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Por que as ações da Nvidia sobem quase 2% nesta quarta-feira?

Por que as ações da Nvidia sobem quase 2% nesta quarta-feira?
Devesh Kumar
04 de mar. de 2026, 14:36 PM
  • Ações da Nvidia sobem para cerca de $183 com retorno de investidores após negociação lateral recente.
  • Morgan Stanley reinstaura NVDA como principal escolha em chips com preço-alvo de $260.
  • Analista afirma que a Nvidia é negociada a cerca de 18 vezes os ganhos projetados para 2027.

As ações da Nvidia (NASDAQ: NVDA) avançavam na quarta-feira, à medida que investidores de grande porte retornavam a um nome que havia ficado lateralizado apesar de números extraordinários.

As ações da Nvidia estavam sendo negociadas por volta da faixa de $182–183 no final da manhã de quarta-feira, em alta de quase 2% no dia, depois de baterem no suporte próximo a $180 e avançarem rumo ao nível de $183.

Após várias semanas em que as ações da Nvidia pareceram “presas” apesar da receita recorde e do persistente hype em IA, uma recomendação enfática do Morgan Stanley, somada a uma clareza crescente sobre o próximo passo da empresa em inferência de IA, está dando às instituições um motivo para retomar o risco.

A recomendação “hora de comprar” do Morgan Stanley muda o cenário

O gatilho imediato foi o Morgan Stanley dizer aos clientes, em outras palavras, que é hora de parar de pensar demais e voltar a comprar Nvidia.

O banco reinstaurou as ações da Nvidia como sua principal escolha em semicondutores, substituindo a Micron do primeiro lugar, e reiterou uma recomendação Overweight com preço-alvo de $260.

O argumento do analista Joseph Moore é simples: o papel vinha estagnado enquanto o negócio continuava se fortalecendo.

Ele observa que a Nvidia está sendo negociada a aproximadamente 18 vezes os lucros projetados para 2027, o que ele chama de “um ponto de entrada surpreendentemente bom” para uma empresa que ainda domina o mercado de aceleradores de IA e continua a registrar números de crescimento impressionantes.

A mensagem teve efeito porque atacou a preocupação central do lado comprador: não se a Nvidia é boa, mas se ela já não estaria boa demais a qualquer preço.​

Por trás dessa recomendação há um conjunto de fundamentos difíceis de ignorar.

O último ano fiscal da Nvidia registrou receita acima de $200 billion, impulsionada pela pressa dos hiperescaladores em expandir data centers de IA e pela demanda ainda intensa por suas plataformas de GPU.

O mercado havia em grande parte presumido perfeição após esse resultado, razão pela qual o papel se acomodou enquanto investidores debatíamos por quanto tempo o surto de crescimento poderia realmente durar.

A nota do Morgan Stanley basicamente disse a eles que a pausa já durou tempo suficiente.​

Leia também: Por que um bilionário da Tesla acabou de aplicar $180M em ações da Nvidia

Ações da Nvidia: o fator Groq

O segundo fator é mais estrutural: o mercado está cada vez mais focado em saber se a Nvidia pode dominar a próxima fase da IA tão decisivamente quanto dominou o treinamento.

Nesse aspecto, o acordo da empresa com a Groq está fazendo muito trabalho silencioso nos bastidores.

No final do ano passado, a Nvidia concordou com uma transação de licenciamento de aproximadamente US$20 bilhões com a startup focada em inferência, garantindo acesso aos projetos de “language processing unit” de baixa latência da Groq e incorporando seu fundador e líderes‑chave de engenharia.

Esse acordo agora alimenta as expectativas para a plataforma de inferência de próxima geração da Nvidia.

Os investidores estão digerindo relatos de que a empresa prepara uma nova arquitetura explicitamente ajustada para executar grandes modelos de linguagem e IA “agentic” em produção.

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Jensen Huang já indicou que os processadores da Groq serão integrados à arquitetura AI factory da Nvidia para ampliar a cobertura em uma gama maior de casos de uso em tempo real e intensivos em inferência.​

Isso é importante porque neutraliza diretamente um dos argumentos mais sólidos dos bears: que a vantagem competitiva da Nvidia diminuiria à medida que a indústria transferisse seus gastos do treinamento de modelos gigantes para a execução dos mesmos.