A Nvidia acaba de comprometer $110B em financiamento de fornecedores—85% da receita anual. O manual da Lucent em 2000? 20%. Será que estamos a ver a bolha das telecomunicações novamente? Analisei os números. Thread 🧵

Financiamento de fornecedores = o fornecedor empresta dinheiro aos clientes para que possam comprar os produtos do fornecedor. Brilhante até que o carrossel pare.

Em 1999, a Lucent comprometeu-se com $8,1B. A Nortel estendeu $3,1B. A Cisco prometeu $2,4B. Então, 47 empresas de telecomunicações faliram. 33-80% dos empréstimos a fornecedores não foram cobrados. As redes de fibra estavam utilizando <0,002% da capacidade.

Avançando para 2025. A Nvidia investiu $100B na OpenAI (estruturado em 10 tranches de $10B cada). Participação de $3B na CoreWeave. $3.7B em outras startups de IA. Além de $15B no mercado de dívida respaldada por GPU.

As semelhanças são impressionantes: • Lucent: 23% da receita dos 2 principais clientes • Nvidia: 46% da receita dos 4 principais clientes • 88% da receita da Nvidia vem de centros de dados

Mas aqui está o que é diferente—e isso importa: Os clientes da Lucent eram CLECs alavancados queimando capital. Os 4 principais clientes da Nvidia geraram $451B em fluxo de caixa operacional em 2024 (Microsoft $119B, Alphabet $125B, Amazon $116B, Meta $91.3B).

Novo risco: o mercado de dívida apoiado por GPUs de mais de 10 bilhões de dólares assume que as GPUs mantêm valor por 4-6 anos. Empréstimos apoiados por GPUs têm taxas de juros de cerca de 14%—três vezes a dívida corporativa de grau de investimento.

Verificação da realidade: CPUs duram de 5 a 10 anos. GPUs em datacenters de IA duram de 1 a 3 anos na prática, apesar das suposições contábeis de 6 anos. Treinamento do Llama 3 da Meta: 9% de taxas de falha anuais de GPU (27% de falha em 3 anos).

Como os hyperscalers estão manipulando a depreciação: • Amazon: 3→6 anos (2020-2023), depois 6→5 anos (2025) • Google: 3→6 anos • Meta: 4→6 anos • CoreWeave: 6 anos A reversão da Amazon em 2025 é o primeiro grande retrocesso. Essas políticas são genuínas ou apenas uma questão de aparência?

SPVs em todo o lado. Hiperscaladores fazem parcerias com empresas de capital privado, constroem datacenters em entidades legais separadas, arrendam capacidade de volta. A dívida não aparece no seu balanço. Paul Kedrosky: "Não quero que as agências de classificação de crédito olhem para o que estou a gastar."

As empresas de tecnologia gastarão entre 300 a 400 bilhões de dólares em infraestrutura de IA em 2025. O capex dos hyperscalers atingiu cerca de 50% da receita operacional—níveis historicamente associados a construções de infraestrutura governamentais, não a empresas de tecnologia.

Ameaça do silício personalizado: A Microsoft pretende usar "principalmente silício da Microsoft" (aceleradores Maia). O Google tem TPUs. A Amazon tem Trainium e Inferentia. A Meta desenvolve processadores MTIA. Se os clientes mudarem para silício interno, o financiamento de fornecedores da Nvidia torna-se uma exposição a clientes que constroem alternativas competitivas.

Mas a Nvidia não é a Lucent: • A Lucent manipulou $1.148B em receita, a SEC acusou 10 executivos • Nvidia: sem evidências de fraude, auditada pela PwC, classificada como Aa3 • Lucent: $304M de fluxo de caixa operacional • Nvidia: mais de $50B de fluxo de caixa operacional anual e $46.2B de caixa líquido

A IA já está amplamente implantada—40% dos empregados nos EUA usaram IA no trabalho até setembro de 2025, o dobro dos 20% em 2023. Os salários estão a subir duas vezes mais rápido nas indústrias expostas à IA. Mas estudo do MIT: 95% dos projetos piloto de IA falharam em entregar impacto mensurável no P&L devido à má integração.

A OpenAI reportou uma perda de $4,7B no H1 2025 com uma receita de $4,3B. Quase metade da perda é compensação baseada em ações. Ainda não é lucrativa, mas ao contrário dos clientes da bolha das telecomunicações, a demanda é real e os usuários estão a pagar.

O que estou a observar: • Taxas de utilização de GPU • Monetização da OpenAI • Defaults de dívida suportada por GPU • Tendências de AR (melhoraram de 68% para 30%, mas fique atento à deterioração) • Concentração de clientes • Adoção de silício personalizado • Consolidação de fornecedores

A grande questão: A demanda por IA é real (como a computação em nuvem) ou especulativa (como a fibra da bolha das dot-com)? Ao contrário da bolha das telecomunicações, onde a demanda era especulativa e os clientes queimavam dinheiro, este carrossel tem passageiros pagantes. Mas os riscos são 4x maiores do que a exposição da Lucent.

Coda: A fraude da Lucent envolveu o "channel stuffing" (vendas fantasmas de $452M), acordos secretos com distribuidores e manipulação de reservas. A empresa pagou $25M— a maior multa de sempre por não cooperar com a SEC. Quando a WinStar colapsou, a Lucent abateu $700M em dívidas incobráveis.