Nvidia investe US$ 2 bilhões na Synopsys, visa acelerar o design de chips com poder de GPU-IA

A Nvidia agiu na segunda-feira com uma compra de ações de US$ 2 bilhões na Synopsys, consolidando uma parceria mais profunda focada em computação mais rápida e engenharia de IA. As ações foram compradas a US$ 414,79 cada, com base nos dados da empresa.

O objetivo é transferir o trabalho pesado de design de sistemas lentos para fluxos de trabalho impulsionados por GPU. O acordo ocorreu durante outra semana intensa no setor de IA, com dinheiro ainda perseguindo qualquer coisa ligada à velocidade de computação.

Os mercados reagiram rapidamente. A Synopsys saltou 4% no dia. A Nvidia subiu 1%. O timing é importante. A ação subiu 33% este ano, mas também caiu quase 12% neste mês. Essa oscilação mostra quão quente e instável ainda é o espaço de IA.

Nvidia continua vendendo as ferramentas que treinam grandes sistemas de IA. A Synopsys vende o software que constrói os chips que os executam.

Nvidia e Synopsys expandem cargas de trabalho de design impulsionadas por GPU

A parceria se estende por vários anos e visa aplicações intensivas em computação, ferramentas de IA agêntica, acesso à nuvem e esforços de mercado conjuntos.

A Nvidia fornecerá o lado do hardware. A Synopsys moverá mais de sua pilha de design para sistemas acelerados. O foco permanece em mover cargas de trabalho gigantes mais rapidamente, não em mudar quem vende o quê.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, falou na CNBC no mesmo dia. Ele afirmou que o acordo visa o setor de design e engenharia e o chamou de uma das indústrias mais intensivas em computação do mundo. Ele também disse que a indústria está se afastando de sistemas baseados em CPU em direção à computação impulsionada por GPU.

De acordo com ele, os sistemas de CPU ainda existirão, mas a maior parte do trabalho pesado está se movendo para plataformas aceleradas.

O CEO da Synopsys, Sassine Ghazi, acrescentou seus próprios números. Ele disse que tarefas que antes levavam semanas agora podem ser concluídas em horas sob a nova configuração.

Essa mudança impacta o teste de layout de chips, verificação de silício, modelagem de energia e roteamento de sistema. Estes são os passos que atrasam o lançamento de hardware e aumentam os custos.

A relação entre as duas empresas não começou nesta semana. Huang disse que a própria Nvidia foi construída usando ferramentas de design da Synopsys.

Esse histórico permanece intacto sob este novo acordo. O acordo também permanece não exclusivo, o que significa que ambas as partes ainda podem trabalhar com outras empresas do mercado ao mesmo tempo.

A Nvidia continua a lucrar com a construção de IA porque vende as GPUs usadas para treinar modelos e executar grandes cargas de trabalho. A Synopsys atua no outro lado vendendo software de design de silício e automação de design eletrônico. Juntos, eles visam todo o caminho desde a ideia do chip até o sistema de IA implantado.

Wall Street sinaliza riscos à medida que a concorrência e os gastos aumentam

Embora a maioria das empresas na Wall Street permaneça otimista, a Seaport está sozinha com uma classificação de venda para a Nvidia. O analista Jay Goldberg manteve essa classificação em uma nota de domingo.

Seu alvo de US$ 140 fica cerca de 21% abaixo do fechamento de sexta-feira de US$ 177. Ele escreveu que, embora o negócio da Nvidia permaneça forte, a corrida pela IA criou estruturas de vendas complexas e padrões de contabilidade pouco claros.

Goldberg apontou para US$ 26 bilhões em custos de computação em nuvem pré-pagos nos livros da Nvidia. A empresa disse que esse dinheiro apoia pesquisa e serviços em nuvem ligados à sua plataforma DGX. Goldberg rebateu. Ele disse que a pesquisa não absorveria esse valor total.

Em vez disso, ele o descreveu como reembolsos ligados a grandes acordos de compra. Sob esses acordos, os clientes que compram sistemas Nvidia recebem promessas de que a Nvidia também comprará o excesso de capacidade deles, se necessário.

O capital de giro da Nvidia também aumentou drasticamente. A empresa diz que isso sinaliza forte demanda. Goldberg tratou isso como um sinal de dois gumes quando combinado com compromissos crescentes dos clientes.

Ele disse que a Nvidia gastou US$ 6 bilhões este ano em empresas privadas e detém outros US$ 17 bilhões em compromissos, incluindo US$ 5 bilhões ligados à Intel. Ele também sinalizou o acordo com a OpenAI, que ainda não foi assinado e poderia adicionar mais US$ 100 bilhões se for finalizado.

Goldberg disse que a Nvidia pode recuperar esse dinheiro quando essas empresas levantarem capital e comprarem mais sistemas. Ainda assim, ele alertou que a escala desses movimentos sinaliza pressão crescente de outros fornecedores de chips.

Ele também apontou para a crescente concorrência dos TPUs de propriedade da Google. Ele escreveu que esses sistemas já superam o hardware da Nvidia em algumas medidas, embora não possam atender a todos os clientes. Ele acrescentou que a Google se tornou altamente ativa na promoção do uso de TPU por parceiros externos.

Dos 66 analistas que cobrem a Nvidia, 59 a classificam como compra ou forte compra. Seis a classificam como manter. Apenas um a classifica como desempenho abaixo do esperado, e esse continua sendo a Seaport, de acordo com os dados da Tipranks.