O hype dos chips de IA encontra a realidade: O futuro dos data centers – desenvolvimento interno versus saturação do mercado

O grande confronto no data center: o desenvolvimento interno encontra a saturação iminente do mercado

O mundo da inteligência artificial está vivenciando um boom sem precedentes, impulsionado por uma demanda aparentemente insaciável por poder computacional. No centro desse hype estão os chips de IA, especialmente as GPUs da líder de mercado Nvidia, que se tornaram o ouro da era digital. Mas, nos bastidores, está ocorrendo uma mudança estratégica que pode remodelar a estrutura de poder de toda a indústria de tecnologia. Os maiores compradores desses chips — hiperescaladores como Microsoft, Google e Amazon — não querem mais ser meros clientes. Com bilhões de dólares em investimentos, eles estão desenvolvendo seus próprios semicondutores personalizados, como o Maia da Microsoft, as TPUs do Google e o Trainium da Amazon.

A motivação é clara: cortar custos, reduzir a dependência de fornecedores individuais e alinhar perfeitamente toda a infraestrutura, dos chips ao resfriamento, com os modelos de IA da própria empresa. O que começa como uma decisão pragmática de negócios para otimizar o desempenho está gerando uma concorrência fundamental e desafiando seriamente o domínio da Nvidia pela primeira vez. Mas, à medida que a corrida armamentista pela infraestrutura de IA mais poderosa se intensifica e centenas de bilhões de dólares são investidos, os alertas de superaquecimento se tornam mais fortes. Especialistas estão fazendo comparações com bolhas especulativas anteriores e alertando para a iminente saturação do mercado e excesso de capacidade nos próximos anos.

Este artigo se aprofunda no hype dos chips de IA e lança luz sobre a realidade por trás disso: por que as gigantes da tecnologia estão se concentrando no desenvolvimento interno? Quão avançado isso realmente está? E o que acontece quando a demanda exponencial entra em colapso repentino e o sonho do crescimento infinito da IA ​​colide com a dura realidade de uma correção econômica?

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O que leva os hiperescaladores a desenvolver seus próprios chips?

Os principais provedores de nuvem, também conhecidos como hiperescaladores, estão diante de uma decisão estratégica fundamental: devem continuar a depender de chips de fabricantes consolidados como Nvidia e AMD ou migrar cada vez mais para seus próprios desenvolvimentos de semicondutores? O CTO da Microsoft, Kevin Scott, recentemente destacou essa questão ao explicar que a Microsoft pretende, a longo prazo, depender principalmente de seus próprios chips Maia. Essa estratégia não é nova – tanto o Google, com suas TPUs, quanto a Amazon, com seus chips Trainium, já estão adotando abordagens semelhantes.

A principal razão para esse desenvolvimento é a otimização de custos. Para hiperescaladores, a relação preço-desempenho é o fator decisivo, como enfatiza Scott: "Não somos dogmáticos quanto aos chips que usamos. Isso significa que a Nvidia tem sido a melhor solução em termos de preço-desempenho por muitos anos. Estamos abertos a todas as opções que garantam que tenhamos capacidade suficiente para atender à demanda." Essa declaração deixa claro que não se trata de uma rejeição fundamental dos fornecedores tradicionais, mas de uma decisão comercial pragmática.

O desenvolvimento de seus próprios chips também permite que os hiperescaladores otimizem toda a arquitetura do sistema. A Microsoft, por exemplo, pode usar seus chips Maia não apenas para personalizar a potência computacional, mas também para adaptar o resfriamento, a rede e outros elementos de infraestrutura às suas necessidades específicas. Scott explica: "Trata-se de todo o design do sistema. É a rede e o resfriamento, e você quer a liberdade de tomar as decisões necessárias para realmente otimizar a computação para a carga de trabalho."

Até que ponto os vários hiperescaladores estão com seus próprios desenvolvimentos?

Os três principais provedores de nuvem estão em estágios diferentes de desenvolvimento de suas estratégias personalizadas de silício. A Amazon Web Services é pioneira nessa área, tendo já lançado as bases com o primeiro chip Graviton em 2018. A AWS está agora na quarta geração de processadores Graviton, projetados para cargas de trabalho de computação de uso geral. Paralelamente, a Amazon desenvolveu chips especializados em IA: Trainium para treinamento e Inferentia para inferir modelos de aprendizado de máquina.

Os números comprovam o sucesso dessa estratégia: nos últimos dois anos, os processadores Graviton representaram mais de 50% de toda a capacidade de CPU instalada nos data centers da AWS. A AWS também relata que mais de 50.000 clientes estão usando serviços baseados em Graviton. A aplicação prática é particularmente impressionante: durante o Prime Day de 2024, a Amazon implantou 250.000 chips Graviton e 80.000 de seus chips de IA personalizados.

O Google adotou um caminho diferente com suas Unidades de Processamento Tensor, concentrando-se desde o início em hardware específico para IA. As TPUs já estão em sua sétima geração e são oferecidas exclusivamente pelo Google Cloud. O Google também lançou recentemente seu primeiro processador de uso geral baseado em ARM, o Axion, que, segundo a empresa, oferece desempenho até 30% melhor do que instâncias comparáveis ​​baseadas em ARM de outros provedores de nuvem.

A Microsoft é a retardatária nessa corrida. A empresa só revelou seus primeiros chips desenvolvidos internamente no final de 2023: o Azure Maia AI Accelerator e a CPU Azure Cobalt. A CPU Cobalt está disponível para o público em geral desde outubro de 2024 e é baseada em uma arquitetura de 64 bits com 128 núcleos, fabricada em um processo de 5 nanômetros pela TSMC. A Microsoft afirma que o Cobalt oferece desempenho até 40% melhor do que as ofertas anteriores baseadas em ARM no Azure.

Por que nossos próprios chips não conseguem cobrir toda a demanda?

Apesar dos avanços no desenvolvimento interno, todos os hiperescaladores ainda estão longe de atender a todas as suas necessidades com chips desenvolvidos internamente. O principal motivo é o tamanho do mercado e o rápido aumento da demanda. Kevin Scott, da Microsoft, resume: "Dizer que há uma enorme escassez de capacidade computacional é provavelmente um eufemismo. Desde o lançamento do ChatGPT, tem sido quase impossível escalar a capacidade com rapidez suficiente."

Os números ilustram a escala do desafio: a capacidade global dos data centers deve aumentar em 50% até 2027, impulsionada pela demanda por IA. Só as grandes empresas de tecnologia planejam investir mais de US$ 300 bilhões em infraestrutura de IA até 2025. Nesse ritmo de crescimento, é fisicamente impossível atender a toda a demanda por meio do desenvolvimento interno de chips.

Além disso, existem limitações técnicas na fabricação. Os chips mais avançados são fabricados por apenas algumas fundições, como a TSMC, e as capacidades são limitadas. Microsoft, Google e Amazon precisam compartilhar essa capacidade de produção com outros clientes, o que limita as quantidades disponíveis para seus próprios chips. Outro fator é o tempo de desenvolvimento: embora a demanda esteja em alta, o desenvolvimento de um novo chip leva vários anos.

Os hiperescaladores, portanto, estão adotando uma estratégia mista. Eles estão desenvolvendo seus próprios chips para cargas de trabalho específicas onde veem o maior benefício e complementando-os com chips da Nvidia, AMD e Intel para outros casos de uso. Scott explica: "Não somos dogmáticos quanto aos nomes dos chips. O importante é a melhor relação custo-benefício."

Quais vantagens econômicas as soluções de silício personalizadas oferecem?

Os incentivos econômicos para desenvolver seus próprios chips são significativos. Estudos mostram que o AWS Trainium e o Google TPU v5e são de 50% a 70% mais baratos em termos de custo por token para modelos de linguagem de grande porte do que os clusters NVIDIA H100 de ponta. Em algumas análises, as implementações de TPU provaram ser de quatro a dez vezes mais econômicas do que as soluções de GPU para o treinamento de modelos de linguagem de grande porte.

Essas economias de custos decorrem de vários fatores. Primeiro, os chips podem ser adaptados precisamente aos requisitos específicos das cargas de trabalho, permitindo ganhos de eficiência. Segundo, a margem do fabricante do chip é eliminada, resultando em economias significativas, considerando os enormes volumes de hiperescaladores. Terceiro, a integração vertical permite um melhor controle sobre toda a cadeia de suprimentos.

A Amazon, por exemplo, relata que a SAP obteve um aumento de 35% no desempenho em cargas de trabalho analíticas com instâncias EC2 baseadas em Graviton. O Google afirma que sua TPU v5e oferece três vezes mais rendimento de inferência por dólar do que a geração anterior de TPU por meio de processamento em lote contínuo. A Microsoft afirma que suas CPUs Cobalt oferecem desempenho até 1,5 vez melhor em cargas de trabalho Java e o dobro do desempenho em servidores web.

O impacto financeiro a longo prazo é significativo. Com investimentos na casa das centenas de bilhões de dólares, mesmo pequenos ganhos de eficiência podem levar a enormes economias de custos. Especialistas estimam que o mercado de silício personalizado em ambientes de nuvem poderá atingir um volume de US$ 60 bilhões até 2035.

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Como está se desenvolvendo a situação competitiva no mercado de chips?

O crescente desenvolvimento interno de hiperescaladores está mudando fundamentalmente a indústria tradicional de chips. A Nvidia, há muito tempo líder indiscutível do mercado de aceleradores de IA, enfrenta pela primeira vez uma forte concorrência. Analistas da Kearney preveem que soluções de silício desenvolvidas para hiperescaladores, como o TPU do Google, o Trainium da AWS e o Maia da Microsoft, podem atingir de 15% a 20% de participação de mercado com implementações internas.

Esse desenvolvimento está forçando os fabricantes tradicionais de chips a se reposicionarem. A AMD, por exemplo, está tentando desafiar diretamente a Nvidia com sua série MI300, ao mesmo tempo em que oferece parcerias mais amplas com provedores de nuvem. A Intel, embora menos posicionada em chips de IA, continua a se beneficiar de processadores Xeon personalizados para hiperescaladores, como demonstrado pelas instâncias R8i anunciadas recentemente pela AWS.

A dinâmica competitiva é ainda mais intensificada pelas diferentes estratégias dos hiperescaladores. Embora o Google utilize suas TPUs exclusivamente internamente e as ofereça via Google Cloud, outros fornecedores também poderão comercializar seus chips externamente no futuro. Essa diversificação de fornecedores leva a uma concorrência mais saudável e pode acelerar os ciclos de inovação.

A dimensão geopolítica também é um aspecto importante. Diante das tensões entre os EUA e a China, os hiperescaladores americanos estão investindo cada vez mais em suas próprias capacidades de chips para se tornarem menos dependentes de fornecedores asiáticos. Ao mesmo tempo, campeões nacionais estão surgindo na China, como a Baidu com seus chips Kunlun.

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O que a tendência atual da demanda significa para o mercado?

A demanda por capacidade computacional, especialmente para aplicações de IA, está atualmente em crescimento exponencial. A Nvidia estima que as respostas dos modelos de raciocínio exijam mais de 100 vezes mais recursos computacionais do que as gerações anteriores. Esse desenvolvimento está levando a uma escassez estrutural de chips avançados e capacidade de data center.

A análise da McKinsey mostra que a demanda global por capacidade de data center pode triplicar até 2030, com uma taxa de crescimento anual de aproximadamente 22%. Nos EUA, a demanda pode crescer de 20% a 25% ao ano. Cerca de 70% dessa demanda projetada para 2030 virá de hiperescaladores.

Esse aumento na demanda está levando a uma mudança de paradigma no setor. O Synergy Research Group prevê que os hiperescaladores controlarão 61% da capacidade global de data centers até 2030, ante 44% atualmente. Ao mesmo tempo, a participação de data centers locais cairá dos atuais 34% para a expectativa de 22% até 2030.

A alta demanda também está gerando gargalos em toda a cadeia de suprimentos. Memórias de alta largura de banda, tecnologias avançadas de encapsulamento, como CoWoS, e substratos especializados já estão com estoque esgotado há meses. A Nvidia, por exemplo, relata que a próxima geração de GPUs Blackwell já está esgotada há um ano ou mais.

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Quando pode ocorrer excesso de capacidade?

A questão do potencial excesso de capacidade em data centers é altamente controversa. Vários especialistas já alertam para uma bolha de IA que pode ser maior do que a bolha das pontocom da década de 1990. A MacroStrategy Partnership, uma empresa de pesquisa independente, afirma que a atual bolha de IA é 17 vezes maior do que a bolha das pontocom e quatro vezes maior do que a bolha imobiliária de 2008.

O CEO do Goldman Sachs, David Solomon, alerta para uma queda no mercado de ações nos próximos anos devido às enormes somas investidas em projetos de IA. Ele explica: "Acredito que muito capital está sendo investido, o que se mostrará não lucrativo e, quando isso acontecer, as pessoas não vão se sentir bem." O CEO da Amazon, Jeff Bezos, confirmou na mesma conferência que há uma bolha na indústria de IA.

Os sinais de alerta estão se acumulando: Julien Garran, da MacroStrategy Partnership, aponta que a adoção corporativa de grandes modelos de linguagem já começou a declinar. Ele também argumenta que o ChatGPT pode ter "batido em um muro", já que a versão mais recente custa dez vezes mais, mas não apresenta um desempenho significativamente melhor do que as versões anteriores.

Por outro lado, os dados atuais do mercado mostram que a demanda continua a superar a oferta. A CBRE relata que as taxas de vacância nos principais mercados de data centers na América do Norte caíram para uma mínima histórica de 2,8% no início de 2024. Isso ocorreu apesar do maior aumento anual na oferta de data centers, sugerindo que os fundamentos permanecem sólidos.

Quais prazos são realistas para uma possível consolidação de mercado?

Prever com precisão o momento de uma potencial consolidação do mercado é extremamente difícil, pois depende de muitos fatores desconhecidos. No entanto, analistas identificam vários períodos-chave durante os quais a dinâmica do mercado pode mudar.

O primeiro período crítico é entre 2026 e 2027. Vários fatores indicam que as taxas de crescimento podem desacelerar durante esse período. Os hiperescaladores já estão planejando uma desaceleração de 20% a 30% em seus investimentos para 2026, indicando alguma saturação ou reavaliação dos investimentos.

A indústria de semicondutores prevê que a demanda por chips de IA possa atingir um primeiro patamar entre 2026 e 2027. A taxa de crescimento anual para wafers poderá se normalizar dos atuais 14% a 17% para aproximadamente 4%. Isso representaria um ponto de inflexão significativo no planejamento de capacidade.

Um segundo período crítico é entre 2028 e 2030. Nessa época, a primeira geração de investimentos em infraestrutura de IA em larga escala pode ter atingido seu ponto de retorno. Se não houver casos de uso lucrativos suficientes até lá, uma correção poderá ocorrer. A McKinsey prevê que a demanda por capacidade de data center triplicará até 2030, mas essas previsões se baseiam em suposições sobre a adoção da IA ​​que podem se mostrar excessivamente otimistas.

O fator decisivo será se as aplicações de IA se mostrarão lucrativas de forma permanente. Dario Perkins, da TS Lombard, alerta que as empresas de tecnologia estão assumindo dívidas enormes para construir data centers de IA sem considerar os retornos, pois estão competindo por capital. Essa situação lembra bolhas anteriores e pode levar a uma correção se os retornos não atenderem às expectativas.

Qual seria o impacto do excesso de capacidade?

O excesso de capacidade nos data centers teria consequências de longo alcance para todo o setor de tecnologia. Primeiro, levaria a uma queda drástica no preço dos serviços de nuvem. Embora isso fosse benéfico para os clientes no curto prazo, poderia impactar significativamente a lucratividade dos hiperescaladores e levar à consolidação do mercado.

O impacto no emprego seria significativo. Mais de 250.000 trabalhadores do setor de tecnologia já foram afetados por demissões até 2025, e uma correção do mercado agravaria essas tendências. Operações de data center, desenvolvimento de chips e setores relacionados seriam particularmente afetados.

O excesso de capacidade seria particularmente prejudicial para a indústria de semicondutores. Os enormes investimentos em capacidade de fabricação de chips avançados podem se mostrar excessivos. A Samsung já relatou uma queda de 39% nos lucros no segundo trimestre de 2025 devido à menor demanda por chips de IA, o que pode ser um prenúncio do que está por vir.

A consolidação do mercado provavelmente levaria a uma concentração nos provedores mais fortes. Provedores de nuvem e operadoras de data center menores poderiam ser adquiridos por empresas maiores ou forçados a sair do mercado. Isso poderia levar a menos concorrência e preços mais altos a longo prazo.

Por outro lado, uma correção também poderia ter efeitos positivos. Eliminaria capacidades ineficientes e redirecionaria recursos para usos mais produtivos. As empresas sobreviventes provavelmente seriam mais fortes e sustentáveis. Além disso, a consolidação poderia promover o desenvolvimento de padrões e a interoperabilidade.

Como as empresas estão se preparando para diferentes cenários?

Dada a incerteza em torno dos desenvolvimentos futuros do mercado, hiperescaladores e outras empresas estão adotando diversas estratégias para mitigar riscos. A mais importante é diversificar suas estratégias de chips. Como enfatiza o CTO da Microsoft, Kevin Scott, elas permanecem "abertas a todas as opções" para garantir capacidade suficiente.

A Microsoft não apenas desenvolve seus próprios chips, como também continua investindo em parcerias com a Nvidia, a AMD e outros fornecedores. Essa estratégia multifornecedor reduz o risco de dependência de um único fornecedor e permite que ela responda rapidamente às mudanças do mercado. A Amazon e o Google adotam abordagens semelhantes, embora cada uma tenha focos diferentes.

Outro aspecto importante é a diversificação geográfica. Considerando os problemas de NIMBY em mercados consolidados como o norte da Virgínia, os hiperescaladores estão cada vez mais transferindo seus investimentos para mercados secundários e no exterior. Isso não apenas reduz custos, mas também riscos regulatórios.

Os hiperescaladores também estão investindo cada vez mais em eficiência energética e tecnologias sustentáveis. Com o consumo de energia dos data centers previsto para dobrar até 2028, isso é um imperativo econômico e regulatório. Refrigeração líquida, chips mais eficientes e energia renovável estão se tornando recursos padrão.

Por fim, muitas empresas estão desenvolvendo modelos de negócios mais flexíveis. Em vez de depender exclusivamente da autopropriedade, elas estão cada vez mais utilizando modelos híbridos com provedores de colocation e outros parceiros. Isso lhes permite escalar ou reduzir a capacidade mais rapidamente, dependendo das condições de mercado.

Qual o papel dos fatores regulatórios?

Desenvolvimentos regulatórios podem desempenhar um papel decisivo no desenvolvimento futuro do mercado de data centers. Nos EUA, crescem os apelos por uma regulamentação mais rigorosa do consumo de energia em data centers. Alguns estados já estão considerando moratórias para novos consumidores em larga escala ou procedimentos de teste mais rigorosos.

Os impactos ambientais estão cada vez mais em foco. Os data centers podem ser responsáveis ​​por 20% do consumo global de energia até 2028, o que pode levar a regulamentações ambientais mais rigorosas. A União Europeia já implementou o Pacto para Data Centers Neutros em Clima, ao qual mais de 40 operadores de data centers aderiram.

Tensões geopolíticas também impactam o setor. Possíveis tarifas sobre semicondutores podem aumentar os custos dos chips e interromper as cadeias de suprimentos. Isso pode forçar os hiperescaladores a repensar suas estratégias de aquisição e depender mais de fornecedores regionais.

A proteção e a soberania de dados também estão se tornando fatores importantes. Vários países exigem que determinados dados sejam processados ​​localmente, limitando a escala global dos data centers. Isso pode levar à fragmentação do mercado e reduzir os ganhos de eficiência decorrentes de economias de escala.

A regulamentação também pode proporcionar um impulso positivo. Investimentos em tecnologias sustentáveis ​​e energias renováveis ​​são frequentemente apoiados por governos. Além disso, requisitos regulatórios podem promover padrões que aumentem a eficiência de todo o setor a longo prazo.

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Navegando entre crescimento e risco

O setor de data centers está em um ponto crítico de inflexão. O desenvolvimento de chips proprietários por hiperescaladores como Microsoft, Google e Amazon é uma resposta lógica aos custos exorbitantes e à disponibilidade limitada de soluções padrão. Essa estratégia oferece vantagens econômicas significativas e permite maior controle sobre toda a infraestrutura.

Ao mesmo tempo, os riscos de excesso de capacidade são reais e podem levar a uma correção significativa do mercado entre 2026 e 2030. Os sinais de alerta estão se acumulando, desde a desaceleração da adoção de tecnologias de IA até figuras proeminentes do setor alertando sobre uma bolha. Uma potencial consolidação traria oportunidades e desafios.

O fator decisivo para o futuro do setor será se os enormes investimentos em infraestrutura de IA se mostrarão rentáveis ​​de forma sustentável. Os hiperescaladores estão se preparando para diversos cenários por meio de diversificação, distribuição geográfica e modelos de negócios flexíveis. Desenvolvimentos regulatórios, especialmente nas áreas ambiental e energética, aumentarão ainda mais a complexidade.

Para empresas e investidores, isso significa que precisam estar atentos tanto às enormes oportunidades de crescimento quanto aos riscos consideráveis. Os vencedores serão aqueles que conseguirem responder com flexibilidade às mudanças do mercado, ao mesmo tempo em que aprimoram continuamente a eficiência de suas operações. Os próximos anos mostrarão se a expansão atual se baseia em bases sólidas ou se os alertas de uma bolha se concretizarão.

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