A conta de memória dos data centers de IA
A Bloomberg noticiou no sábado, 23 de agosto de 2026, que a Nvidia informou a alguns de seus maiores clientes que os preços dos servidores contendo seus chips de inteligência artificial vão subir mais de 15% em muitos casos — e a memória é a principal vilã dessa equação. O aumento deve valer para sistemas com as plataformas Grace Blackwell e a próxima geração Vera Rubin que forem entregues a partir do início de 2027, segundo pessoas familiarizadas com as comunicações, que comentaram sobre comunicações ainda não tornadas públicas. A magnitude do aumento vai depender da geração de chip e da configuração de memória envolvida, o que significa que não se trata de uma tabela de preços uniforme, mas sim de um leque de reajustes que pode ser significativamente maior em certas configurações.
RAMageddon e o custo real da IA
O fenômeno já tem um nome que já circula entre analistas do setor: RAMageddon. Preços de contrato de DRAM convencional subiram a taxas recorde ao longo de 2026. Analistas projetaram que os preços contratuais de DRAM convencional escalariam entre 58% e 63% trimestre a trimestre no segundo trimestre de 2026, seguindo um surto no primeiro trimestre de 90% a 95%. A SK hynix anunciou em outubro do ano passado que já havia vendido toda a sua capacidade de produção de memória para 2026, enquanto Samsung e SK hynix elevaram os preços de fornecimento de HBM3E em quase 20% antes mesmo do início do ano.
A ironia é que o mesmo aperto de suprimento que agora infla os sistemas da Nvidia foi parcialmente criado pela própria demanda por ela alimentada. As três grandes fabricantes de memória gastaram 2025 e 2026 redirecionando nós avançados e nova capacidade para HBM e DRAM de servidor, onde as margens são muito mais atraentes. Isso desertificou o mercado de produtos convencionais. O preço do DDR5 para consumidores mais que dobrou desde o final de 2025: um kit comum de 32 GB DDR5-6000 que custava entre US$ 110 e US$ 140 no ano passado foi listado na faixa dos US$ 392 em agosto, segundo o RAM Price Tracker do Tom's Hardware.
O peso da memória na conta de materiais
Um sistema com a GPU Rubin pode ter até 288 GB de HBM4 por pacote. O sistema em escala de rack NVL72 combina 72 dessas GPUs, colocando mais de 20 TB de HBM em um único rack antes mesmo de considerar a memória LPDDR acoplada às CPUs Vera. Como a produção de HBM consome aproximadamente quatro vezes a área de wafer de DRAM convencional equivalente, a memória tornou-se uma das maiores linhas na conta de materiais de um servidor de IA — e continua subindo em ritmo estratosférico.
Uma análise da GF Securities, citada pela Wccftech em relatório da TrendForce de 28 de julho, colocou a memória em cerca de 29% de uma conta de materiais de aproximadamente US$ 2,1 milhões de um sistema Vera Rubin VR200, caso a Nvidia não fizesse corte algum de configuração. A própria Nvidia teria uma meta de memória de 20% da conta de materiais do sistema. O mesmo relatório indicou que a fabricante poderia reduzir a memória SOCAMM ligada às CPUs Vera de cerca de 55 TB para 28 TB por rack, enquanto mantém a capacidade de HBM4 da GPU em 20,7 TB — uma manobra que reduziria a quantidade de memória LPDDR5X cara em cada sistema sem tocar na memória de alta largura de banda que alimenta os GPUs.
Implicações para o mercado
A Nvidia já tinha repassado custos crescentes aos consumidores no segmento de GPUs de jogos, elevando preços nas cartões gráficas GeForce mais cedo em agosto. Um aumento de 15% em sistemas em escala de rack que vendem por vários milhões de dólares significa centenas de milhares de dólares adicionais por rack em implantações que se estendem a milhares de racks. A empresa opera com margem bruta de aproximadamente 75% non-GAAP, entre as mais altas da indústria de semicondutores, e os reajustes indicam que a Nvidia intende repassar a inflação de custos de memória aos clientes em vez de absorvê-la — algo que pode mais do que suportar, dado o contexto.
Enquanto isso, o suprimento de aceleradores da Nvidia pela TSMC ainda não consegue atender à demanda, o que limita o poder de negociação imediato dos compradores. A pergunta que fica é se esses aumentos empurram os maiores clientes em direção a aceleradores da AMD ou de seus próprios chips personalizados — e se essas alternativas conseguirão absorver a demanda deslocada antes que o custo marginal da IA se torne insustentável para empresas menores que não têm acordos de longo prazo com os três fornecedores dominantes de memória.
Fontes: Fortune, Tom's Hardware, Rogers' Lab
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