Laços entre AMD e Google estão crescendo, mas investidores querem um retorno maior em IA

As ações da AMD caíram depois que a empresa divulgou receita trimestral recorde, apesar de um aumento anual de 50% e da expansão de seus laços com a nuvem do Google. A questão não era se a AMD estava crescendo. Os investidores queriam evidências mais claras de que seu negócio de aceleradores de IA estava reduzindo a enorme distância em relação à Nvidia.

A AMD reportou receita de US$ 11,5 bilhões no segundo trimestre de 2026, enquanto a receita de Data Center mais que dobrou, para US$ 6,7 bilhões. A empresa também projetou aproximadamente US$ 13 bilhões em receita para o terceiro trimestre. Esses números descrevem um negócio ganhando escala, não perdendo impulso.

Ainda assim, as ações caíram após os resultados. Essa reação expôs o padrão agora aplicado às grandes empresas de chips de IA. Superar as estimativas de consenso já não basta quando os investidores já precificaram rápida adoção de aceleradores, melhora nas margens e grandes implantações por clientes de hiperescala.

A relação entre AMD e Google mostra por que o cenário é mais complexo do que a venda inicial sugere. O Google Cloud usa processadores AMD EPYC em várias famílias de máquinas virtuais, incluindo sistemas desenvolvidos para computação de uso geral, cargas de trabalho confidenciais e computação de alto desempenho.

No entanto, a adoção de CPUs não estabelece automaticamente a AMD como fornecedora líder de aceleradores de IA. A Nvidia ainda domina a comparação que mais importa para os investidores. A AMD precisa transformar sua lista crescente de clientes, a plataforma Helios e o roadmap Instinct em receita visível com margens atraentes.

A AMD superou o trimestre, mas as expectativas avançaram mais rápido

A AMD entregou crescimento substancial, mas os investidores avaliaram o relatório diante de uma oportunidade em IA maior do que os números divulgados.

Os resultados do segundo trimestre da empresa mostraram receita de US$ 11,536 bilhões. Isso representou crescimento de 50% em relação ao mesmo trimestre do ano anterior e de 13% em relação ao primeiro trimestre.

A margem bruta GAAP atingiu 54%, em comparação com 40% um ano antes. A comparação anual anterior incluiu uma baixa de estoque e encargos relacionados de US$ 800 milhões, ligados aos controles de exportação dos Estados Unidos sobre aceleradores MI308.

O lucro operacional GAAP chegou a US$ 1,99 bilhão, ante um prejuízo operacional no trimestre comparável. O lucro líquido foi de US$ 2,297 bilhões, enquanto o lucro diluído por ação atingiu US$ 1,38.

Em base não GAAP, a AMD reportou margem bruta de 56%, US$ 3,094 bilhões em lucro operacional e US$ 1,66 de lucro diluído por ação. Esses números ajustados excluem itens como remuneração baseada em ações e amortização relacionada a aquisições.

O segmento Data Center forneceu o resultado mais importante. A receita atingiu US$ 6,7 bilhões, um aumento de 107% em relação ao ano anterior. A forte demanda por processadores para servidores EPYC e aceleradores Instinct impulsionou essa expansão.

Data Center representou 58% da receita total da empresa. Essa composição confirma que a AMD se tornou muito mais dependente de infraestrutura de nuvem e de gastos com IA do que sua identidade histórica ligada a PCs sugere.

Os negócios restantes apresentaram um quadro misto, mas secundário. A receita de Client subiu 23%, para US$ 3,1 bilhões, enquanto a receita de Gaming caiu 31%, para US$ 779 milhões. A receita de Embedded aumentou 19%, para US$ 977 milhões.

A projeção da administração também superou um cenário simples de ausência de crescimento. A AMD previu receita no terceiro trimestre de aproximadamente US$ 13 bilhões, dentro de uma faixa de US$ 300 milhões acima ou abaixo desse valor.

O ponto médio representaria crescimento anual de 41% e outro aumento sequencial de 13%. A AMD também projetou uma margem bruta não GAAP de aproximadamente 56%.

Por que, então, os investidores venderam as ações?

A AMD chegou ao relatório com expectativas moldadas por várias grandes parcerias em IA, uma nova plataforma em escala de rack e uma linguagem de longo prazo cada vez mais confiante por parte da administração. O mercado não perguntava se a receita de Data Center cresceria. Perguntava com que rapidez o negócio de GPUs da AMD se tornaria um segundo grande fornecedor para sistemas de IA de ponta.

A distinção importa porque Data Center inclui tanto CPUs EPYC quanto GPUs Instinct. As CPUs continuam sendo uma franquia bem-sucedida e valiosa, mas as maiores avaliações em IA estão ligadas a aceleradores, redes e sistemas completos.

A AMD não divulga separadamente a receita trimestral de Instinct em seus resultados de segmento principais. Portanto, os investidores precisam inferir a trajetória dos aceleradores a partir de comentários da administração, anúncios de clientes e do crescimento total de Data Center.

Essa lacuna de divulgação gera tensão após cada relatório de resultados. A AMD pode produzir números agregados excelentes enquanto deixa os investidores incertos sobre a linha de produtos que sustenta as premissas mais otimistas do mercado.

A empresa afirma que as vendas de Data Center acelerarão durante o segundo semestre de 2026. Também espera que as implantações do Helios comecem a contribuir à medida que os clientes instalem sistemas completos baseados em aceleradores da série MI400.

Essa é uma direção encorajadora. Não é o mesmo que receita reportada de aceleradores, volume de implantação efetivamente realizado ou expansão comprovada de margem.

A venda, portanto, refletiu um problema de expectativas mais do que uma frustração convencional de resultados. Os resultados da AMD foram fortes, mas a narrativa de IA exigia um retorno ainda maior e mais visível.

Por que a demanda entre AMD e Google não resolve a questão da IA

A relação entre AMD e Google valida a adoção de EPYC, mas não elimina a necessidade de grandes vitórias para as GPUs Instinct.

AMD e Google colaboram há anos em processadores para data centers. Em 2019, o Google anunciou que usava chips AMD EPYC em cargas de trabalho internas e planejava oferecer máquinas virtuais baseadas em AMD aos clientes do Google Cloud.

Essa colaboração se expandiu por várias gerações. O Google Cloud agora descreve opções baseadas em AMD para computação de uso geral, computação de alto desempenho, computação confidencial e serviços selecionados de inferência de IA.

O atual portfólio de nuvem da AMD inclui as famílias de máquinas C3D, N2D, T2D e C2D. Esses produtos atendem a cargas de trabalho que vão de serviços web a simulações, clusters Kubernetes e aplicações com uso intensivo de memória.

O Google Cloud também introduziu máquinas virtuais H4D equipadas com processadores AMD EPYC de quinta geração. O H4D combina esses processadores com o hardware de rede Falcon do Google e acesso remoto direto à memória.

O acesso remoto direto à memória, comumente chamado de RDMA, permite que computadores troquem dados com envolvimento limitado do processador. Esse recurso oferece suporte a cargas de trabalho científicas e de engenharia estreitamente conectadas, distribuídas por vários servidores.

O lançamento do H4D colocou processadores AMD em uma plataforma atual do Google Cloud voltada a manufatura, ciências da vida, previsão do tempo e automação de projeto eletrônico. É uma evidência concreta de que a AMD continua relevante dentro de um importante provedor de hiperescala.

As CPUs AMD também oferecem suporte a partes do portfólio de computação confidencial do Google Cloud. A computação confidencial protege os dados enquanto os processadores os utilizam ativamente, e não apenas quando estão armazenados ou em transmissão.

Em junho de 2026, o Google descreveu uma arquitetura de máquinas confidenciais G4 que combinava CPUs AMD EPYC de quinta geração com GPUs Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell. Essa configuração ilustra tanto a oportunidade da AMD quanto seu desafio central.

A AMD pode conquistar o soquete do processador hospedeiro enquanto a Nvidia fornece o acelerador responsável pela computação de IA mais visível. Ambas as empresas geram receita, mas seus papéis econômicos não são equivalentes.

A expressão AMD Google pode, portanto, descrever várias relações diferentes. A AMD fornece processadores para serviços do Google Cloud, ajuda a proteger cargas de trabalho confidenciais e oferece suporte à infraestrutura usada por aplicações de IA.

O que isso ainda não demonstra é uma ampla implantação no Google Cloud de aceleradores AMD Instinct comparável à infraestrutura pública da Nvidia no Google. O Google também desenvolve suas próprias Tensor Processing Units, ou TPUs, para treinamento e inferência.

Essa distinção explica por que os investidores relutam em tratar toda parceria de nuvem como uma vitória de aceleradores. Os provedores de hiperescala usam deliberadamente várias arquiteturas de processadores porque as cargas de trabalho têm requisitos diferentes.

Uma máquina virtual de uso geral pode favorecer EPYC por densidade de núcleos, largura de banda de memória ou custos operacionais. Um cluster de modelos de ponta pode usar, em vez disso, GPUs Nvidia, TPUs do Google ou aceleradores personalizados conectados por uma rede especializada.

A AMD se beneficia da expansão geral porque sistemas de IA exigem CPUs ao lado de aceleradores. As CPUs coordenam armazenamento, redes, pré-processamento, orquestração e serviços de aplicação em torno do modelo.

A IA agêntica pode aumentar essa demanda por CPUs. Um sistema agêntico executa sequências de chamadas ao modelo, solicitações de ferramentas, operações de banco de dados e etapas de verificação. Essas tarefas ao redor consomem recursos convencionais de servidores mesmo quando uma GPU realiza a inferência do modelo.

Isso cria uma trajetória de crescimento crível para EPYC. Também torna o segmento Data Center da AMD mais amplo do que um simples placar de GPUs.

No entanto, investidores que buscam exposição direta ao crescimento de aceleradores de IA querem mais do que um forte papel de apoio. Eles querem evidências de que a AMD pode fornecer o centro computacional de grandes clusters de treinamento e inferência.

O uso de CPUs AMD pelo Google prova que a empresa consegue atender aos requisitos de desempenho, confiabilidade e segurança de hiperescala. Não prova que Instinct alcançou adoção comparável dentro da infraestrutura acelerada do Google.

A parceria entre AMD e Google é, consequentemente, uma evidência importante, mas incompleta. Ela sustenta o argumento de que a AMD pertence às grandes arquiteturas de nuvem, ao mesmo tempo que deixa sem resposta a questão central das GPUs.

A Nvidia estabelece uma referência implacável

A AMD compete contra uma empresa estabelecida cuja escala, margens, software e alcance de sistemas redefinem o que conta como forte crescimento em IA.

A receita reportada de Data Center da AMD pareceria excepcional na maioria das comparações do setor de semicondutores. Contra a Nvidia, parece o início de uma disputa muito mais longa.

A Nvidia reportou receita de Data Center de US$ 75,2 bilhões no primeiro trimestre fiscal de 2027. Isso foi 92% maior do que um ano antes e representou a maior parte dos US$ 81,6 bilhões de receita trimestral total da Nvidia.

A Nvidia também reportou uma margem bruta não GAAP de 75%. A medida comparável de toda a empresa para a AMD foi de 56% em seu segundo trimestre.

Os períodos contábeis e as composições dos negócios diferem, portanto esses números não oferecem uma comparação perfeita de produtos. Ainda assim, revelam a diferença de escala e rentabilidade que molda as expectativas dos investidores.

A Nvidia não vende apenas um processador gráfico. Seus sistemas de IA combinam GPUs, redes, CPUs, interconexões, bibliotecas, compiladores e ferramentas de implantação.

CUDA, a plataforma de programação da Nvidia para computação acelerada, acumulou anos de adoção por desenvolvedores. Frameworks de IA e fluxos internos de engenharia frequentemente pressupõem compatibilidade com CUDA antes que hardware alternativo entre na discussão.

O software ROCm da AMD desempenha um papel semelhante para os aceleradores Instinct. Ele oferece aos desenvolvedores ferramentas e bibliotecas para treinamento, inferência, otimização de modelos e computação distribuída em hardware AMD.

O ROCm melhorou substancialmente, e os principais frameworks o suportam. Ainda assim, a compatibilidade em uma ficha de especificações não elimina o trabalho de migração, o ajuste de desempenho ou o risco operacional.

Em uma implantação pequena, engenheiros podem comparar alternativas e ajustar o software à plataforma vencedora. Em uma instalação na escala de gigawatts, cada problema de software não resolvido pode se multiplicar por milhares de aceleradores.

É por isso que Helios importa. Helios é o sistema de IA em escala de rack da AMD, combinando GPUs Instinct, CPUs EPYC, redes Pensando e software ROCm em uma arquitetura validada.

O design em escala de rack trata um rack inteiro de servidores como a unidade de computação. Fornecimento de energia, refrigeração, rede, memória, processadores e software precisam funcionar juntos em escala de produção.

A AMD afirma que Helios oferece uma economia favorável para inferência e está atraindo provedores de nuvem e desenvolvedores de IA. A empresa listou Anthropic, Meta, Microsoft, OpenAI, Oracle e outros entre clientes ou parceiros de implantação.

Esses nomes fortalecem a credibilidade da AMD. Também elevam as expectativas, porque a capacidade anunciada precisa, no fim, se transformar em equipamentos enviados, receita reconhecida e cargas de trabalho confiáveis dos clientes.

O acordo da AMD com a Meta ilustra a escala dessa ambição. As empresas anunciaram um plano plurianual que abrange até seis gigawatts de implantações de GPUs Instinct em diversas gerações de produtos.

O acordo com a Meta prevê uma implantação inicial usando um acelerador personalizado baseado na arquitetura MI450 da AMD. Os envios que sustentam o primeiro gigawatt estavam programados para começar no segundo semestre de 2026.

A AMD também anunciou uma colaboração com a Anthropic que abrange até dois gigawatts de GPUs da série MI450 em racks Helios. A Microsoft planeja implantar sistemas Helios no Azure para inferência de modelos de fronteira.

Esses compromissos criam visibilidade de receita futura, mas a linguagem importa. “Até” descreve um escopo máximo, não uma compra concluída. Acordos plurianuais também distribuem a receita potencial por vários períodos.

Grandes clientes de IA podem ajustar os cronogramas de implantação quando há mudanças em energia, construção, demanda por modelos, financiamento ou prontidão técnica. Eles também podem comprar sistemas concorrentes no mesmo período.

A posição da Nvidia, portanto, continua sendo o principal contraponto na narrativa da AMD. Chips personalizados do Google, Amazon, Microsoft e Meta aumentam a pressão, mas não substituem a comparação direta com a Nvidia.

Os resultados mais recentes da Nvidia mostram por que um resultado acima das expectativas não pode satisfazer todos os investidores da AMD. O mercado vê uma empresa estabelecida gerando receita de Data Center muito maior, com margens brutas bem mais elevadas.

A AMD não precisa igualar a Nvidia imediatamente para construir um negócio valioso de IA. Os clientes querem diversidade de fornecedores, poder de negociação, opções de cargas de trabalho e alternativas otimizadas para inferência.

Ainda assim, a AMD precisa demonstrar que essas vantagens geram adoção sustentada de aceleradores. Caso contrário, seus anúncios de clientes podem continuar estrategicamente relevantes sem produzir a escala financeira implícita nas expectativas otimistas.

O Verdadeiro Teste É a Qualidade da Receita, Não os Nomes dos Clientes

O desafio da AMD é converter a capacidade de IA anunciada em receita recorrente de aceleradores sem sacrificar margens ou qualidade de execução.

Uma longa lista de clientes de destaque ajuda a validar um roteiro de produtos. Ela não revela o cronograma de envios, utilização, rentabilidade ou a dependência do cliente em relação à plataforma.

Por isso, os investidores devem separar três etapas que as manchetes frequentemente combinam. Uma parceria cria intenção. Uma implantação produz infraestrutura instalada. O reconhecimento de receita registra a atividade comercial resultante.

Mesmo a receita reconhecida não resolve a questão se as margens permanecerem estáveis. Sistemas de rack para IA incluem custos de memória, rede, refrigeração, integração e suporte, que podem afetar a rentabilidade de forma diferente das vendas individuais de chips.

A AMD projetou uma margem bruta não-GAAP de 56% para o terceiro trimestre, inalterada em relação ao resultado do segundo trimestre. Espera-se que a receita aumente sequencialmente, mas a perspectiva de margem não mostra expansão imediata.

Isso não prova que os novos sistemas de IA tenham uma economia ruim. A margem consolidada inclui vários negócios e transições de produtos. No entanto, a perspectiva estável oferece aos investidores evidências limitadas de alavancagem operacional de curto prazo com a expansão do Helios.

Os gastos com pesquisa e desenvolvimento também continuam aumentando. A AMD informou despesa de US$ 2,528 bilhões em P&D no segundo trimestre, ante US$ 1,894 bilhão um ano antes.

O investimento maior é compreensível. A AMD precisa desenvolver aceleradores, CPUs, produtos de rede, projetos de sistemas e software em cronogramas sobrepostos para competir em escala de rack.

A empresa também precisa assegurar capacidade avançada de fabricação, memória de alta largura de banda, empacotamento e outros componentes restritos. Uma plataforma completa de aceleradores depende de fornecedores cuja disponibilidade pode limitar os envios.

O registro regulatório da AMD em agosto lista concorrência, controles de exportação, capacidade de fabricação, disponibilidade de componentes, concentração de clientes e cronograma de produtos entre seus riscos materiais.

A política de exportação continua especialmente relevante. Restrições a aceleradores avançados podem eliminar receitas esperadas, exigir modificações de produtos ou gerar encargos de estoque.

O trimestre do ano anterior da AMD incluiu o encargo de US$ 800 milhões associado aos controles de exportação do MI308. Essa comparação ajudou as margens reportadas mais recentes, tornando a melhoria subjacente menos dramática do que o aumento sugerido pela manchete.

A concentração de clientes cria outra incerteza. Acordos de vários gigawatts podem acelerar o crescimento, mas a dependência de alguns laboratórios de IA e hyperscalers também dá a esses compradores considerável poder de negociação.

Esses clientes são sofisticados projetistas de sistemas. O Google constrói TPUs, a Amazon desenvolve Trainium, a Microsoft tem Maia e a Meta trabalha em seus próprios aceleradores. Cada um pode combinar chips comerciais com silício interno.

Esse ambiente abre uma oportunidade para a AMD, porque nenhum hyperscaler quer dependência desnecessária de um único fornecedor. Também limita a suposição de que uma nova implantação da AMD se tornará exclusiva ou permanente.

A adoção de software apresenta um risco relacionado. O ROCm pode oferecer resultados sólidos em modelos compatíveis, mas os clientes precisam de desempenho confiável em arquiteturas e frameworks de produção em constante mudança.

Uma vitória em benchmark demonstra desempenho em uma configuração definida. Uma plataforma de produção precisa permanecer estável diante de atualizações de modelos, mudanças de kernel, condições de rede, falhas e grandes clusters.

A AMD afirma ter aumentado a velocidade de desenvolvimento do ROCm e melhorado o suporte a modelos líderes. A empresa também destacou o suporte à família de modelos Gemma do Google e a outros modelos abertos.

Esse suporte é útil para desenvolvedores que avaliam o hardware da AMD. No entanto, a compatibilidade com um modelo do Google não equivale a um pedido de aceleradores do Google. A distinção é essencial ao interpretar manchetes sobre AMD e Google.

O cenário otimista continua substancial. A inferência de IA está se expandindo, grandes compradores querem alternativas e a AMD agora oferece um sistema mais completo, em vez de um acelerador independente.

O cenário cético é igualmente específico. A AMD ainda precisa divulgar progresso mensurável suficiente para que investidores separem a força das CPUs, as implantações iniciais de GPUs e a oportunidade contratada futura.

Nenhum dos dois cenários exige tratar a reação das ações como um veredito técnico definitivo. Uma queda de um dia reflete expectativas, posicionamento, avaliação e liquidez, além da análise fundamentalista.

A questão mais duradoura é se a receita da Instinct cresce mais rápido que o segmento mais amplo de Data Center à medida que as implantações do Helios começam. O desempenho das margens também precisa mostrar que a AMD está capturando valor, e não apenas comprando participação de mercado com uma economia inferior.

Três Sinais Decidirão se a Venda Foi Prematura

A próxima fase depende dos envios do Helios, da divulgação sobre aceleradores e de evidências de que grandes clientes de nuvem estão ampliando o uso em produção.

O primeiro sinal é a expansão do Helios durante o segundo semestre de 2026. Os investidores devem observar se os sistemas iniciais da série MI450 são enviados dentro do cronograma e entram em produção nos clientes.

Enviar hardware é apenas o ponto de partida. A AMD precisa mostrar que os sistemas passam pela qualificação dos clientes, operam de forma confiável e se expandem além dos clusters iniciais.

Uma expansão pontual reforçaria a visão de que as parcerias da AMD estão se tornando um negócio recorrente. Atrasos reforçariam preocupações de que a capacidade anunciada ainda está distante demais dos resultados financeiros.

O segundo sinal é maior clareza sobre a composição da receita de Data Center. O segmento combinado da AMD atualmente dificulta distinguir o crescimento do EPYC do crescimento do Instinct.

A administração não precisa divulgar todos os contratos de clientes. Precisa fornecer informações suficientes para que os investidores acompanhem o negócio de aceleradores ao longo de trimestres consecutivos.

Receita específica de aceleradores, crescimento de envios, capacidade implantada ou outra métrica consistente reduziriam as suposições. A dependência contínua de totais amplos de Data Center preservaria a incerteza por trás da venda.

Essa métrica também importa para desenvolvedores e compradores corporativos. Uma base instalada crescente atrai suporte de software, expertise em sistemas, disponibilidade em nuvem e trabalho independente de otimização.

O terceiro sinal é uma disponibilidade mais ampla em produção por meio das principais nuvens. A implantação planejada da Microsoft no Azure oferece uma rota, enquanto a Oracle e provedores especializados de nuvem oferecem outras.

O Google permanece particularmente informativo porque já usa CPUs da AMD em várias famílias de infraestrutura. Uma oferta relevante do Instinct no Google Cloud aprofundaria a relação entre AMD e Google para além de sua presença estabelecida em processadores.

Tal lançamento não precisaria substituir TPUs do Google ou GPUs da Nvidia. Mostraria que um operador líder de nuvem vê demanda suficiente dos clientes para apoiar outra plataforma de aceleradores em escala.

A ausência desse lançamento não invalidaria o roteiro da AMD. O Google tem sua própria estratégia de silício e pode usar produtos AMD de forma seletiva. Ainda assim, a expansão para o portfólio acelerado do Google forneceria um ponto valioso de validação externa.

Os próximos resultados da Nvidia fornecerão um quarto dado contextual, mas não devem substituir os três sinais específicos da AMD. A Nvidia pode continuar crescendo enquanto a AMD também constrói uma alternativa substancial.

A questão decisiva não é se a AMD vence todas as cargas de trabalho. É se a Instinct se torna uma opção duradoura de produção para clientes suficientes para sustentar uma receita crescente e margens atraentes.

Os desenvolvedores devem acompanhar a mesma transição pela disponibilidade de software. Suporte mais amplo ao ROCm, menos soluções alternativas específicas para modelos e acesso consistente à nuvem reduziriam o custo prático de escolher a AMD.

Os compradores corporativos devem se concentrar na economia total do sistema, e não apenas nas especificações dos aceleradores. Disponibilidade de hardware, rede, mão de obra de software, suporte, confiabilidade e portabilidade de cargas de trabalho afetam a decisão final.

Os investidores devem tratar anúncios de clientes como indicadores antecedentes, não como resultados concluídos. Implantações reportadas e desempenho das margens têm mais peso do que a capacidade máxima contratada.

A AMD já mostrou que pode crescer rapidamente, conquistar importantes cargas de trabalho de CPUs e assegurar compromissos de clientes influentes de IA. Seu trimestre mais recente não comprometeu essas conquistas.

A queda das ações, em vez disso, expôs quanto sucesso futuro os investidores já haviam pressuposto. A AMD agora precisa converter essa expectativa em receita visível de aceleradores.

A relação entre AMD e Google oferece um caso de teste útil. Ela mostra profunda confiança nos processadores para servidores da AMD, mas também revela como as plataformas de nuvem combinam CPUs AMD com aceleradores concorrentes e chips internos.

Observe primeiro os envios do Helios, depois a divulgação sobre aceleradores e, em terceiro lugar, a nova disponibilidade em nuvem. Juntos, esses sinais mostrarão se a AMD está se tornando uma verdadeira segunda plataforma para infraestrutura de IA.

A questão após esta reação aos resultados é direta: a AMD conseguirá transformar o fortalecimento de suas relações na nuvem em um negócio de aceleradores maior e mais lucrativo antes que as expectativas voltem a se antecipar?