A Nvidia perde terreno na China. Até onde as chinesas podem avançar?

A guerra comercial entre Estados Unidos e China se arrasta já por mais de oito anos — e fez a fabricante de chips Nvidia, uma das empresas mais valiosas do mundo, perder espaço em um mercado em que seus processadores ainda são disputados.

As restrições à venda de seus chips mais avançados abriram caminho para a Huawei, que chegou a seis pontos percentuais da rival americana nos embarques para data centers chineses no primeiro semestre deste ano.

De janeiro a junho, a Nvidia embarcou 678 mil aceleradores de inteligência artificial (IA) para data centers na China, 44% menos que no mesmo período do ano anterior.

A Huawei foi na direção oposta. Entregou 572 mil unidades, ante pouco mais de 300 mil um ano antes. A Nvidia manteve a liderança, com 34% dos embarques, seguida pela Huawei, com 28%, segundo dados da consultoria IDC obtidos pela Reuters.

A Alibaba mostra como as fabricantes chinesas podem ganhar espaço mesmo entre empresas que continuam comprando da Nvidia.

O grupo está entre os que encomendaram processadores à companhia americana, segundo a Bloomberg, e já oferece a seus clientes acesso a chips que projeta. Em agosto, a Alibaba informou que mais de 650 clientes externos usavam processadores da família Zhenwu pela sua nuvem. O próximo modelo, o Zhenwu V900, tem produção em massa prevista para o primeiro trimestre de 2027.

Ao mesmo tempo, cerca de 600 mil unidades do H200, um dos chips avançados da Nvidia, aguardavam em Hong Kong autorização de Pequim para entrar em grande escala na China continental, informou a Reuters em 5 de novembro.

Para as fabricantes chinesas, essa espera abre uma oportunidade. Quem precisa colocar um serviço de IA no ar tem de decidir quais tarefas podem rodar nos chips que estão disponíveis e quais ainda justificam esperar pelo equipamento americano.

A troca pode começar depois do treinamento

O mercado chinês já começa a mudar pelo tipo de processador que chega aos data centers. No primeiro semestre, os embarques de GPUs, as unidades de processamento gráfico amplamente usadas no treinamento de IA, recuaram 26%, para 991 mil.

Os de outros aceleradores cresceram quase 80% e passaram de 1 milhão de unidades, segundo a IDC. Huawei, T-Head, da Alibaba, Kunlunxin, ligada à Baidu, e Cambricon responderam juntas por 95% desse segundo grupo.

A categoria inclui chips desenhados para tarefas específicas, como a inferência, etapa em que um modelo já treinado responde a uma pergunta ou analisa um documento. Uma empresa pode continuar usando GPUs da Nvidia para desenvolver um modelo e colocar parte das consultas dos usuários em processadores chineses.

Para decidir se vale a troca, o comprador precisa saber quantas respostas o sistema entrega, quanta energia consome e quanto trabalho a equipe terá para adaptar o software.

É aí que as estratégias das fabricantes se separam. A Huawei vende sistemas que reúnem processadores e equipamentos de rede.

Em setembro, apresentou o Atlas 960E SuperPoD, projetado para que milhares de chips trabalhem em conjunto. A DeepSeek, por sua vez, publicou ferramentas para executar cálculos e organizar a troca de dados nos chips Ascend 950. Esse trabalho dá a outros desenvolvedores uma base para migrar parte do código que já usam.

A Alibaba pode fazer essa adaptação dentro da própria nuvem e vender o serviço a clientes que não precisam escolher nem instalar os chips. Já a Cambricon oferece uma alternativa a quem procura um fornecedor especializado. Com 5% dos embarques no levantamento da IDC, a projetista mais que dobrou a receita no terceiro trimestre em relação ao mesmo período de 2025, para 3,53 bilhões de yuans, segundo seu balanço.

O que aconteceu com o valor de mercado das fabricantes

Entre os fechamentos de 30 de outubro e 6 de novembro, o valor de mercado da Nvidia recuou 8,8%, de cerca de US$ 4,93 trilhões para US$ 4,50 trilhões, uma redução estimada de US$ 434 bilhões.

A Cambricon caiu na mesma proporção, para 504,9 bilhões de yuans, enquanto a Hygon avançou 11,3%, para 440,5 bilhões de yuans. O recorte termina antes de a Nvidia anunciar a investigação sobre seu presidente-executivo, no domingo, 8.

No mesmo período, a Alibaba ganhou 8,1% em valor de mercado em Hong Kong, chegando a cerca de HK$ 2,09 trilhões. A Baidu avançou 7,2%, para US$ 27,86 bilhões.

Esses dois números incluem todos os negócios dos grupos, cujas divisões de chips não tinham cotação própria. A Huawei é de capital fechado. Em seu balanço, a receita total cresceu 9,6% no primeiro semestre, para 467,82 bilhões de yuans, segundo a Reuters.

Uma encomenda ainda precisa caber na fábrica

Em setembro, Eric Xu, presidente rotativo da Huawei, disse à imprensa que a companhia não conseguia produzir equipamentos de IA em volume suficiente para atender ao mercado chinês e que, por isso, limitava sua expansão internacional.

Allen Chang, chefe de pesquisa de tecnologia para a Grande China no Goldman Sachs, afirma que os planos de expansão das fábricas locais já superaram o que os analistas esperavam. A capacidade disponível e o acesso a equipamentos para fabricar os chips mais avançados continuam entre os gargalos que ele identifica.

A falta de componentes também aparece no preço. Segundo a Reuters, a Huawei e a Cambricon elevaram preços de processadores em meio à escassez de memória de alta largura de banda, conhecida como HBM.

Uma placa com o Ascend 950PR da Huawei, que custava cerca de 60 mil yuans no início do ano, já passava de 80 mil em setembro, disseram fontes à agência. Para uma empresa que precisa equipar um data center inteiro, essa diferença pesa antes mesmo de o primeiro servidor ser ligado.

Alugar capacidade no exterior era outra saída para compradores chineses. Segundo o Financial Times, a Oracle cancelou, sob pressão do governo Donald Trump, um acordo de cerca de US$ 7 bilhões com a Tencent que daria à empresa acesso a aproximadamente 100 mil chips avançados em data centers no Sudeste Asiático. O episódio mostra por que ter uma alternativa dentro da China vale mesmo para clientes que preferem o equipamento americano.

O que a crise de Jensen Huang muda na disputa

A investigação da Nvidia chega quando a venda de chips à China já estava sob escrutínio em Washington. Em 5 de novembro, três presidentes de comissões da Câmara dos EUA pediram que Jensen Huang prestasse esclarecimentos a portas fechadas no dia 18.

No domingo, 8, o conselho da empresa abriu uma investigação independente sobre relatos de que o executivo teria sido alvo de uma operação de inteligência estrangeira. Pequim rejeitou a acusação. No anúncio, o conselho disse que não via razão para acreditar que segredos da Nvidia ou a segurança nacional tivessem sido comprometidos.

Huang defende que os Estados Unidos mantenham parte de sua tecnologia acessível a compradores chineses. Na sua avaliação, as restrições dão espaço para que desenvolvedores adotem equipamentos locais e passem a usar as ferramentas que os acompanham.

Recuperar um cliente depois dessa mudança pode exigir mais do que obter uma licença de exportação. Já um eventual endurecimento das regras sobre máquinas de fabricação, como observou a coluna Breakingviews, da Reuters, também pode limitar a produção das próprias rivais chinesas.

A Semafor apontou outro fator que pode influenciar o ritmo dessa corrida. Nas eleições americanas de meio de mandato, eleitores aprovaram restrições a data centers em ao menos 14 localidades de Ohio.

No Texas, a governadora eleita Gina Hinojosa defendeu prolongar uma pausa que atinge licenças ambientais e conexões à rede elétrica. Atrasos podem dar tempo às rivais chinesas, mas a vantagem instalada dos EUA é ampla. O Lowy Institute estima que a capacidade de processamento dos data centers de IA americanos seja quase 40 vezes a dos chineses.

A medida mais concreta do avanço virá quando as empresas voltarem a comprar. Se um operador instalar chips chineses enquanto espera por uma remessa americana e depois ampliar o mesmo sistema com o mesmo fornecedor, a fabricante local terá conquistado algo que uma restrição de exportação, sozinha, não garante. Terá entrado no orçamento do próximo data center.

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