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Estas são 4 ações de chips de IA que o Citi quer que você compre agora

Estas são 4 ações de chips de IA que o Citi quer que você compre agora
Devesh Kumar
10 de mar. de 2026, 10:38 AM
  • Citi destaca quatro ações de semicondutores com forte potencial de alta devido ao boom da IA.
  • Fabricantes de chips de potência e analógicos se beneficiam com o aumento da demanda por data centers de IA.
  • Os gastos com infraestrutura de IA continuam a subir enquanto os hyperscalers correm para construir.

A expansão da infraestrutura de IA não está desacelerando, e Wall Street sabe disso.

Os analistas do Citi examinaram o panorama dos semicondutores após o ciclo de resultados mais recente e voltaram com quatro nomes que acreditam ainda terem espaço para continuar subindo.

As escolhas não são aleatórias, pois refletem uma visão clara de que a demanda por chips de grau IA permanece forte mesmo com investidores ficando mais exigentes quanto a avaliações.

Se você está tentando cortar o ruído, esta lista merece sua atenção.

Nvidia (NVDA)

É óbvio — todos começam por aqui.

A Nvidia registrou $68.1 billion em receita no Q4, alta de 73% em relação ao ano anterior, e as vendas apenas do data center somaram $62.3 billion, alta de 75%.

Esse único segmento agora gera quase 92 centavos de cada dólar que a Nvidia fatura.

A perspectiva futura é igualmente convincente: a empresa orientou o Q1 para cerca de $78 billion, superando amplamente a expectativa de Wall Street.

Os gastos dos hyperscalers em data centers de IA estão no caminho para exceder $630 billion em 2026, e a Nvidia continua sendo a primeira escolha para quem constrói em escala.​

Broadcom (AVGO)

A Broadcom não tem as manchetes da Nvidia, mas está se tornando igualmente essencial.

A diferença está na abordagem: enquanto a Nvidia vende GPUs de uso geral para qualquer um que as queira, a Broadcom desenvolve chips de IA personalizados, chamados de XPUs, projetados especificamente para cada hyperscaler.

Google, Meta, OpenAI, Anthropic. Essas empresas querem silício construído em torno de seus próprios modelos, não o projeto de outra empresa.

O primeiro trimestre fiscal de 2026 reforçou fortemente essa tese, com receita de $19.31 billion, alta de 29% ano a ano.

O EPS superou o consenso. E aqui está o panorama maior: inferência de IA — o trabalho contínuo de rodar modelos de IA em produtos reais todos os dias, não apenas treiná‑los — deve representar até 70% de todo o processamento de IA até 2027.

A estratégia da Broadcom de chips personalizados foi construída exatamente para esse mundo.

Texas Instruments (TXN)

A Texas Instruments não costuma chamar atenção nos círculos financeiros, mas a inclusão pela Citi envia um sinal: a recuperação dos chips analógicos é real.

Chips analógicos não são glamourosos — eles gerenciam energia, calor e sinais em máquinas industriais e sistemas automotivos —, mas estão em toda parte e são importantes.

A TI registrou receita no Q4 de $4.42 billion, alta de 10% ano a ano, e orientou o Q1 para uma faixa de $4.32 billion a $4.68 billion, superando as previsões.

Os segmentos industrial e automotivo agora representam cerca de 75% da receita, em comparação com apenas 43% em 2013.

O gasto de capital está sendo reduzido para $2–3 billion em 2026 após anos de investimento intenso, o que significa que o fluxo de caixa livre deve melhorar materialmente.

Monolithic Power Systems (MPWR)

Esta passa despercebida para a maioria dos investidores de varejo, mas a guinada que fez em direção à infraestrutura de IA é real, e os números mostram isso.

A MPS reportou receita no Q4 de $751.2 million, alta de quase 21% ano a ano, superando as estimativas. EPS de $4.79 também ultrapassou a referência. ​

A métrica-chave é a mudança de mix. Dados empresariais, armazenamento e computação — o segmento ligado a servidores de IA e computação de alto desempenho — agora responde por mais de 25% da receita total, um salto acentuado em relação a dois anos atrás.

A direção orientou o Q1 para $770 million a $790 million, indicando momentum contínuo.

A MPS fabrica chips de gerenciamento de energia, essencialmente os sistemas que mantêm servidores de IA funcionando de forma eficiente em grande escala.

À medida que os data centers continuam crescendo, isso deixa de ser um nicho e passa a ser infraestrutura crítica.