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#AMD$2TAI2030
A aposta de dois trilhões de dólares da AMD: a arquitetura silenciosa da economia da IA
Existe um tipo particular de ambição que se revela não em um único anúncio, mas no acúmulo constante de acordos que, juntos, descrevem um futuro diferente. Nos últimos doze meses, a Advanced Micro Devices montou exatamente esse tipo de portfólio. A empresa garantiu compromissos de vários gigawatts com três dos nomes mais importantes da inteligência artificial: OpenAI, Meta e Anthropic. E, em uma conferência em Nova York no início deste mês, sua diretora financeira, Jean Hu, atribuiu um valor ao que esse portfólio poderia valer em última instância: um mercado total endereçável entre US$ 2 trilhões e US$ 3 trilhões até 2030.
Esse número merece ser analisado com cuidado. Ele não é uma previsão de receita. É uma estimativa do tamanho da oportunidade que a AMD acredita poder atender. Mas a distinção importa menos do que a trajetória que ele descreve. Em julho, a AMD estimou que seu mercado endereçável chegaria a aproximadamente US$ 2 trilhões até o fim da década. Dois meses depois, elevou o limite superior para US$ 3 trilhões. Quando uma empresa revisa para cima em cinquenta por cento sua visão sobre a própria oportunidade em um único trimestre, ela está dizendo algo sobre a velocidade com que o terreno sob seus pés está mudando.
Os números por trás do negócio já estão avançando rapidamente. No segundo trimestre de 2026, a AMD reportou receita total de US$ 11,5 bilhões. A receita de data centers, sozinha, alcançou US$ 6,72 bilhões, mais que o dobro dos US$ 3,2 bilhões gerados no mesmo período do ano anterior e acima dos US$ 5,8 bilhões do trimestre anterior. Esse segmento agora responde por cinquenta e oito por cento da receita total e está crescendo em um ritmo que o tornou a maior e mais dinâmica parte da empresa. A demanda vem de duas fontes: processadores EPYC para CPUs de servidores e aceleradores Instinct para treinamento e inferência de IA. Ambos se beneficiam da mesma tendência subjacente: a expansão incessante da infraestrutura computacional necessária para treinar e operar modelos cada vez mais capazes.
Os acordos com clientes contam essa história de forma mais vívida do que os números de receita isoladamente. A OpenAI assinou um compromisso de seis gigawatts, com o primeiro gigawatt de GPUs MI450 programado para ser implantado no segundo semestre de 2026. A Meta assinou um acordo comparável de seis gigawatts, abrangendo várias gerações de aceleradores Instinct. A Anthropic se comprometeu a implantar até dois gigawatts de GPUs MI450 por meio dos sistemas Helios em escala de rack da AMD, e a AMD está investindo até US$ 5 bilhões na empresa como parte do acordo. Juntos, esses acordos representam doze gigawatts de capacidade de GPUs comprometida, um número que teria sido difícil de imaginar para o negócio de aceleradores da AMD até dois anos atrás.
A importância estratégica desses acordos vai além da receita que eles representam. Durante anos, o mercado de aceleradores de IA foi efetivamente um mercado de fornecedor único, com a Nvidia capturando a esmagadora maioria dos gastos. O surgimento de uma segunda fonte confiável é significativo para toda empresa que depende de infraestrutura de IA, pois introduz concorrência em uma cadeia de suprimentos caracterizada por restrições de alocação e poder de precificação concentrado em uma única empresa. A capacidade da AMD de conquistar esses compromissos sugere que os maiores desenvolvedores de IA estão dispostos a investir em uma segunda plataforma, não necessariamente para substituir a empresa dominante, mas para garantir que não dependam totalmente dela. A motivação é em parte comercial e em parte estratégica, e ambas são racionais.
A plataforma Helios é central para esse esforço. Anunciada na conferência Advancing AI da AMD em julho, a Helios é um sistema em escala de rack projetado para competir diretamente com as ofertas da Nvidia nessa categoria. Ela integra as GPUs Instinct, as CPUs EPYC e os componentes de rede da AMD em uma única arquitetura e está programada para começar a ser enviada no segundo semestre de 2026, com volumes aumentando ao longo de 2027. A importância de uma abordagem em escala de rack é permitir que os clientes implantem a infraestrutura de IA com mais eficiência, menos desafios de integração e melhor desempenho por unidade de energia e espaço. Para uma empresa como a Anthropic, que está expandindo rapidamente sua infraestrutura de servidores, o apelo de um sistema pré-integrado é evidente.
As implicações financeiras dessa expansão começam a aparecer nas projeções da AMD. A empresa afirmou esperar que a receita de data centers alcance aproximadamente US$ 70 bilhões em 2027, um valor que representaria um avanço substancial em relação aos níveis atuais. Ela também elevou sua previsão para o mercado de CPUs para servidores a US$ 220 bilhões até 2030, ante uma estimativa anterior de cerca de US$ 60 bilhões. Não são revisões modestas. Elas refletem a visão de que a demanda por infraestrutura computacional não é um fenômeno cíclico, mas uma mudança estrutural, impulsionada pelo reconhecimento, em todos os grandes setores, de que os recursos de IA serão fundamentais para a vantagem competitiva.
Ainda assim, seria incompleto descrever essa história sem reconhecer os riscos. Os compromissos da OpenAI, da Meta e da Anthropic são grandes, mas também estão concentrados. Se qualquer um desses clientes desacelerasse seus gastos, seja por restrições de financiamento, mudanças estratégicas ou uma recalibração mais ampla dos investimentos em IA, o impacto sobre as perspectivas da AMD seria significativo. A empresa também está competindo contra uma líder estabelecida que passou anos construindo não apenas hardware, mas todo um ecossistema de software em torno de sua plataforma. A pilha de software da AMD, a ROCm, melhorou consideravelmente, mas continua sendo um trabalho em andamento em comparação com a maturidade da alternativa. Por fim, a intensidade de capital dessa expansão é substancial. A AMD está investindo bilhões na Anthropic e em sua própria capacidade de fabricação e pesquisa, e esses investimentos pesarão sobre a lucratividade no curto prazo, mesmo enquanto estabelecem as bases para o crescimento futuro.
Para quem acompanha os mercados de ativos digitais, a história da AMD oferece uma perspectiva útil. O ciclo de infraestrutura de IA é uma das forças mais poderosas da economia global neste momento e está moldando fluxos de capital, demanda energética e estratégia corporativa de maneiras que vão muito além do setor de tecnologia. Os mesmos data centers que treinam grandes modelos de linguagem estão sendo projetados para acomodar infraestrutura financeira tokenizada, e os mesmos investidores institucionais que financiam expansões de IA são os que alocam capital para ativos digitais. Os dois mundos estão ficando cada vez mais difíceis de separar, e a AMD está na interseção entre eles.
O que um observador cuidadoso deve acompanhar nos próximos trimestres? Primeiro, o cronograma de entrega da Helios. As primeiras implantações são esperadas no segundo semestre de 2026, e a execução desse cronograma determinará se os compromissos se converterão em receita dentro do prazo esperado. Segundo, a trajetória da receita de data centers. A meta de US$ 70 bilhões para 2027 é ambiciosa, e o progresso trimestral em direção a ela será o sinal mais claro de se a demanda é tão duradoura quanto os acordos sugerem. Terceiro, o ambiente mais amplo de investimentos em IA. As mesmas pressões macroeconômicas que pesam sobre todos os ativos de risco, incluindo a trajetória das taxas de juros do Federal Reserve e o custo de capital, influenciarão o ritmo com que os clientes da AMD implantarão sua capacidade comprometida.
A verdade mais profunda é que a AMD já não é simplesmente uma empresa de semicondutores competindo por participação em um mercado maduro. Ela participa da construção de uma camada inteiramente nova de infraestrutura econômica, que determinará como a inteligência será produzida, distribuída e consumida nas próximas décadas. O valor de US$ 2 trilhões é uma medida do tamanho que essa infraestrutura pode alcançar. Se a AMD capturará uma parcela significativa dela dependerá da execução, da concorrência e da disposição de seus clientes de cumprir os compromissos assumidos. O restante de nós só pode observar, calcular e se preparar.
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A muralha da memória: como a escassez de HBM está redefinindo a economia da inteligência artificial
Há uma restrição silenciosa surgindo no centro da expansão da inteligência artificial, e ela não está na disponibilidade de computação em si. Está na memória que a alimenta. Nos últimos meses, uma escassez global de memória de alta largura de banda passou de uma nota de rodapé da cadeia de suprimentos a uma força determinante que molda preços, estratégias corporativas e o ritmo em que a infraestrutura de IA pode ser implantada. Os efeitos agora são visíveis em toda a cadeia, desde o custo das placas aceleradoras em Shenzhen até as margens brutas das maiores empresas de semicondutores do mundo.
A mecânica da escassez é simples, mesmo que suas implicações não sejam. A memória de alta largura de banda, ou HBM, é uma forma especializada de memória dinâmica de acesso aleatório que empilha verticalmente camadas de chips de memória e as conecta a um processador por meio de milhares de canais microscópicos. É isso que permite que um acelerador de IA acesse enormes quantidades de dados a velocidades que a memória convencional não consegue igualar. À medida que os modelos de IA cresceram e se tornaram mais complexos, a quantidade de HBM necessária por processador aumentou acentuadamente. O H100 da Nvidia tinha 80 gigabytes de HBM. O B200 tem 192 gigabytes. O Blackwell Ultra tem 288 gigabytes, um aumento de 3,6 vezes em apenas duas gerações.
O problema é que produzir HBM é significativamente mais difícil do que produzir memória padrão. Isso exige vias através do silício, afinamento de wafers, empilhamento, testes e encapsulamento avançado, processos que consomem capacidade de fabricação e geram uma produção menor do que a DRAM convencional. Cada gigabyte de HBM consome aproximadamente quatro vezes a capacidade de wafer da DRAM padrão, e os rendimentos continuam na faixa de 50% a 60%. Quando três empresas respondem por praticamente toda a oferta global, e quando essas empresas redirecionaram espaço de salas limpas que antes produzia memória para consumidores para HBM de margens mais altas, o resultado é um aperto estrutural que se estende muito além do próprio segmento de IA.
Os números que descrevem esse aperto são impressionantes. Projeta-se que o mercado total de HBM cresça de 35 bilhões de dólares em 2025 para 54,6 bilhões de dólares em 2026, um aumento de mais de 50% em um único ano. A Samsung e a SK Hynix elevaram em quase 20% os preços contratuais de 2026 para a geração atual de HBM, e o mercado espera que os stacks de HBM4 de próxima geração se estabeleçam em 500 a 600 dólares por unidade, outros 55% a 70% acima dos níveis atuais. Fontes do setor citadas pelo DigiTimes sugerem que o preço da HBM4 pode subir de cerca de 2 dólares por gigabit no segundo semestre de 2026 para 4 ou 5 dólares ou mais, impulsionado pela extrema complexidade do processo de fabricação, que exige de quatro a seis meses de produção e sofre com rendimentos iniciais significativamente menores.
Esses aumentos de preços agora estão percorrendo a cadeia de suprimentos de maneiras visíveis. Na China, onde os controles de exportação limitaram o acesso à memória avançada dos três fornecedores dominantes, os fabricantes de chips de IA foram forçados a depender cada vez mais de canais do mercado cinza, pagando várias vezes mais do que os compradores fora da China pagam pelos mesmos componentes. O resultado foram aumentos acentuados no custo das placas aceleradoras prontas. A Huawei elevou o preço anunciado de sua placa Ascend 950DT para mais de 250.000 yuans, aproximadamente 37.000 dólares, um aumento de 20% a 50% em relação aos preços cotados apenas dois meses antes. A Cambricon reajustou o preço de seu processador de próxima geração para um nível 20% a 30% mais alto. Até mesmo os produtos de gerações anteriores ficaram mais caros: a Ascend 950PR, que era vendida por cerca de 60.000 yuans por placa no início do ano, agora alcança mais de 80.000 yuans. Como a memória representa uma grande parcela do custo de produção de um acelerador, os preços mais altos estão sendo repassados diretamente às placas prontas, elevando o custo de construir capacidade computacional de IA justamente no momento em que a demanda por essa capacidade está acelerando.
Os efeitos não estão restritos à China. A escassez fortaleceu a posição dos fornecedores de memória em relação às empresas que compram seus produtos. A Micron, que há muito tempo é a menor das três produtoras de HBM, planeja quase dobrar sua capacidade mensal de wafers de HBM para aproximadamente 100.000 wafers até o fim de 2026, ante 40.000 a 50.000 wafers no ano passado. A Samsung e a SK Hynix têm, cada uma, capacidade mensal de HBM de cerca de 150.000 a 200.000 wafers, três a quatro vezes a escala atual da Micron. A diferença está diminuindo, mas continua substancial. Mais importante, o poder de precificação resultante da escassez agora está firmemente nas mãos dos fornecedores. Como observou uma análise, a escassez de memória é uma das raras tendências de IA em que a Nvidia pode se beneficiar simultaneamente de uma demanda final mais forte e perder um pouco de poder de barganha para um fornecedor.
Essa mudança tem implicações que vão além das margens de empresas individuais. O mercado mais amplo de memória está sendo remodelado pelas mesmas forças. Os preços contratuais da DRAM convencional subiram aproximadamente 90% a 95% na comparação trimestral nos primeiros três meses de 2026, um aumento trimestral recorde. Os preços contratuais da NAND subiram de 55% a 60% no mesmo período, com novos aumentos de 70% a 75% projetados para o segundo trimestre. No fim de agosto, o índice de suficiência da oferta no mercado à vista havia caído abaixo de 50%, o que significa que fabricantes de módulos e OEMs não conseguiam obter DRAM e NAND de uso geral suficientes para atender às suas necessidades. Alguns produtos de memória legados, como a DDR4, estão sendo negociados acima da DDR5 mais recente porque a capacidade foi desviada para produtos mais lucrativos. Analistas independentes agora descrevem a situação como a maior escassez de memória da história, com a expectativa de que os preços elevados persistam pelo restante da década.
No nível técnico, a escassez reflete um desequilíbrio mais profundo sobre o qual os engenheiros vêm alertando há anos. O desempenho computacional dos aceleradores de IA aproximadamente triplica a cada dois anos, enquanto a largura de banda da HBM cresce menos de duas vezes no mesmo período. A diferença entre a velocidade com que um processador consegue calcular e a velocidade com que os dados conseguem chegar até ele está aumentando, não diminuindo. Como afirmou um pesquisador da Micron em uma conferência recente do setor, essa muralha da memória não está encolhendo; está crescendo. A consequência prática é que adicionar mais computação a um sistema gera retornos decrescentes se a memória não conseguir fornecer dados rápido o suficiente para manter as unidades de computação ocupadas. Na inferência de modelos de linguagem grandes, especialmente em tarefas com tamanhos de lote pequenos e contextos longos, o sistema pode passar a maior parte do tempo lendo pesos e cache em vez de realizar cálculos. Nesse ambiente, mais largura de banda de memória pode ser mais valioso do que mais computação bruta.
A resposta do setor tem sido tratar a memória não como um único pool, mas como um sistema em camadas. Os dados mais quentes, os pesos e caches de chave-valor que precisam ser acessados imediatamente, ficam na HBM. Os dados menos urgentes ficam na memória DDR ou LPDDR. Os dados mais frios, parâmetros de modelos e caches acessados com pouca frequência, são armazenados em unidades de estado sólido. Gerenciar essa hierarquia de forma eficaz exige software capaz de prever quais dados serão necessários e movê-los pelas camadas com eficiência. É um problema tão relacionado a software e ao design de sistemas quanto ao hardware.
Para quem acompanha os mercados de ativos digitais, a escassez de memória oferece uma perspectiva útil sobre o ciclo mais amplo da infraestrutura de IA. As mesmas forças que impulsionam a demanda por HBM, a expansão da capacidade de treinamento e inferência de modelos, estão moldando os fluxos de capital, a demanda por energia e a estratégia corporativa em todo o setor de tecnologia. Os data centers construídos para treinar e executar grandes modelos de linguagem estão sendo projetados para acomodar infraestrutura financeira tokenizada, e os investidores institucionais que financiam a expansão da IA são cada vez mais os mesmos investidores que alocam capital em ativos digitais. Os dois mundos estão ficando mais difíceis de separar, e a escassez de memória está na interseção entre eles.
O que um observador cuidadoso deve acompanhar nos próximos trimestres? Primeiro, a trajetória dos preços da HBM4. Os contratos negociados agora definirão a base de custos da próxima geração de aceleradores de IA, e esses custos acabarão refletidos no preço dos serviços de IA. Segundo, o ritmo de expansão da capacidade da Micron, da Samsung e da SK Hynix. A duplicação planejada da capacidade de wafers da Micron é significativa, mas não se espera que uma nova oferta relevante alivie o mercado antes do fim de 2027, no mínimo. Terceiro, a disposição dos fabricantes de chips de IA de absorver custos mais altos de memória. Se as margens se comprimirem demais, isso poderia desacelerar o ritmo de implantação da infraestrutura, com efeitos em cadeia por toda a cadeia de suprimentos de IA.
A verdade mais profunda é que a expansão da IA entrou em uma fase em que as restrições determinantes já não dizem respeito apenas a quantos processadores podem ser fabricados. Elas dizem respeito a se a infraestrutura ao redor, memória, encapsulamento, energia e resfriamento, consegue acompanhar o ritmo. A HBM é o exemplo mais claro dessa mudança, mas não será o último. O setor está aprendendo que a inteligência em escala exige não apenas computação, mas também a capacidade de mover dados até essa computação com eficiência. As empresas que resolverem esse problema capturarão uma parcela substancial do valor criado. As demais observarão, calcularão e se prepararão.
#ShareWeekly
#HBMShortageBoostsAIChipPrices

#Korea Ações despencam 3,14% na abertura
A manhã em que a Coreia acordou para um mercado diferente
Há um tipo específico de silêncio que toma conta de um pregão quando o sino de abertura toca e as telas já estão vermelhas. Não é pânico. É algo mais próximo do reconhecimento, a compreensão coletiva de que o fim de semana trouxe notícias que não podem ser ignoradas. Esse foi o clima em Seul na segunda-feira, 14 de setembro, quando o KOSPI abriu 3,14% abaixo, caindo para menos da marca de 6.700 pela primeira vez em semanas. No fechamento, o índice se estabeleceu em 6.684,37, uma queda de 3,26%, sua terceira sessão consecutiva de perdas.
Os números, por si só, não explicam o peso do momento. O que importa é o que eles representam: a convergência de três pressões distintas que vinham se acumulando há dias, cada uma das quais seria administrável por conta própria, mas que, juntas, se mostraram demais para um mercado que vinha sendo negociado perto de máximas recordes apenas algumas semanas antes.
Comecemos pelo catalisador mais imediato, que chegou do Oriente Médio durante o fim de semana. As esperanças vinham crescendo de que diplomatas do Golfo e autoridades iranianas se reuniriam na segunda-feira para discutir planos de reabertura do Estreito de Ormuz, a via marítima crítica que transporta aproximadamente um quinto do fornecimento global de petróleo. Essa reunião foi suspensa por tempo indeterminado, segundo o ministro das Relações Exteriores de Omã, removendo o caminho de curto prazo mais promissor para reduzir o prêmio de risco geopolítico embutido nos preços de energia. O petróleo bruto respondeu imediatamente. O petróleo Brent subiu acima de 108 dólares por barril nas negociações asiáticas, enquanto o West Texas Intermediate ultrapassou 103 dólares. Para a Coreia do Sul, que importa praticamente todo o seu petróleo bruto, as implicações são diretas e dolorosas. Custos de energia mais altos se refletem nas despesas de transporte, manufatura e serviços públicos, comprimindo as margens em toda a economia industrial e pressionando uma balança comercial que já é sensível a choques externos.
A segunda pressão veio do setor de tecnologia, e é aqui que a história se torna mais complexa. Durante o fim de semana, os líderes de três das mais proeminentes empresas de inteligência artificial pediram publicamente um ritmo mais lento de desenvolvimento, citando preocupações de segurança. Dario Amodei, da Anthropic, pediu que o setor adotasse uma abordagem mais deliberada para aprimorar seus modelos mais avançados. Sam Altman, da OpenAI, disse que sua empresa não buscaria uma listagem pública este ano, citando as mesmas preocupações. Elon Musk expressou apoio a essas posições. Para um mercado como o da Coreia do Sul, que se tornou profundamente integrado à cadeia de fornecimento de IA, essas declarações tiveram um impacto incomum. Samsung Electronics e SK hynix, as duas empresas que dominam o mercado de chips de memória dos quais dependem os aceleradores de IA, caíram 3,66% e 6,07%, respectivamente. A SK Square, holding da SK hynix, recuou 7,25%.
A lógica que conecta esses dois acontecimentos não é tão direta quanto pode parecer. O debate sobre a segurança da IA não é um choque de demanda. Nenhum cliente cancelou um pedido. Nenhum data center foi fechado. O que as declarações representam é uma incerteza sobre o ritmo dos investimentos futuros e, em um mercado que precificou anos de gastos de capital agressivos, a incerteza é uma forma própria de pressão. Como observou um analista da Shinhan Investment & Securities, a cadeia de valor de IA centrada em semicondutores está caindo devido a uma combinação de pressão macroeconômica e preocupações com a IA. Os investidores estrangeiros que haviam levado o KOSPI às suas máximas no início deste ano agora estão vendendo tanto ações no mercado à vista quanto contratos futuros, e estão fazendo isso em grande escala.
Essa venda é a terceira pressão, e é ela que, em última instância, determina o resultado do dia. Os investidores estrangeiros venderam líquidos aproximadamente 1,33 trilhão de won no principal mercado acionário até a sessão da manhã, enquanto as instituições acrescentaram mais 413 bilhões de won em vendas líquidas. Os investidores individuais, como fizeram durante toda essa liquidação, absorveram a oferta, comprando líquidos 1,54 trilhão de won. No fechamento, a escala das vendas estrangeiras havia alcançado 3,5 trilhões de won. Este não é um evento de um único dia. Os estrangeiros vêm sendo vendedores líquidos por quatro sessões consecutivas, e o padrão reflete uma reavaliação mais ampla do apetite por risco enquanto o Federal Reserve se prepara para o que se espera ser um aumento dos juros em sua reunião de 16 de setembro. As probabilidades de mercado de uma alta de 0,25 ponto percentual agora estão próximas de 86%, e a combinação de custos de energia mais altos, rendimentos crescentes dos Treasuries e incerteza sobre o ciclo de investimentos em IA tornou as ações coreanas, que estavam entre as de melhor desempenho na Ásia neste ano, um alvo natural para realização de lucros.
O won se enfraqueceu junto com o índice, sendo negociado a 1.346,8 por dólar, uma queda de 2,7 won em relação à sessão anterior. Uma moeda mais fraca aumenta a pressão sobre os investidores estrangeiros, que enfrentam a possibilidade de perdas cambiais além das quedas nas ações. Ela também eleva o custo da energia importada, reforçando o impulso inflacionário que o banco central já acompanha.
O que um observador atento deveria extrair deste momento? Eu sugeriria três coisas. Primeiro, a queda do KOSPI não é um veredicto sobre a economia coreana. É uma reprecificação do risco em um mercado que havia subido rapidamente e estava vulnerável exatamente a essa combinação de choques externos. Os fundamentos subjacentes — um setor exportador competitivo, uma forte franquia de semicondutores e um banco central com espaço para agir — permanecem intactos. Segundo, o debate sobre a segurança da IA agora é um fator de mercado. Ainda não se sabe se os pedidos por um ritmo de desenvolvimento mais lento se traduzirão em mudanças efetivas nos gastos de capital, mas o mercado está tratando-os como um sinal, e não como ruído. Essa é uma mudança significativa. Terceiro, a decisão do Fed na quarta-feira definirá o tom para as semanas seguintes. Se o presidente Kevin Warsh sinalizar que o aumento dos juros é um ajuste pontual, e não o início de um novo ciclo de aperto, os ativos de risco em toda a Ásia poderão encontrar alívio. Se ele deixar aberta a possibilidade de novas altas, a pressão persistirá.
A verdade mais profunda é que o mercado coreano está sendo chamado a absorver uma convergência de forças que se originam muito além de suas fronteiras. Um conflito no Oriente Médio que interrompe os fluxos de energia. Um debate tecnológico no Vale do Silício que remodela as expectativas para o ciclo de investimentos em IA. Uma decisão de política monetária em Washington que determina o custo de capital para toda economia conectada ao sistema do dólar. A Coreia do Sul não é autora de nenhum desses acontecimentos. É participante de todos eles. E, na manhã de segunda-feira, o mercado precificou essa participação de acordo.
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