A Nvidia disse a alguns de seus maiores clientes que os preços dos servidores contendo seus chips de IA aumentarão mais de 15% nos sistemas entregues a partir do início de 2027, de acordo com a Bloomberg – o segundo grande aumento de preços em menos de um ano, somado aos aumentos de cerca de 30% em quase todas as linhas de produtos em julho.

O aviso, comunicado através de fabricantes de servidores que montam sistemas para grandes operadores de centros de dados, chega num momento delicado para a indústria da IA: as empresas estão a lutar com o custo de enormes construções de infra-estruturas, e o mercado de memória – o motor declarado do aumento – não mostra sinais de arrefecimento. A Nvidia está programada para divulgar resultados trimestrais em 26 de agosto, onde os analistas esperam novos detalhes sobre demanda, oferta e custos. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa tendências de IA.

Quais sistemas são afetados

De acordo com o relatório, o aumento se aplicará a servidores construídos em torno das principais plataformas Grace Blackwell da Nvidia e sua próxima geração Vera Rubin. Os aumentos não serão uniformes: o tamanho do reajuste depende da geração de silício da Nvidia envolvida e da quantidade e configuração de memória de cada sistema.

Os fabricantes de servidores que atendem grandes empresas de tecnologia – incluindo Microsoft, Google e Oracle – começaram a notificar os clientes sobre as próximas mudanças de preços para envio de sistemas no início de 2027.

A memória é a culpada

O principal fator é o aumento do custo da memória. Os sistemas de IA de alto desempenho exigem enormes quantidades de memória de alta largura de banda, e a demanda pela expansão do data center fez com que os preços do HBM e do LPDDR5 subissem. Os fabricantes de memória Samsung Electronics, SK Hynix e Micron Technology estão enfrentando uma forte demanda, à medida que a capacidade de semicondutores é cada vez mais direcionada para memórias de alta largura de banda e outros produtos de computação avançados.

Gaurav Gupta, vice-presidente e analista do Gartner, disse que os aumentos refletem pressões em toda a cadeia de fornecimento de IA, não apenas na RAM. “Os preços das memórias estão subindo, especialmente HBM e LPDDR5, mas há outros aspectos, como wafers de fundição de ponta, embalagens avançadas e escassez de outros componentes”, disse ele ao CIO.com, acrescentando que esses problemas geram prazos de entrega mais longos, “o que normalmente se traduz em preços mais altos”.

E ele não espera alívio em breve. “No ambiente atual de forte procura e oferta limitada, esperamos que esta situação continue no curto e médio prazo”, disse Gupta – o que significa custos mais elevados tanto para as organizações que implementam os seus próprios servidores como para aquelas que alugam computação na nuvem.

Pouca escolha para compradores

Para os CIOs, o cálculo não é atraente. Consultores e analistas dizem que as empresas não têm outra escolha senão aceitar que os preços da infra-estrutura de IA continuarão a subir e que mudar de fornecedor – mesmo que possível – não evitaria os aumentos, porque os custos de memória e componentes afectam todo o mercado.

Scott Bickley, consultor do Info-Tech Research Group, argumentou que a Nvidia está na verdade absorvendo parte do golpe. Os seus cálculos sugerem que a empresa provavelmente está a absorver parte dos seus próprios custos crescentes e a repassar apenas uma fração aos seus maiores clientes. Mas ele foi direto sobre a alavancagem que os compradores têm: “O custo da carga de trabalho está diminuindo por token, enquanto os custos subjacentes de hardware e infraestrutura estão aumentando”, disse ele. “Se você está construindo diretamente seus próprios clusters, isso é uma elevação automática para uma solução já extremamente cara. Se você estiver comprando seu próprio hardware, terá que engoli-lo.

Há um lado positivo que Bickley apontou: os preços por token para modelos de IA parecem estar caindo, o que dá aos compradores uma maneira de conter a inflação de hardware arquitetando cargas de trabalho que dependem menos da capacidade bruta de memória.

Extraindo mais do que você já possui

Essa estratégia – aproveitar melhor o hardware existente – é para onde convergem vários analistas. Bickley apontou técnicas como roteamento de modelo, compactação e processamento em lote como formas de aumentar a utilização de clusters já em serviço.

Flavio Villanustre, CISO do LexisNexis Risk Solutions Group, concordou que o aperto é fundamentalmente um problema de oferta e demanda que deve estagnar assim que a produção de memória aumentar para atender à demanda impulsionada pela IA – mas ele não vê isso acontecendo nos próximos meses. Enquanto isso, observou ele, alguns fornecedores de modelos de IA estão adaptando seus modelos para funcionar melhor em ambientes com memória limitada. Ele apontou para o Gemma E4B do Google e modelos semelhantes, que usam uma abordagem hierárquica em camadas que coloca apenas as partes necessárias de um modelo na memória, em vez de manter o modelo inteiro na RAM.

Mike Wilkes, CISO empresarial da Aikido Security, argumentou que os aumentos de preços poderiam fazer algum bem se forçassem arquiteturas mais disciplinadas. As empresas passaram os últimos anos tratando os tokens de modelo de fronteira como uma “utilidade infinitamente elástica”, disse ele – encaminhando cargas de trabalho para o modelo maior, independentemente de a tarefa exigir ou não raciocínio de nível de fronteira. A arquitetura certa é cada vez mais híbrida: reservando cerca de 10% do consumo para modelos de fronteira em problemas que realmente precisam deles, enquanto empurra a classificação, extração, resumo e ações rotineiras dos agentes para modelos de linguagem pequena e modelos de peso aberto executados na infraestrutura controlada pela empresa.

“Isso dá aos CIOs uma vantagem contra a manipulação de preços ou a fixação unilateral de preços”, disse Wilkes.

Um sinal de inflação para a economia da IA

O aumento é também um sinal sobre o rumo que os custos do boom da IA estão a tomar. À medida que o preço da memória, dos wafers e das embalagens aumenta, a inflação está a espalhar-se dos fabricantes de chips para os fornecedores de servidores, para os fornecedores de nuvens e, em última análise, para as empresas que desenvolvem a IA. Com o relatório de lucros da Nvidia previsto para 26 de agosto, compradores e investidores estarão atentos para quanto dessa pressão de custos a empresa absorve – e quanto ela repassa para o downstream.

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