoria da Ziven.io, uma plataforma de inteligência de mercados públicos que fornece dados sobre empresas envolvidas em mineração de bitcoin, inteligência artificial e estratégias de tesouraria em criptomoedas. Publicado originalmente em 18 de junho de 2026 por Cindy Feng.

Desde que Jensen Huang subiu ao palco da Computex e chamou a Marvell de “a próxima empresa de um trilhão de dólares”, a MRVL não parou mais. Uma ação que ainda em abril era negociada entre US$ 50 e US$ 100 agora está em torno de US$ 300, com uma máxima histórica (ATH) de cerca de US$ 316 e um ganho de aproximadamente 241% no acumulado do ano. Uma frase de Jensen, e uma empresa teve sua avaliação reajustada em um quarto de trilhão de dólares.

Não é surpresa que uma nova mania tenha surgido: vasculhar tudo o que Jensen diz, encontrar o próximo nome que ele vai abençoar e ficar rico.

Entendo o impulso, mas o que fica claro ao ouvir toda a palestra de Jensen é que a maioria das pessoas está prestando atenção na coisa errada. Jensen não se limitou a citar um nome em alta; ele traçou um mapa completo de como uma fábrica de IA é realmente construída, camada por camada, empresa por empresa. Esse mapa é a parte que vale a pena conhecer, porque continua válido muito tempo depois que o hype passar. Vou explicar esse slide específico, mas primeiro vamos começar pela parte que confundiu muita gente.

RTX, DGX, DSX: trabalhador, equipe, fábrica

Jensen dividiu as marcas da NVIDIA em três camadas, cada uma sendo uma unidade maior do que a anterior:

• RTX é a GPU, o trabalhador. O chip que realiza o processamento propriamente dito. Um par de mãos.
• DGX é o sistema, a equipe. Conecte vários desses chips em uma única máquina e você terá um DGX. Uma equipe agindo como uma unidade única.
• DSX é a infraestrutura, a fábrica. O prédio onde essas equipes trabalham, além da energia, do resfriamento, da rede e do software para manter milhares delas funcionando 24 horas por dia.

Você provavelmente já ouviu falar do RTX e do DGX. O DSX é a novidade, e é o que vale a pena entender, porque é onde a NVIDIA deixa de vender apenas um chip e passa a vender uma maneira de construir toda a fábrica.

O que o DSX realmente é

Nas palavras de Jensen, o DSX é “um projeto, um design de referência para construir e operar fábricas de IA com máxima eficiência e lucratividade”.

Em termos mais simples, é uma receita e um conjunto de ferramentas para colocar em operação um gigawatt de computação e mantê-lo lucrativo. A NVIDIA chegou a nomear as partes do kit de ferramentas: um gêmeo digital para projetar e testar toda a fábrica antes que um único rack seja enviado (DSXSim), um sistema operacional para operá-la assim que estiver em funcionamento (DSX OS) e ferramentas para acomodar mais GPUs no mesmo orçamento de energia e se adaptar à rede elétrica (DSX Max LPS, DSX FLEX). A proposta é que 100 gigawatts dessas fábricas entrem em operação antes do fim da década, e que as construídas com a tecnologia DSX tenham custos de operação mais baixos e exerçam uma carga mais suave sobre a rede elétrica.

Tudo isso soa como algo que a NVIDIA venderia sozinha. Na verdade, não é o caso.

Nenhuma empresa sozinha consegue construir uma fábrica de IA inteira

Uma fábrica de IA de um gigawatt é hoje um projeto de US$ 30 a 100 bilhões, segundo Jensen. Nessa escala, ela deixa de ser uma sala de servidores e se torna uma infraestrutura da ordem de uma refinaria ou de uma usina de energia.

A NVIDIA não consegue construir isso sozinha. Ela não faz concretagem, não instala linhas de alta tensão, não fabrica resfriadores nem negocia com a concessionária local. E não dá para montar essas peças uma de cada vez, porque os chips, os racks, a rede, a energia e o resfriamento precisam ser projetados juntos desde o primeiro dia. Cada hora que a fábrica fica ociosa representa perda de receita; portanto, uma construção tão cara precisa funcionar na primeira tentativa.

Por isso, a NVIDIA fez o que era sensato: publicou o projeto e montou uma coalizão de parceiros para cobrir todas as etapas que ela mesma não realiza. Essa coalizão tem um nome, o AI Factory Ecosystem, e Jensen colocou toda a lista em um único slide. Esse slide é o mapa.

O mapa: quem realmente constrói uma fábrica de IA

A maioria dessas empresas é privada ou está listada no exterior, mas ainda há muitas listadas nos EUA. Elaborei uma tabela para listar todas as empresas de capital aberto mencionadas no mapa. A última coluna representa minha estimativa aproximada de quanto de cada negócio realmente depende da expansão da IA, pois estar no slide (o que pode ter fins de marketing) e ser impulsionado por ela são duas coisas muito diferentes.

Observe que empresas negociadas no mercado de balcão (OTC) ou listadas no exterior foram excluídas da tabela. Se você quiser a lista completa em CSV, basta me enviar uma mensagem que eu a enviarei. Além disso, algumas empresas ainda são privadas, mas têm IPOs previstos para breve, como a Lambda (EUA), a Nscale (Reino Unido), a Firmus (Austrália) e a Yotta (Índia).

Observação importante

É preciso ter em mente que a exibição de um logotipo indica que uma empresa está envolvida, mas não diz se esse envolvimento é significativo. Para a CoreWeave ou a Vertiv, a demanda por fábricas de IA é essencialmente o que define todo o negócio. Para a Caterpillar ou a National Grid, trata-se de uma pequena parcela de um negócio muito maior, que mal afetará o preço das ações. As linhas “Alta” oferecem impulso e volatilidade em igual medida. As linhas “Baixa” apresentam empresas mais estáveis, com apenas uma ligação tênue ao mercado de expansão de IA.

Considerações finais

Talvez uma dessas empresas se torne a próxima Marvell, talvez nenhuma. Essa não é uma previsão que eu possa fazer a partir de um slide, e correr atrás de qualquer logotipo que você espere que Jensen abençoe em seguida se assemelha mais a um jogo de adivinhação do que a uma estratégia.

O valor duradouro aqui é o mapa, além de uma pergunta mais precisa a ser levada em conta. Para qualquer empresa neste gráfico, qual a parcela de seus negócios que realmente depende da expansão da IA? Qual é o poder de fixação de preços dessa camada? Empresas especializadas, players estabelecidos diversificados e commodities definitivamente têm alavancagens e perfis de risco diferentes.

O que não muda é o seguinte: cada negócio de hiperescaladores sobre o qual você vai ler, cada manchete sobre um “data center de X gigawatts”, depende discretamente de toda essa pilha para se concretizar. Alguém projeta, alguém constrói, alguém fornece energia, alguém resfria, alguém instala os servidores nos racks, alguém opera. Este gráfico é o elenco. Escolha uma camada que lhe interesse e avalie sua exposição em relação ao poder de fixação de preços que ela detém. É aí que o trabalho de verdade começa. O mapa não vai dizer o que você deve comprar, mas é uma estrutura à qual você pode recorrer.