A escassez de chips de memória pode elevar os preços de eletrônicos e afetar consumidores pelos próximos anos.
Produção concentrada em memórias para inteligência artificial reduz a oferta de componentes usados em celulares, computadores e veículos.
Especialista avalia que limitações em energia, GPUs e memória podem desacelerar o crescimento da indústria de IA.
A disputa global por capacidade para desenvolver inteligência artificial criou um novo gargalo na cadeia de tecnologia: a oferta de chips de memória. Segundo Pedro Teberga, professor da Faculdade Israelita Albert Einstein, o chamado “RAMageddon” deve pressionar os preços de equipamentos eletrônicos e limitar o ritmo de expansão da IA nos próximos anos. A avaliação foi feita em entrevista nesta quinta-feira (2) ao Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC.
“Hoje existem apenas três grandes fabricantes de memória no mundo: Samsung, SK Hynix e Micron. Com o crescimento exponencial da inteligência artificial, essas empresas passaram a direcionar sua capacidade produtiva para as memórias HBM, utilizadas nos sistemas de IA. Com isso, as memórias convencionais, usadas em celulares, computadores e carros, ficam com menor oferta e acabam ficando mais caras para o consumidor”, afirmou.
Segundo o especialista, esse desequilíbrio entre oferta e demanda deve permanecer por pelo menos dois a três anos, enquanto a indústria amplia sua capacidade produtiva.
Para Pedro Teberga, a escassez de memória representa apenas um dos desafios enfrentados pela infraestrutura que sustenta o avanço da inteligência artificial.
“O problema não está apenas na memória. Energia, GPUs e outros componentes também são gargalos importantes. O próprio crescimento da inteligência artificial pode acabar criando limites para si mesmo, porque toda essa infraestrutura precisa evoluir em conjunto”, explicou.
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Ele ressaltou que, embora o usuário final veja apenas aplicações como o ChatGPT, existe uma cadeia industrial complexa operando nos bastidores.
“Por trás da inteligência artificial existem indústrias de energia, memória e GPUs que precisam crescer no mesmo ritmo. Se uma delas não acompanhar essa expansão, toda a cadeia será afetada”, disse.
Na avaliação do professor, ampliar a produção desses componentes exige investimentos elevados e projetos de longo prazo, o que dificulta uma resposta rápida da indústria.
“Construir fábricas de memória ou ampliar a infraestrutura elétrica exige investimentos bilionários e vários anos de implementação. Se essas indústrias de suporte não crescerem na mesma velocidade da demanda, empresas como OpenAI e Anthropic terão dificuldade para manter o ritmo de expansão esperado para a inteligência artificial”, concluiu.
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