Boom da IA aumenta receitas de fabricantes, mas pode terminar em excesso de chips

A expansão dos data centers de inteligência artificial está levando a indústria de memória a um dos ciclos de crescimento mais intensos de sua história. Em apenas um ano, as receitas da SK Hynix e da Micron praticamente triplicaram, enquanto a Samsung registrou um avanço próximo de 100%, impulsionada pela procura por componentes usados em servidores equipados com GPUs.

O aumento da demanda por memória de alta largura de banda, conhecida como HBM, módulos DDR5 e armazenamento NAND Flash consumiu grande parte da capacidade disponível no mercado. Esses componentes são essenciais para alimentar aceleradores de IA, armazenar modelos e movimentar rapidamente grandes volumes de dados entre processadores, memória e sistemas de armazenamento.

A escassez resultante já pressiona os preços da infraestrutura de inteligência artificial e também de produtos destinados ao consumidor, como computadores, smartphones e outros equipamentos eletrônicos. A HBM, em particular, tornou-se um componente estratégico porque oferece a largura de banda necessária para manter GPUs e aceleradores trabalhando com grandes modelos sem ficarem ociosos à espera de dados.

Para atender a esse crescimento, Samsung, SK Hynix e Micron iniciaram uma nova rodada de investimentos em fábricas e linhas de produção. O problema é que ampliar a oferta de semicondutores exige anos, bilhões de dólares e uma estrutura industrial extremamente complexa. Quando as novas instalações finalmente entrarem em operação, a demanda por IA poderá estar em um estágio diferente, criando o risco de capacidade excessiva e queda abrupta nos preços.

Investimentos de centenas de bilhões

Em junho, o presidente sul-coreano Lee Jae Myung anunciou um programa de US$ 576 bilhões liderado por Samsung e SK Hynix para ampliar a produção de chips e fortalecer as cadeias de suprimentos relacionadas à inteligência artificial.

A Micron, por sua vez, informou que investirá até US$ 3 bilhões para reforçar a cadeia norte-americana de semicondutores. A fabricante sediada em Idaho também trabalha para ampliar a produção em unidades localizadas em Singapura, Taiwan e Japão.

Apesar dos valores elevados, novas fábricas de DRAM e NAND não conseguem responder rapidamente a picos de procura. Antes do início da produção, as empresas precisam garantir financiamento, escolher terrenos, obter licenças e construir instalações de suporte para fornecimento elétrico, climatização, controle de partículas e filtragem de água ultrapura.

Depois que as salas limpas ficam prontas, ainda é necessário instalar e validar equipamentos especializados de litografia, transporte de wafers, inspeção e testes. O ajuste das linhas para alcançar níveis economicamente aceitáveis de rendimento — a proporção de chips funcionais produzidos em cada wafer — também pode consumir vários meses.

Segundo a análise, uma fábrica iniciada atualmente pela Samsung, SK Hynix ou Micron levaria pelo menos três anos para entrar em operação. A expansão até a capacidade plena demoraria ainda mais. Por isso, a escassez e os preços elevados devem continuar no curto e no médio prazo.

Preços podem permanecer altos até 2028

Um relatório recente da IDC citado pelo The Register estima que o alívio para a escassez de memória pode não chegar antes de 2028. Até lá, fabricantes devem continuar registrando receitas elevadas, enquanto provedores de infraestrutura, desenvolvedores de modelos e startups de IA enfrentam custos crescentes.

A pressão sobre os preços atinge diretamente a economia dos serviços de inteligência artificial. Empresas como OpenAI e outras desenvolvedoras de modelos investiram centenas de bilhões de dólares de capital de risco nos últimos anos para criar sistemas, agentes e ferramentas mais avançados.

À medida que essas companhias buscam modelos de negócio sustentáveis, o custo da infraestrutura torna-se um elemento central. Memória mais cara aumenta o investimento necessário em servidores e pode elevar o custo de treinamento e inferência, incluindo o custo por token processado pelos modelos.

Nesse contexto, o desafio não é apenas comprovar que a tecnologia funciona, mas demonstrar que os benefícios gerados justificam os investimentos atuais e futuros. Startups financiadas por capital de risco precisarão aumentar receitas e margens antes de consumir suas reservas financeiras.

Ciclo histórico de expansão e queda

A indústria de memória é historicamente marcada por ciclos de alta e baixa. Como DRAM e NAND são tratadas como commodities, os preços sobem quando a capacidade disponível fica abaixo da demanda e podem despencar quando novas fábricas aumentam excessivamente a oferta.

Durante os períodos de alta, os fabricantes usam receitas e margens maiores para financiar novas instalações. Entretanto, as fábricas levam anos para ficar prontas. Quando entram em operação, podem ampliar a oferta justamente no momento em que o mercado começa a desacelerar.

Esse padrão já provocou sucessivos períodos de excesso de estoque, descontos e prejuízos na indústria. O atual ciclo relacionado à IA é particularmente arriscado devido à escala dos investimentos e ao volume de capacidade que está sendo planejado.

A expansão da inteligência artificial alterou uma tendência que, em condições normais, poderia ter provocado redução nos preços de memória entre 2025 e 2026. Em vez disso, servidores de IA absorveram praticamente toda a DRAM, HBM e NAND disponível, prolongando o ciclo de valorização.

Oferta pode crescer quando demanda perder força

O principal risco para os fabricantes é que a demanda por infraestrutura de IA não alcance as projeções usadas para justificar os novos investimentos. Caso startups reduzam gastos, provedores de nuvem desacelerem a construção de data centers ou clientes empresariais não adotem IA na velocidade prevista, as novas fábricas podem entrar em operação diante de um mercado enfraquecido.

Nesse cenário, a indústria enfrentaria uma combinação de capacidade excessiva, estoques elevados e queda de preços. A dimensão dos investimentos atuais poderia transformar uma desaceleração convencional em um ciclo de baixa mais severo do que os anteriores.

Por outro lado, se a demanda continuar crescendo, a escassez poderá se prolongar e manter elevados os custos de GPUs, servidores, armazenamento e eletrônicos. Essa pressão também pode limitar a competitividade de empresas menores, que não possuem o poder de compra dos grandes provedores de nuvem e laboratórios de IA.

O mercado de memória está, portanto, diante de uma corrida entre dois movimentos: a entrada de novas fábricas e o prazo financeiro das empresas que sustentam o crescimento da inteligência artificial. Os fabricantes precisam ampliar a oferta antes que a falta de componentes limite o setor, mas sem produzir em excesso caso o ritmo de investimentos em IA diminua.