Falta de memória vira novo gargalo para avanço da inteligência artificial

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.

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Impactos além da tecnologia

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.

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Expansão exige investimentos

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.

Cauê Rigamonti

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