A Nvidia está a expandir a sua plataforma de inteligência artificial de centros de dados para máquinas que se movem no mundo físico, e a China está a tornar-se o seu maior campo de testes inicial. A empresa descreve a robótica, os veículos autónomos e outras aplicações de "IA física" como um negócio que gera cerca de 10 mil milhões de dólares em receitas anuais, de acordo com um novo relatório do WSJ. O CEO Jensen Huang afirma que a categoria pode tornar-se dez vezes maior numa década.
Esta previsão baseia-se em mais do que a venda de um único processador. A Nvidia está a montar chips de treino, software de simulação, modelos básicos para robôs e computadores compactos que podem funcionar dentro de máquinas, posicionando-se como a camada tecnológica partilhada sob produtos fabricados por diversos fabricantes. A China oferece uma escala invulgar para testar esta estratégia: tem uma cadeia de fornecimento de robótica densa, um forte apoio governamental e fabricantes que entregam máquinas humanoides mais rapidamente do que os seus concorrentes noutros locais.
Os números iniciais são impressionantes, mas ainda não comprovam que os robôs de uso geral possam operar de forma fiável ou rentável em fábricas comuns. Uma análise recente da Reuters constatou que os humanoides chineses ainda enfrentam dificuldades em termos de inteligência, destreza e fiabilidade, enquanto os braços robóticos industriais convencionais geralmente executam tarefas específicas de forma mais rápida e consistente. A oportunidade da Nvidia é, portanto, enorme precisamente porque o principal problema técnico permanece por resolver: transformar demonstrações convincentes em máquinas capazes de repetir trabalhos úteis durante milhares de horas.
A Nvidia está a construir uma plataforma completa
A investida da Nvidia na robótica segue a mesma estratégia que tornou o seu negócio de data centers difícil de ser substituído. Os programadores podem treinar os sistemas de perceção e controlo nos aceleradores da empresa, criar ambientes sintéticos no seu software de simulação, refinar o comportamento com os dados gerados e, em seguida, implementar os modelos num computador Jetson embebido. Cada camada foi concebida para tornar a seguinte mais valiosa, reduzindo o incentivo para os clientes substituírem apenas o chip, mantendo o software subjacente.
O sistema GR00T da empresa ilustra esta abordagem. A Nvidia afirma que o seu modelo GR00T de próxima geração consegue generalizar para tarefas de manipulação desconhecidas melhor do que os sistemas anteriores, embora estes resultados sejam alegações da empresa e não uma prova independente do desempenho em fábrica. O seu modelo Cosmos 3 tem como objetivo ajudar as máquinas a raciocinar sobre estados físicos futuros e gerar cenários de treino.
A Nvidia não precisa de fabricar o robô completo para que esta arquitetura funcione. Lançou um projeto de referência que combina a sua computação e software com um corpo humanoide fabricado pela empresa chinesa Unitree e mãos hábeis de outro fornecedor. O projeto é explicitamente uma plataforma de investigação, não uma prova de que um robô de uso geral está pronto para ser implantado em massa, mas deixa claro o objetivo comercial da Nvidia: tornar-se a base operacional comum enquanto os parceiros competem por motores, baterias, mãos e máquinas completas.
A China oferece escala, fornecedores e subsídios
O atrativo da China não se resume apenas ao hardware de baixo custo. O país possui mais de 150 empresas de robôs humanoides, e a investigação da Reuters estimou que os fabricantes chineses foram responsáveis por cerca de 95% dos cerca de 20.000 humanoides comercializados globalmente em 2025. Esta concentração proporciona aos desenvolvedores acesso a fabricantes de componentes, produção por contrato, locais de teste e um grande número de engenheiros suficientemente próximos para que possam trabalhar em conjunto na mecânica e no software da máquina.
As estimativas de remessas divergem porque a categoria é recente e as definições variam. Dados da Counterpoint, divulgados num relatório de remessas , indicam que as entregas mundiais de robôs humanoides ultrapassarão as 22.000 unidades no primeiro semestre de 2026, quase quatro vezes o nível do ano anterior, enquanto a Omdia estimou cerca de 18.500 unidades para o mesmo período. Esta divergência serve de alerta para não considerarmos um único total como definitivo, mas ambas as estimativas mostram que os fornecedores chineses dominam um mercado inicial em rápida expansão.
Os gastos estatais também influenciam a procura. A Reuters calculou que as entidades governamentais chinesas gastaram pelo menos 230 milhões de dólares em robôs humanoides e equipamentos relacionados no primeiro semestre de 2026, em comparação com 62 milhões de dólares no ano anterior e 6 milhões de dólares no primeiro semestre de 2024. Estas compras podem acelerar a aprendizagem, mas não são equivalentes a compradores privados que renovam encomendas porque um robô reduziu os custos.
O entusiasmo dos investidores cresceu ainda mais rapidamente. As ações da fabricante chinesa de robôs Unitree dispararam na sua estreia em bolsa depois de a empresa ter angariado cerca de 904 milhões de dólares, segundo um relatório da AP, mesmo que muitas máquinas do setor ainda estejam concentradas em investigação, entretenimento e demonstrações controladas. Este financiamento pode custear melhor hardware e maiores volumes de produção, mas também pode obscurecer a diferença entre o crescimento das vendas e a adoção comercial duradoura.
A receita é real, mas as definições importam
O valor divulgado de 10 mil milhões de dólares não deve ser interpretado como vendas anuais de chips para robôs humanoides. A descrição do Wall Street Journal abrange uma ampla categoria de “IA física” que inclui robótica, veículos autónomos e infraestruturas relacionadas, enquanto os relatórios oficiais da Nvidia agrupam os produtos de forma diferente. Para o ano fiscal de 2026, os resultados financeiros listaram uma receita de 2,3 mil milhões de dólares com os segmentos automóvel e de robótica, um aumento significativo, mas ainda assim próximo de 1% da receita anual total.
A comparação é importante porque a Nvidia continua dependente da procura por data centers. A empresa reportou uma receita de 215,9 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2026, e o Wall Street Journal calculou 303 mil milhões de dólares nos quatro trimestres até julho. Um negócio de IA física de 10 mil milhões de dólares é significativo, mas ainda assim pequeno quando comparado com o capital investido em infraestruturas de modelos generativos.
Para os investidores, a estratégia de pilha completa da Nvidia cria diversas fontes de receita potenciais antes que os humanoides de uso geral se tornem comuns. Os fabricantes de automóveis podem usar os seus computadores para sistemas de direção assistida; os armazéns podem executar modelos de perceção em dispositivos de bordo; os desenvolvedores de robôs podem alugar capacidade de data center para formação; e as ferramentas de simulação podem servir clientes que nunca compram um humanoide. Esta diversidade reduz a dependência de uma única inovação revolucionária, ao mesmo tempo que torna mais difícil auditar o tamanho exato da categoria a partir das divulgações públicas de mercado.
Os controlos de exportação deixam um caminho frágil
A oportunidade na China também acarreta riscos políticos. Washington restringe as exportações dos principais aceleradores de centros de dados e, em janeiro, submeteu alguns produtos avançados, incluindo o H200 da Nvidia, a uma análise individual de licenciamento em condições de segurança específicas, de acordo com a norma BIS. Estes controlos não proíbem automaticamente todos os computadores robóticos embebidos ou pacotes de software, o que deixa a Nvidia com um canal mais restrito para servir os clientes de máquinas físicas.
Esta distinção pode não se manter estável. Os robôs combinam perceção, navegação e modelos básicos, pelo que os decisores políticos podem decidir que alguns sistemas de ponta têm utilizações militares ou de vigilância, mesmo quando vendidos a fábricas civis. Pequim está também a impulsionar as cadeias de abastecimento domésticas de computação e robótica, pressionando os clientes a reduzir a dependência da tecnologia americana.
A Nvidia precisa, portanto, de equilibrar dois objetivos conflituantes. A integração profunda com fabricantes chineses de robôs fornece dados, volume e uma rápida iteração do hardware, mas também expõe a empresa a novas regras de licenciamento e à possibilidade de substituição. Uma conquista de projeto é menos duradoura se o cliente temer perder o acesso a chips, atualizações ou ferramentas de desenvolvimento futuros depois de já ter construído um produto em torno deles.
A comprovação comercial fica ainda aquém da expectativa
O teste decisivo não é se um humanoide consegue completar uma tarefa ensaiada. Os compradores precisam de tempo de atividade previsível, comportamento seguro, recuperação de erros e um custo inferior ao dos trabalhadores ou de automatização mais simples. A Reuters constatou que muitas máquinas ainda exigem teleoperação ou falham de forma imprevisível quando o ambiente muda.
A forma humanoide pode ser útil porque os edifícios, ferramentas e fluxos de trabalho existentes foram concebidos para pessoas. No entanto, o mesmo corpo acarreta problemas de equilíbrio, muitas articulações e mais componentes que podem falhar; numa célula de produção fixa, um braço convencional ou uma plataforma sobre rodas podem permanecer mais baratos e fiáveis. O mercado mais promissor a curto prazo pode, assim, ser o das máquinas que utilizam partes da estrutura humanoide — visão, raciocínio, simulação e manipulação precisa — sem reproduzir o corpo humano na sua totalidade.
A Nvidia posicionou-se para beneficiar de qualquer arquitetura de máquina que ganhe. O seu desafio é demonstrar que a plataforma cria valor consistente para o cliente, e não apenas mais protótipos, contratos ou rondas de financiamento espetaculares. Nos próximos anos, os indicadores mais reveladores serão os pedidos recorrentes de operadores privados, as horas trabalhadas sem intervenção, a implementação fora de ambientes controlados e a receita que se torna visível em segmentos auditados.
A China oferece à Nvidia o laboratório mais rápido disponível para esta experiência, enquanto a sua política de exportação a torna uma das menos previsíveis. Se os fabricantes converterem o volume de remessas em mão-de-obra fiável, a infraestrutura da empresa poderá tornar-se para os robôs aquilo em que a sua plataforma de computação se tornou para o treino de IA. Se a fiabilidade e a viabilidade económica continuarem a ficar para trás, a IA física ainda poderá tornar-se um negócio substancial — mas a prometida expansão de dez vezes terá chegado através de automóveis, sistemas industriais e máquinas especializadas, em vez de um exército repentino de trabalhadores humanoides.
