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O maior estrangulamento da IA pode já não ser a GPU — é a memória

Quando falamos do aumento do custo da inteligência artificial, a maioria das pessoas pensa imediatamente em GPUs, centros de dados, eletricidade ou fabrico de semicondutores.

Mas existe outro componente que está silenciosamente a tornar-se uma das restrições mais importantes de toda a economia da IA: a memória de alta largura de banda, ou HBM.

A HBM é uma DRAM especializada, empilhada verticalmente e ligada através de encapsulamento avançado e vias através do silício. A sua função é simples, mas crítica: fornecer enormes quantidades de dados aos aceleradores de IA com rapidez suficiente para manter totalmente utilizada a sua capacidade de computação.

Isso está a tornar-se cada vez mais difícil.

Espera-se que a plataforma Rubin de próxima geração da Nvidia utilize até 288GB de HBM4, com mais de 22 TB/s de largura de banda, enquanto a MI450 da AMD pode atingir até 432GB. Estes números demonstram a rapidez com que os requisitos de memória da IA estão a aumentar.

O problema é que a HBM requer muito mais recursos de fabrico do que a DRAM convencional.

Produzir a mesma quantidade de dados armazenados pode consumir aproximadamente três vezes mais área de wafer do que a DRAM convencional. Estima-se que o custo dos wafers de HBM4 ronde os $7.000–$8.000, várias vezes o custo da DRAM normal.

E apenas algumas empresas conseguem produzir esta tecnologia em grande escala.

Isso cria um poderoso estrangulamento da oferta.

Segundo estimativas da TrendForce, a HBM representava aproximadamente 23% da produção de wafers de DRAM em abril de 2026, comparativamente a cerca de 19% em 2025.

Isto cria um importante efeito de segunda ordem.

Cada wafer redirecionado para HBM representa capacidade que não pode produzir simultaneamente DDR5, memória para dispositivos móveis ou DRAM para servidores.

Assim, a escassez de memória tradicional é parcialmente uma consequência da decisão da indústria de dar prioridade aos produtos relacionados com a IA de maior valor.

E o impacto nos preços já se tornou difícil de ignorar.

As previsões indicavam que os preços contratuais da DRAM convencional poderiam aumentar até 90%–95% de um trimestre para o outro no início de 2026, enquanto algumas previsões para DRAM de PC atingiam 105%–110%. Também se esperava um aumento acentuado da DRAM para servidores e dispositivos móveis, enquanto os preços da memória flash NAND e dos SSD empresariais registavam aumentos significativos.

O segundo trimestre trouxe outro aumento trimestral estimado de 58%–63% nos preços da DRAM convencional, estando projetado outro aumento de 13%–18% para o terceiro trimestre.

Os preços da HBM são ainda mais dramáticos.

Os preços contratuais da HBM3E terão aumentado antes do início de 2026, enquanto os preços no mercado à vista de determinados módulos de 36GB atingiram aproximadamente $2.100, comparativamente aos níveis contratuais de longo prazo de cerca de $300–$400.

Esta enorme diferença demonstra o grau de tensão a que o mercado chegou.

E a escassez não se limita aos fabricantes.

Os preços dos servidores de IA terão aumentado mais de 15%, enquanto os fornecedores de computação em nuvem também enfrentam custos de hardware mais elevados. Para os clientes que alugam capacidade de computação de IA em vez de comprarem aceleradores, esses custos acabam por refletir-se nos preços horários de aluguer.

Os consumidores também estão a sentir o impacto.

Um kit convencional de 32GB DDR5-6000 que anteriormente era vendido por cerca de $110–$140 custava alegadamente cerca de $392 em agosto de 2026. O preço dos módulos DDR5 de 32GB da Samsung também aumentou de aproximadamente $149 para $239.

Essa pressão pode acabar por chegar aos computadores portáteis, smartphones, PCs para jogos e outros produtos eletrónicos.

A questão mais profunda é a elasticidade da oferta.

Uma escassez normal de memória pode eventualmente atrair nova produção, mas as fábricas de semicondutores demoram anos a ser construídas e qualificadas. Ao mesmo tempo, a transição da HBM3E para a HBM4 exige processos de empilhamento e encapsulamento cada vez mais sofisticados.

Assim, mesmo que as empresas decidam hoje aumentar a capacidade, a oferta adicional não chegará imediatamente.

Isto cria uma situação desconfortável:

A procura de IA está a acelerar mais rapidamente do que a oferta de memória consegue expandir-se.

No entanto, existe também um risco significativo para a narrativa da escassez.

Historicamente, a memória é uma das áreas mais cíclicas dos semicondutores. As margens enormes de hoje incentivam os fabricantes a investir agressivamente. Se os gastos em infraestruturas de IA abrandarem enquanto chega nova capacidade, o mercado poderá eventualmente passar da escassez para o excesso de oferta.

É por isso que os indicadores mais importantes a acompanhar são os rendimentos da HBM4, os preços contratuais da HBM em 2027, os níveis de inventário dos principais fabricantes de memória, a diferença entre os preços à vista e contratuais e as despesas de capital em semicondutores.

Se os inventários começarem a recuperar e o prémio do mercado à vista desaparecer, a pressão poderá finalmente diminuir.

Até lá, a história do hardware de IA tem uma restrição oculta:

O futuro da IA poderá depender não apenas de quantas GPUs o mundo consegue fabricar, mas também de quanta memória de alta largura de banda pode ser colocada junto delas.

O muro da memória está a tornar-se um verdadeiro muro económico — e o seu custo está a espalhar-se por toda a indústria tecnológica.

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