Resumo:
A Nvidia está planejando expandir ainda mais seu negócio de software, na esperança de obter receitas recorrentes mais estáveis por meio do licenciamento de software empresarial, além da venda de chips de inteligência artificial. O CEO da Nvidia, Jen-Hsun Huang, falou recentemente sobre essa estratégia em um evento do GTC em Berlim, na Alemanha, e disse que o software fornecido para executar agentes de inteligência artificial pode adotar um modelo de licenciamento que cobra com base no número de GPUs. O preço é, por exemplo, cerca de US$ 2.000 por GPU por ano. Este número atraiu a atenção da indústria para a escala potencial dos negócios de software da Nvidia, mas ainda não pode ser considerado um padrão de cobrança unificado anunciado oficialmente.
É relatado que Huang Renxun falou sobre o negócio de licenciamento de software em uma sessão de perguntas e respostas relacionada em 22 de outubro de 2026. Ele disse que o licenciamento de software se tornará cada vez mais uma parte importante dos negócios da Nvidia, especialmente fornecendo software, ferramentas de gerenciamento e recursos de suporte necessários para executar agentes de inteligência artificial para dispositivos de computação em fábricas de inteligência artificial.
O chamado agente de inteligência artificial refere-se a um sistema de inteligência artificial que pode realizar tarefas em várias etapas de acordo com objetivos e chamar ferramentas, acessar dados ou executar programas no âmbito da autorização. Comparados aos chatbots tradicionais, tais sistemas geralmente exigem ambientes operacionais mais complexos, controles de segurança e mecanismos de monitoramento contínuo. Se as empresas quiserem implantar agentes de inteligência artificial em larga escala em data centers, elas não só precisarão comprar GPUs, mas também resolver problemas como implantação de software, gerenciamento de permissões, monitoramento de operações e manutenção de segurança.
A NVIDIA está tentando integrar esses recursos em uma solução de infraestrutura de nível empresarial mais completa. De acordo com o preço de exemplo proposto por Huang Renxun, se 5 milhões de GPUs adotarem uma licença de software de US$ 2.000 por ano, isso poderá teoricamente gerar US$ 10 bilhões em receita anual; se esta escala for mantida durante cinco anos consecutivos, a receita acumulada atingirá 50 mil milhões de dólares. No entanto, este é apenas um cenário calculado com base em suposições e não é uma previsão de receitas publicada pela Nvidia. Atualmente, a empresa não divulgou o número real de GPUs aplicáveis, nem confirmou quais produtos este preço cobrirá, quando será implementado e as condições contratuais específicas.
Vale a pena notar que a Nvidia já possui um negócio maduro de assinatura de software empresarial. Sua plataforma NVIDIA AI Enterprise é voltada para data centers corporativos e fornece os componentes de software necessários para o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de inteligência artificial. O preço da licença anunciado pela Nvidia mostra que a taxa de assinatura de um ano para a plataforma é de US$ 4.500 por GPU, incluindo serviços de suporte correspondentes; o preço da assinatura de cinco anos é de US$ 18.000 por GPU.
Portanto, os US$ 2.000 por ano mencionados por Huang Renxun não podem ser simplesmente entendidos como uma redução de preço para o software empresarial existente da Nvidia. Dado que não é claro se o âmbito do software, o período de licença e o conteúdo do serviço correspondentes aos dois preços são iguais, é atualmente impossível comparar diretamente os seus custos reais. Os novos preços podem ser para diferentes combinações de software ou ambientes operacionais específicos de agentes de inteligência artificial, e a situação específica ainda precisa ser explicada pela Nvidia.
A razão pela qual o negócio de software é valorizado pela NVIDIA está relacionado ao seu desejo de reduzir a dependência de uma única venda de hardware. As vendas de GPU geralmente estão intimamente relacionadas aos ciclos de construção do data center, aos planos de compra dos clientes e às capacidades de fornecimento de chips, enquanto as assinaturas de software podem gerar receitas recorrentes enquanto os clientes continuam a usar produtos relacionados. Se a Nvidia conseguir manter as empresas dependentes da sua plataforma de software para executar e gerir cargas de trabalho de IA a longo prazo, terá a oportunidade de gerar receitas contínuas a partir de GPUs implementadas, em vez de apenas reconhecer uma receita de vendas única quando um novo chip é vendido.
Essa estratégia também está relacionada ao recente avanço da NVIDIA na arquitetura de segurança de agentes de inteligência artificial. Em 21 de outubro de 2026, a NVIDIA anunciou a arquitetura de referência OpenShell, com o objetivo de fornecer um ambiente de segurança mais completo para empresas executarem agentes de inteligência artificial. A solução integra a infraestrutura de computação Vera Rubin da NVIDIA, CPU Vera e processador de dados BlueField-4, e introduz um mecanismo de monitoramento chamado NVIDIA Sentry.
O OpenShell fornece um ambiente de execução para isolar agentes de inteligência artificial, o que pode limitar as ferramentas, dados e recursos do sistema que os agentes podem acessar. O NVIDIA Sentry é responsável por monitorar de forma independente a atividade do agente e tomar medidas de quarentena caso um agente tente ultrapassar os limites de permissão estabelecidos. A ideia do design é colocar alguns controles de segurança na infraestrutura subjacente, em vez de depender inteiramente do mecanismo de segurança do próprio modelo de inteligência artificial.
Isso é especialmente importante para empresas que implantam agentes de inteligência artificial. Os agentes podem ser autorizados a ler arquivos internos, acessar sistemas de negócios e até mesmo executar ações com consequências reais. Se as permissões forem configuradas incorretamente ou os agentes forem induzidos por entradas maliciosas, poderá ocorrer vazamento de dados, operações não autorizadas ou outros riscos de segurança. A NVIDIA espera fornecer às empresas soluções de implantação mais gerenciáveis por meio do isolamento do ambiente operacional, restrições de permissão e monitoramento independente.
Atualmente, outras empresas também começaram a cooperar em torno desta estrutura. A Anthropic está integrando hardware OpenShell e BlueField com Claude Managed Agents para fornecer isolamento operacional adicional e recursos de controle de acesso para agentes corporativos. A Salesforce desenvolveu o Slack Admin Bridge para OpenShell, que permite aos administradores revisar solicitações de acesso de agentes, aprovar ou negar permissões e monitorar atividades relacionadas diretamente no Slack.
Essas colaborações mostram que a competição por agentes de inteligência artificial está gradualmente se expandindo do desempenho do modelo para o ambiente operacional, gerenciamento de segurança e serviços empresariais. À medida que os agentes começam a assumir tarefas mais complexas, as empresas não só precisam de avaliar se o modelo pode completar a tarefa, mas também de garantir que respeita os limites de permissão durante a execução e pode ser continuamente monitorizado e gerido. A Nvidia espera integrar GPUs, equipamentos de rede, plataformas de software e mecanismos de segurança em uma solução completa, aumentando assim a dependência dos clientes em seu ecossistema tecnológico.
Huang Renxun também enfatizou muitas vezes que a Nvidia não deveria ser considerada apenas um fabricante de chips. Os negócios da empresa se expandiram para equipamentos de rede, sistemas completos de máquinas, software empresarial, bem como áreas médicas e de saúde, automotivas, de comunicações e de ciências biológicas. Ao fornecer um sistema tecnológico completo, desde hardware de computação até gerenciamento de software, a Nvidia espera obter receita de vários aspectos da infraestrutura de inteligência artificial.
No entanto, se o modelo de licenciamento de software pode se tornar uma nova fonte importante de receita para a NVIDIA ainda depende da aceitação dos clientes empresariais. Alguns clientes podem estar dispostos a pagar taxas contínuas por operação estável, segurança e suporte técnico; outros podem escolher software de código aberto, desenvolver as suas próprias ferramentas de gestão ou satisfazer as suas necessidades através de soluções fornecidas por outros fornecedores. A cobrança com base no número de GPUs também significa que, à medida que a escala de implantação empresarial se expande, os custos de software podem aumentar simultaneamente, de modo que os clientes prestarão mais atenção ao escopo da licença, ao período do contrato e à existência de pagamentos repetidos.
Atualmente, a NVIDIA não anunciou oficialmente os termos completos deste plano de licenciamento, que custa aproximadamente US$ 2.000 por GPU por ano, nem forneceu uma data específica de implementação. Nesta fase, este valor é mais adequado como um exemplo do preço proposto por Huang Renxun quando elaborou a estratégia de negócio de software, do que uma oferta comercial que foi totalmente eficaz.
No longo prazo, a Nvidia está tentando estabelecer uma nova estrutura de receita: as vendas de hardware ajudam os clientes a construir infraestrutura de inteligência artificial, as licenças de software continuam a gerar receita após a infraestrutura ser colocada em uso e as ferramentas de segurança e gerenciamento aumentam ainda mais a disposição das empresas de usar sua plataforma no longo prazo. Se este modelo tiver sucesso, o crescimento futuro da Nvidia não dependerá mais inteiramente de quantas GPUs ela pode vender a cada ano, mas dependerá cada vez mais de quanto os clientes estão dispostos a pagar pelo software e serviços executados nessas GPUs.
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