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A segunda metade de 2025 nos trouxe um déficit global incomum de memória operacional e SSD. Não se trata apenas de uma queda cíclica ou de uma transição para novas tecnologias, mas sim de uma crise prolongada que se estende por vários anos. Essa recessão decorre, obviamente, do crescimento explosivo da demanda por infraestrutura de IA.
Cada servidor de IA exige dezenas e centenas de gigabytes. Isso é muito mais do que um servidor web ou PC comum. E o que obtemos como consequência disso? Os fabricantes de chips priorizam HBM (High Bandwidth Memory) e LPDDR (Low-Power Double Data Rate) para IA, enquanto reduzem o volume de DRAM tradicional. Em termos modernos, isso é chamado de RAMpocalypse.
Isso apenas soa mortal, ou é algo que precisamos abordar agora mesmo? Leia a seguir para obter a resposta.
* Antes de ler a parte principal, recomendamos dar uma olhada neste artigo e neste card de avaliação.
O que exatamente aconteceu?
2023 não foi há tanto tempo, mas, naquela época, o preço dos SSDs estava baixo. O responsável por essa mudança foi o boom dos data centers de IA, que transformou o mercado no final de 2024. Sistemas de IA, também conhecidos como Large Language Models, são basicamente treinados em conjuntos de dados massivos. Eles processam tantos dados que conseguem entender facilmente o contexto e responder como um humano. Os LLMs geralmente são implantados em clusters de GPU, que são uma rede inter-relacionada de nós de computação, cada um equipado com uma ou duas GPUs. Cada cluster de GPU precisa de terabytes de memória, e os projetos de IA agora operam em milhares desses nós. Eles têm como objetivo lidar com tarefas complexas em velocidade turbo. No entanto, executar LLMs exige muita DRAM e armazenamento flash. As empresas estão se afastando de cargas de trabalho de LLM pesadas em treinamento e migrando para implantações focadas em inferência. Como a inferência requer acesso frequente a grandes arquivos de modelo, a demanda por armazenamento nearline cresceu.
O projeto Stargate
O projeto tem como objetivo garantir aos EUA liderança contínua no campo da inteligência artificial. Acredita-se que esse projeto irá “reindustrializar” os Estados Unidos, criando potencial estratégico para proteger a segurança nacional dos Estados Unidos e de seus aliados. Entre os principais investidores estão SoftBank, OpenAI e Oracle. Empresas como Microsoft, NVIDIA e Arm também participarão, mas aparentemente como parceiras técnicas.
Sobre o que é o projeto? Em primeiro lugar, espera-se que vários data centers de inteligência artificial sejam criados nos Estados Unidos. A joint venture das empresas começará com um grande data center no Texas e, eventualmente, se expandirá para outros estados. Os criadores prometem que isso criará “centenas de milhares” de empregos e “garantirá a liderança americana no campo da IA. Espera-se que o Stargate leve de cinco a seis anos para ser concluído.
O acordo foi assinado entre OpenAI, Samsung e SK Hynix para 900,000 wafers de DRAM por mês. Isso representa quase 40% de toda a produção mundial. Essa situação causará um grande problema no futuro, fazendo com que os mercados tradicionais de PCs e servidores tenham dificuldade para competir. Até mesmo discos rígidos mecânicos, que podem parecer não relacionados à IA, estão vendo os preços subirem 10–15%.
Mais fábricas, mais memória?
Em teoria, sim. Mas, na realidade, restrições financeiras e estruturais complicam a expansão rápida.
Embora preços mais altos sinalizem a necessidade de expansão de capacidade, os principais fabricantes de DRAM estão optando por não ampliar a produção tradicional de DRAM. Em vez disso, estão direcionando investimentos para memória de alta largura de banda (HBM). Ela é melhor para margens mais altas, mas consome mais wafers.
A demanda vem de todos os lados. Desenvolvedores de IA, provedores de nuvem hyperscale e data centers empresariais estão todos competindo pelo fornecimento de memória. Expandir a produção não é rápido nem barato. Construir novas fabs exigiria gazilhões em capital. O preço varia entre $10 bilhões e 20+ bilhões. Isso não é algo que possa ser concluído em um único dia. Projetos assim geralmente levam 4–5 anos. Mesmo assim, os resultados são incertos. A situação também está ficando mais complexa devido à escassez de engenheiros qualificados.
Como resultado, a produção geral de DRAM padrão permanece limitada. Os fabricantes estão priorizando clientes de IA e data centers hyperscale. Nessas condições, a escassez de memória e os preços elevados provavelmente persistirão pelo menos até 2027.
Previsões para o futuro
- Em primeiro lugar, esse apetite voraz da IA causará fortes aumentos nos preços da memória operacional. Déficits e preços altos podem permanecer por algum tempo. Em meio à crise contínua do mercado de memória, empresas como Apple, Lenovo e Dell devem aumentar os preços de seus dispositivos no primeiro semestre de 2026. É claro que isso também afetará PCs e laptops gamers; eles também verão inflação. À medida que os custos de hardware aumentam, as organizações recorrem a proxies para coletar dados e executar processos de IA sem sobrecarregar sistemas com restrições de memória.
- Uma resolução gradual da crise só pode começar depois de 2027–2028, quando uma nova tecnologia de memória interromper o ciclo. Até lá, espere que SSDs, DRAM e HDDs continuem caros, escassos e cada vez mais reservados para a elite da IA.
- É improvável que a demanda por IA diminua significativamente, à medida que grandes modelos, data centers e serviços de computação continuam crescendo. Isso significa que a memória como recurso continuará sendo um tema «quente» mesmo nos próximos anos.
- Inovações na arquitetura de memória (como fusão de memória CPU/GPU ou novos tipos de RAM) podem afetar a situação no longo prazo, mas isso não resolverá déficits agudos da noite para o dia.