O acordo de US$ 100 bilhões com a OpenAI é estruturado em cash, principalmente para o arrendamento de hardware da Nvidia

- O acordo de US$ 100 bilhões da OpenAI com a Nvidia é estruturado como pagamentos cash para o aluguel de GPUs, e não para a compra delas.
- O primeiro centro de dados em Abilene entrará em operação no final de 2026, dando início à primeira grande implantação de contratos de locação.
- A Nvidia receberá pagamentos a longo prazo conforme os chips forem utilizados, enquanto a OpenAI dilui os custos e se prepara para contrair dívidas.
A OpenAI não está gastando US$ 100 bilhões para comprar chips, mas sim pagando cash para alugá-los. Todo o acordo com a Nvidia se baseia em distribuir os custos ao longo do tempo, em vez de desembolsar bilhões de dólares antecipadamente. A empresa de inteligência artificial quer ter acesso às GPUs de ponta da Nvidia, mas, em vez de comprá-las diretamente, está firmando contratos de aluguel de longo prazo.
Dessa forma, o dinheiro é liberado gradualmente e o risco passa para a Nvidia. O acordo é simples. À medida que cada novo centro de dados de IA entra em operação, a OpenAI obtém acesso a mais GPUs. O primeiro centro, que está sendo construído em Abilene, Texas, deve entrar em funcionamento no segundo semestre de 2026.
É aí que o cash começa a entrar. O preço exato de cada centro ainda é desconhecido, mas a OpenAI não está adquirindo o hardware. Ela está alugando o poder computacional. Cada GPU implantada será alugada, com os pagamentos parcelados ao longo de sua vida útil, em torno de cinco anos.
A OpenAI adia custos alugando chips da Nvidia em vez de comprá-los
Jensen Huang, CEO da Nvidia, descreveu o acordo como "monumental em tamanho". Ele afirmou que construir um único data center de IA de um gigawatt poderia custar cerca de US$ 50 bilhões. Desse valor, aproximadamente US$ 35 bilhões iriam diretamente para a Nvidia pelos seus chips. O restante seria destinado a todas as outras despesas. Mas a OpenAI não está pagando esse valor antecipadamente. Ao optar pelo leasing das GPUs, a empresa evita um grande prejuízo financeiro de uma só vez.
A OpenAI receberá em breve um investimento inicial de US$ 10 bilhões proveniente do acordo. Esse dinheiro ajudará a impulsionar a primeira fase de implementação. E embora parte dos fundos seja destinada a contratações, operações e outras despesas, a maior parte irá diretamente para computação. Mais especificamente, para os processadores da Nvidia. Essas GPUs são os motores por trás do treinamento de IA, alimentando modelos como o ChatGPT e tudo o que é executado neles.
Sarah Friar, diretora financeira da OpenAI, afirmou em Abilene que o plano não seria possível sem parceiros. Ela citou a Oracle, que está alugando o data center de Abilene, e a Nvidia, que está fornecendo capital inicial em troca de pagamentos a longo prazo.
“Empresas como a Oracle estão investindo seus recursos financeiros para criar esses incríveis data centers que vocês veem aqui atrás”, disse Sarah. “No caso da Nvidia, eles estão reunindo capital para dar o pontapé inicial, mas o mais importante é que receberão pagamento por todos esses chips à medida que forem implementados.”
As negociações sobre a dívida começam enquanto os chips da Nvidia consomem a maior parte do cash da OpenAI
A OpenAI não é lucrativa. Ela não tem fluxo cash positivo e não possui classificação de crédito de grau de investimento. É por isso que financiar data centers por meio de capital próprio é caro. Executivos da empresa afirmaram que estão se preparando para contrair dívidas para financiar o restante da expansão. E, graças à estrutura de arrendamento com a Nvidia, os bancos estão mais confortáveis em conceder empréstimos. As condições parecem mais favoráveis quando uma empresa não está tentando comprar tudo à vista.
Sarah afirmou que a escassez de poder computacional é o problema maior. "Acho que o que todos devemos focar hoje é o fato de que não há poder computacional suficiente", disse ela. "À medida que a empresa crescer, seremos mais do que capazes de arcar com o que está por vir — mais poder computacional, mais receita."
Mas nem todos estão entusiasmados com a forma como isso está estruturado. O valor de mercado de US$ 4,3 trilhões da Nvidia foi construído com base na venda de chips para a OpenAI, Google, Meta, Microsoft e Amazon. Ao mesmo tempo, a avaliação privada da OpenAI em US$ 500 bilhões só é possível graças a injeções cash da Microsoft e de outras empresas. Esse dinheiro não fica parado. Ele retorna diretamente para a Nvidia.
Jamie Zakalik, analista da Neuberger Berman, disse à CNBC que o acordo mostra a OpenAI captando recursos e investindo-os diretamente na mesma empresa que fornece a tecnologia. "Está inflando os lucros e os números de todos", disse Jamie. "Mas, na verdade, não está criando nada."
Questionado sobre essas preocupações, o CEO da OpenAI, Sam Altman, não se opôs. "Precisamos continuar vendendo serviços para consumidores e empresas — e criando esses novos e excelentes produtos pelos quais as pessoas nos pagam muito dinheiro", disse Sam. "Enquanto isso continuar acontecendo, estaremos financiando muitos desses data centers e muitos chips."
Não se limite a ler notícias sobre criptomoedas. Compreenda-as. Assine nossa newsletter. É grátis.

Jai Hamid
Jai Hamid é uma escritora de finanças com seis anos de experiência cobrindo criptomoedas, mercados de ações, tecnologia, economia global e eventos geopolíticos que afetam os mercados. Ela trabalhou com publicações focadas em blockchain, incluindo AMB Crypto, Coin Edition e CryptoTale, cobrindo análises de mercado, grandes empresas, regulamentação e tendências macroeconômicas. Ela estudou na London School of Journalism e já participou três vezes de programas em uma das principais redes de TV da África para compartilhar insights sobre o mercado de criptomoedas.
CURSO
- Quais criptomoedas podem te fazer ganhar dinheiro?
- Como aumentar a segurança da sua carteira digital (e quais realmente valem a pena usar)
- Estratégias de investimento pouco conhecidas que os profissionais utilizam
- Como começar a investir em criptomoedas (quais corretoras usar, as melhores criptomoedas para comprar etc.)














