infraestrutura de IA, hardware de tecnologia, data centers: AI Project Pulse, julho de 2026: nuvens especializadas, IA soberana e casos de uso empresariais continuam a se expandir

Visão geral

Este relatório é a atualização mensal de julho de 2026 do “AI Project Pulse” da equipe de Tecnologia de Hardware nas Américas do Goldman Sachs, abrangendo anúncios selecionados de projetos em nuvens especializadas, infraestrutura soberana de IA e aplicações corporativas de IA. O relatório enfatiza que esses anúncios não representam todas as oportunidades de infraestrutura de IA, mas fornecem sinais importantes para o monitoramento da demanda por computação de IA, data centers, GPUs e IA corporativa.

Visões principais

As principais perspectivas são: primeiro, fabricantes de chips como a NVIDIA estão ajudando clientes de nuvens especializadas a sustentar a expansão da capacidade de GPU por meio de garantias mínimas de receita, compartilhamento de receita e suporte de crédito, expandindo assim a capacidade computacional disponível aos clientes finais; segundo, o aumento contínuo de data centers em escala de 1GW e projetos de AI Factory indica que o investimento em IA soberana e infraestrutura de IA em hiperescala continua em andamento; terceiro, a IA corporativa está passando de projetos-piloto para ferramentas internas mais específicas, gestão de riscos, marketing e casos de uso operacionais, o que poderia impulsionar a demanda por OEMs de hardware corporativo, distribuidores de TI e serviços de nuvem de IA.

Estrutura de análise

O relatório utiliza uma abordagem de acompanhamento de eventos, resumindo projetos anunciados publicamente em julho em ordem cronológica inversa. Ele se concentra em mudanças na escala, localização, cronograma, parceiros, capacidade e modelos de negócios dos projetos, mapeando-as para ecossistemas de hardware, serviços de nuvem e distribuição potencialmente beneficiados.

Notas metodológicas

• Acompanhamento de eventos do setorAI Project Pulse

  Monitoramento mensal de anúncios de projetos

  Acompanha anúncios de projetos de nuvens especializadas, IA soberana e IA corporativa para observar mudanças na demanda por infraestrutura de IA, construção de capacidade e modelos de negócios.

• Estrutura de divulgação de pesquisa de açõesGS Factor Profile

  Perfis de fatores de Crescimento, Retornos Financeiros, Múltiplos e Integrado

  O apêndice de divulgações afirma que o Goldman Sachs calcula percentis de fatores de ações usando métricas que incluem vendas futuras, EBITDA, EPS, ROE, ROCE e múltiplos de avaliação, mas o relatório principal não fornece esse perfil quantitativo para nenhuma ação individual.

• Estrutura de divulgação de pesquisa de açõesM&A Rank

  Pontuação de potenciais alvos de aquisição

  O apêndice de divulgações afirma que o Goldman Sachs avalia a probabilidade de empresas cobertas se tornarem alvos de aquisição em uma escala de 1 a 3; o relatório principal não fornece uma classificação de M&A para nenhuma empresa específica.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• NVIDIA

  Participante central do ecossistema de GPUs, padrões de AI Factory e financiamento/suporte de receita para nuvens especializadas

  Pontos fortes

  Vincula a construção de infraestrutura de IA a plataformas que incluem fornecimento de GPUs, NeMo, Quantum InfiniBand e Grace Blackwell, ao mesmo tempo em que expande a capacidade dos clientes por meio de compartilhamento de receita e suporte de crédito.

  Pontos fracos

  O modelo de negócios é altamente dependente da utilização pelos clientes de nuvens especializadas, da demanda final e da execução dos projetos.

  Comparação

  Em comparação com o fornecimento tradicional de hardware, a NVIDIA desempenha um papel mais profundo no suporte ao financiamento de projetos, padrões de sistemas e parcerias de ecossistema.

  Riscos

  Capacidade excedente de GPU, arrendamento por clientes abaixo do esperado e atrasos em energia ou construção de data centers podem afetar a realização da demanda.

• DELL、SMCI

  Potenciais beneficiárias da demanda por servidores de IA

  Pontos fortes

  O Goldman Sachs considera a demanda forte e sustentada por nuvens especializadas como positiva para os principais fabricantes de servidores de IA, DELL e SMCI.

  Pontos fracos

  Afetadas pela oferta de GPUs, pelo calendário de despesas de capital dos clientes e pela volatilidade das margens de servidores.

  Comparação

  Beneficiam-se mais diretamente do ciclo de aquisição de servidores de IA do que empresas que dependem principalmente de receitas de software ou serviços de nuvem.

  Riscos

  Concentração de pedidos, intensificação da concorrência, gargalos na cadeia de suprimentos e poder de barganha de grandes clientes podem pressionar a rentabilidade.

• DELL、HPE、SNX、INGM

  Potenciais beneficiárias na cadeia de adoção de IA corporativa

  Pontos fortes

  A expansão dos casos de uso de IA corporativa localmente e na nuvem poderia impulsionar a demanda por OEMs de hardware corporativo e distribuidores de TI.

  Pontos fracos

  A realização dos orçamentos de IA corporativa pode ficar defasada em relação aos anúncios de projetos, e parte da demanda pode migrar para serviços de nuvem em vez de compras locais.

  Comparação

  Em comparação com a cadeia de nuvens especializadas, a cadeia de IA corporativa depende mais da implantação de ferramentas internas pelos clientes e da realocação de orçamentos de TI.

  Riscos

  Cortes nos gastos com software corporativo podem coincidir com restrições orçamentárias mais amplas, criando incerteza quanto ao momento das compras de hardware.

• CoreWeave

  Plataforma de nuvem de IA e fornecedora de cargas de trabalho de treinamento de alta intensidade

  Pontos fortes

  Recebeu cargas de trabalho de treinamento de modelos fundacionais da Flow Traders e assumirá 133MW de carga crítica de TI na Fase I da Galaxy Helios.

  Pontos fracos

  O crescimento dos negócios depende de grandes arrendamentos de data centers e de infraestrutura altamente intensiva em capital.

  Comparação

  No setor de nuvens especializadas, é mais focada em plataformas de nuvem para treinamento de IA e se beneficia da terceirização de computação por empresas e instituições de negociação.

  Riscos

  Arrendamentos de longo prazo, custos de financiamento, concentração de clientes e volatilidade dos preços de computação são riscos-chave.

• Nebius

  Participante em modelos de nuvem de IA e expansão asset-light

  Pontos fortes

  Introduziu um modelo asset-light no qual parceiros financiam e possuem a infraestrutura, enquanto a Nebius fornece a arquitetura de sistemas, a pilha de software e a organização de vendas.

  Pontos fracos

  Altamente dependente da execução dos parceiros, da qualidade regional dos data centers e das capacidades de conversão de vendas.

  Comparação

  Em comparação com a construção interna de data centers, o modelo asset-light pode reduzir as necessidades incrementais de capital.

  Riscos

  Financiamento de parceiros, regulamentações de residência de dados e o ritmo de comercialização da capacidade podem afetar os resultados da expansão.

• Microsoft、IBM、Oracle

  Fornecedores de software de terceiros que a Starbucks planeja substituir parcialmente

  Pontos fortes

  Mantêm plataformas consolidadas de software corporativo e relacionamentos existentes com clientes.

  Pontos fracos

  Ferramentas internas assistidas por IA desenvolvidas por grandes empresas poderiam substituir parte dos gastos tradicionais com software.

  Comparação

  O caso da Starbucks no relatório mostra que a IA corporativa pode redirecionar parte do orçamento de software externo para ferramentas internas.

  Riscos

  Se mais empresas seguirem esse caminho, renovações de software tradicional e gastos com serviços profissionais poderão sofrer pressão.

Dados principais

• Data center de IA Meta/BlackRock em El Paso1GW; US$14bn; fundos geridos pela BlackRock com 80% de participação, Meta com 20% de participação; previsão de início de entrada em operação em 2028O projeto está localizado em El Paso, Texas, com prazo de arrendamento de até 20 anos.
• Novos contratos de clientes da IRENUS$2.8bn em novos contratos de clientes; meta de receita recorrente anual de 2026 elevada para mais de US$4bnOs clientes incluem Microsoft, NVIDIA, Perplexity, Figure AI, Together AI e Fluidstack.
• Acordo de computação em nuvem da Sharon AIAcordo de 5 anos e US$1.32bn; capacidade total de 132MW; previsão de implantação de mais de 62.000 GPUs NVIDIA até meados de 2027O projeto está localizado na Nova Zelândia, com expectativa de início de receita no primeiro semestre de 2027.
• Data center Galaxy HeliosA Fase I fornecerá 133MW de carga crítica de TI à CoreWeave; potência total aprovada de 1.63GW, expansível para 3.6GWO campus fica no Oeste do Texas; os 260MW da Fase II devem ser entregues no primeiro semestre de 2027.
• Projeto Pantheon Atlas na Croácia€50bn de investimento total; 1GW de capacidade total; 800MW de carga de TI disponível; operações planejadas para o primeiro trimestre de 2029Localizado em Topusko, Croácia, e projetado segundo os padrões NVIDIA GW-Scale AI Factory.
• AI Factory Firmus/NVIDIA360MW; 170.000 aceleradores NVIDIA; 2027-2028Localizada em Batam, Indonésia, utilizando um modelo de compartilhamento de receita e suporte de crédito.
• Ferramentas de IA corporativa da StarbucksUS$400mn em gastos anuais com software; redução orçamentária de tecnologia de aproximadamente US$30mn, incluindo aproximadamente US$10mn em gastos com softwarePlaneja desenvolver ferramentas internas assistidas por IA para acompanhamento de estoque, gestão de manutenção e outras funções, substituindo parte dos softwares de terceiros.
• Modelo PRAGMA da Revolut26 milhões de registros de usuários, 111 países, 207 bilhões de tokens; ciclo de desenvolvimento do modelo acelerado em 3-5xTreinado usando GPUs NVIDIA H100 e Nebius AI Cloud para fraude, crédito, marketing e recomendações de produtos.

Impacto e implicações

A implicação de investimento do relatório é que a cadeia de infraestrutura de IA permanece resiliente: o suporte dos fabricantes de chips aos modelos de negócios de nuvens especializadas deve beneficiar as remessas de GPUs e servidores de IA; a expansão de campi soberanos de IA e de hiperescala deve criar demanda sustentada por energia, data centers, redes, armazenamento e serviços de integração; e a implantação de ferramentas de IA corporativa pode impulsionar a demanda por hardware corporativo, serviços de nuvem e distribuição de TI, ao mesmo tempo em que cria pressão de substituição para fornecedores tradicionais de software.

Riscos

• O relatório abrange anúncios selecionados de projetos e não representa todas as oportunidades de infraestrutura de IA nem a realização final dos gastos de capital.
• Projetos de data centers em escala de 1GW enfrentam riscos relacionados ao acesso à energia, cronogramas de construção, custos de financiamento, aprovações regulatórias e execução da cadeia de suprimentos.
• Modelos de garantias de receita e suporte de crédito para nuvens especializadas dependem das taxas de arrendamento dos clientes finais; demanda insuficiente poderia ampliar os riscos para fabricantes de chips ou provedores de serviços de nuvem.
• Aplicações de IA corporativa podem visar à redução de orçamentos tradicionais de software e serviços, criando pressão de substituição para alguns fornecedores de software estabelecidos.
• O relatório não fornece recomendações individuais de ações ou preços-alvo; as conclusões de investimento devem ser consideradas juntamente com análises posteriores dos fundamentos e da avaliação das empresas.

Pontos a observar

• Se os modelos de compartilhamento de receita, suporte de crédito e garantia mínima de receita da NVIDIA com clientes de nuvens especializadas serão expandidos para mais clientes.
• Marcos de energia, construção e entrega de grandes projetos de data centers, incluindo Meta/BlackRock, Pantheon Atlas, Firmus e Galaxy.
• Conversão de contratos, metas de ARR e utilização de GPU em nuvens especializadas, incluindo IREN, Sharon AI e Nebius.
• Se os casos de IA corporativa se espalharão de Starbucks, Revolut e Flow Traders para mais setores e gerarão gastos quantificáveis em hardware ou nuvem.
• Se pedidos, receitas e margens posteriores de empresas incluindo DELL, SMCI, HPE, SNX e INGM refletirão a demanda por infraestrutura de IA.