BlackRock, Goldman e Apollo se juntam à Nvidia em conversas para uma expansão massiva de IA de US$ 500 bilhões

BlackRock (NYSE: BLK), Goldman Sachs (NYSE: GS), Apollo Global Management (NYSE: APO), Blackstone (NYSE: BX), Brookfield Asset Management (NYSE: BAM) e KKR (NYSE: KKR) estão alinhados com a Nvidia (NASDAQ: NVDA) para uma nova rodada gigante de gastos em IA que pode eventualmente atingir US$ 500 bilhões.

De acordo com o Financial Times, a colaboração deve girar em torno do financiamento de capacidades adicionais de computação, fornecimento de eletricidade e construção de data centers. O acordo pode ser anunciado já na próxima segunda-feira.

A NVDA caiu 1,4% após a notícia, resultando em uma perda de mais de US$ 70 bilhões na avaliação da empresa.

As discussões ocorrem enquanto a Nvidia assume um papel maior no pagamento da enorme expansão física por trás da inteligência artificial.

A empresa vale cerca de US$ 5,25 trilhões e já vende os processadores gráficos usados para treinar e executar a maioria dos maiores sistemas de IA dos EUA. Ela também fornece software e outras ferramentas de computação. Mas apenas as GPUs não mantêm um modelo de IA em execução.

Para os operadores, isso requer enormes quantidades de edifícios contendo servidores, energia, resfriamento e financiamento ao longo de um longo período. A Nvidia tem contribuído cada vez mais para ajudar seus clientes a obter esse financiamento, além de colocar seus fundos nas empresas que compram seu hardware.

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O bilionário Mark Cuban tem se mostrado abertamente preocupado com a quantidade de dívida e engenharia financeira que agora sustentam o boom de gastos em IA.

Seu argumento é simples. A Nvidia não está mais apenas recebendo dinheiro quando alguém encomenda chips. Ela também tem ajudado a financiar as empresas que fazem esses pedidos.

Em julho, Mark comparou a configuração atual com a febre de financiamento que cercou as empresas de internet durante o período da bolha dot-com. Ele escreveu que "em vez de IPOs, a Nvidia é o IPO, financiando todos e qualquer um."

Esse financiamento pode assumir formas diferentes. A Nvidia ofereceu capital, acordos de compartilhamento de receita e arranjos que garantem certos níveis de renda para operadores de data centers e provedores de nuvem mais novos. Esses acordos podem facilitar para os clientes encomendarem GPUs e começarem a construir antes que seus próprios negócios gerem caixa suficiente para cobrir o custo total.

Durante o primeiro semestre de 2026, a Nvidia investiu mais de US$ 40 bilhões em seus empreendimentos de IA. Esse valor incluiu investimentos e fundos relacionados a empresas como OpenAI, Corning (NYSE: GLW) e IREN (NASDAQ: IREN).

Alguns dos números são massivos mesmo pelos padrões da IA. A OpenAI tem sido vinculada a um programa proposto de data center de US$ 100 bilhões. O financiamento vinculado à xAI também usou veículos de propósito especial valendo bilhões de dólares.

Esses arranjos podem depender de promessas de GPUs como garantia para empréstimos. Além disso, podem envolver arrendamentos de longa duração e projeções de receitas baseadas em empresas de IA emergentes.

Isso é relevante caso os lucros reais não atinjam as cifras nas quais os financiadores se basearam no momento da assinatura dos contratos.

Já foi notado por especialistas jurídicos que o financiamento de infraestrutura de IA tornou-se bastante complexo. Um único projeto pode compreender empréstimos privados, securitização de dívidas e SPVs formados especificamente para o propósito de manter ativos ou tomar empréstimos sem balanço patrimonial.

Isso pode envolver bancos, seguradoras e fundos de pensão.

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O valor do próprio hardware também é um perigo.

Por exemplo, a Nvidia tem lançado novas gerações de chips de IA uma vez por ano. Isso implica que um data center pode ainda estar no processo de pagar uma partida de processadores quando uma versão ainda melhor se torna disponível.

Como resultado, as GPUs antigas podem depreciar mais rapidamente do que o assumido pelos credores no início.

Este ponto é importante se considerarmos o fato de que é o próprio hardware que garante o empréstimo. Por exemplo, bancos ou instalações de crédito privado podem conceder empréstimos para equipamentos que têm custos muito altos no momento da instalação.

Uma desaceleração nos gastos com IA pode prejudicar os operadores que investiram em capacidade para atender a uma demanda que não se materializou. Atualizações de hardware mais frequentes podem tornar instalações caras obsoletas mais cedo. Um chip melhorado de um concorrente pode cortar a demanda por sistemas baseados em Nvidia.

Qualquer um desses fatores pode resultar em operadores tendo que pagar grandes dívidas contra instalações que geram receita menor do que o esperado.

É muito mais do que apenas investir em ações de tecnologia normais. O financiamento alavancado está sendo usado para financiar data centers, GPUs e projetos de energia.