Foxconn bate recorde de receita no 3º trimestre com servidores de IA

A Foxconn, maior fabricante de eletrônicos por contrato do mundo e principal parceira de montagem de servidores da Nvidia, registrou receita de NT$ 3,03 trilhões (cerca de US$ 95,4 bilhões) no terceiro trimestre de 2026, alta de 47% em relação ao mesmo período do ano passado. O número veio bem acima da estimativa de analistas, de NT$ 2,83 trilhões, segundo reportagem publicada em 5 de outubro pela CryptoBriefing com base em dados divulgados pela própria companhia.

O lucro líquido do trimestre chegou a NT$ 60 bilhões (US$ 1,86 bilhão), alta de 35% na comparação anual. O resultado foi impulsionado pela divisão de nuvem e redes da empresa, que fabrica racks completos de servidores de IA e os equipamentos de rede avançada que os conectam entre si, categoria que já responde por mais da metade da receita da Foxconn. Em setembro, a companhia bateu um marco histórico ao faturar mais de NT$ 1 trilhão em um único mês, pela primeira vez.

Por que a Foxconn está no centro do boom de infraestrutura de IA

A Foxconn é hoje um dos elos menos visíveis, mas mais importantes, da cadeia de produção de inteligência artificial. A empresa taiwanesa monta boa parte dos servidores que rodam os chips da Nvidia em data centers de gigantes como Microsoft, Google, Meta e Amazon, funcionando como o braço industrial que transforma os chips de IA em infraestrutura pronta para uso. Segundo a reportagem, a companhia espera que o embarque de racks de servidores de IA mais que dobre no total do ano de 2026, e que a receita de switches de rede acima de 800G também dobre.

Esse crescimento acompanha o ritmo acelerado de investimento das grandes provedoras de nuvem em infraestrutura de IA, que vêm elevando seus orçamentos de capital trimestre após trimestre. O Portal da AI já mostrou como esse apetite por capacidade computacional motivou a xAI a dobrar o número de chips Nvidia em seu supercomputador Colossus 2, no Tennessee, e como a Samsung investiu US$ 1 bilhão no projeto Helix de infraestrutura de IA. Mesmo contratempos como o atraso por força maior na construção do data center do projeto Stargate, no Novo México, não têm sido suficientes para desacelerar o ritmo de expansão do setor como um todo.

Por que isso importa para quem trabalha e empreende com IA no Brasil

O resultado da Foxconn é um termômetro direto da saúde financeira da infraestrutura que sustenta praticamente todas as ferramentas de IA usadas no Brasil hoje, do ChatGPT ao Claude, passando por qualquer aplicação que dependa de data centers na nuvem. Quando uma fabricante de servidores bate recorde histórico de receita em um único mês, é sinal de que a demanda por capacidade de processamento de IA continua crescendo mais rápido do que a oferta, o que ajuda a explicar por que o custo de acesso a modelos de ponta via API segue sendo um fator de peso no orçamento de quem constrói produtos ou automações sobre IA.

Para empreendedores brasileiros que dependem de créditos de API ou de assinaturas de ferramentas de IA para operar o negócio, esse ciclo de investimento pesado em infraestrutura tende a se refletir, direta ou indiretamente, no preço final cobrado pelas empresas de IA. Já tratamos desse tipo de pressão de custo em textos como o que explica como escolher uma ferramenta de IA com segurança, considerando não só o preço de hoje, mas a tendência de preço de médio prazo de cada fornecedor. Entender que a cadeia de produção de hardware de IA está no limite da capacidade ajuda a explicar por que seguem aparecendo notícias de cortes em planos gratuitos, como a recente redução de acesso ao Gemini Pro para usuários do plano grátis do Google.

O que esperar para os próximos trimestres

A própria Foxconn já sinalizou que aposta praticamente todo o ano de 2026 nos servidores de IA, mesmo com a margem de lucro da companhia sofrendo pressão por causa do mix de produtos mais intensivo em componentes caros, como chips Nvidia de última geração e memória de alta largura de banda. Isso significa que, mesmo com lucro recorde em valor absoluto, a rentabilidade proporcional da empresa pode continuar mais apertada do que em anos anteriores, quando a receita vinha majoritariamente de produtos de consumo como smartphones e notebooks.

Vale observar também se esse ritmo de demanda se sustenta nos próximos resultados trimestrais de concorrentes como a Quanta Computer e a Wistron, outras grandes montadoras taiwanesas de servidores, e se os preços de componentes como memória DRAM e HBM, que vêm subindo ao longo de 2026, começam a repassar custo adicional para o consumidor final de ferramentas de IA. Para quem acompanha o mercado de trabalho de tecnologia no Brasil, esse ciclo de investimento também ajuda a explicar por que vagas ligadas a infraestrutura de nuvem e dados seguem entre as que mais crescem, tendência que o Portal da AI detalhou no texto sobre quais cargos de IA estão contratando no Brasil em 2026.