Mensagem do Gate News, 20 de abril — A Morgan Stanley prevê que sistemas autônomos de IA podem aumentar de forma significativa a demanda por (CPU) de processadores centrais até 2030, remodelando investimentos em data centers e ampliando os gastos com IA além de unidades de processamento gráfico (GPUs). O banco estima que a IA agentic pode adicionar US$ 32,5 bilhões a $60 billion a um mercado de CPUs de data center projetado para ultrapassar $100 billion até 2030, enquanto também impulsiona a demanda por memória.
Sistemas de IA agentic dependem de CPUs para tarefas de propósito geral, como compilação de código, ferramentas de software e consultas a bancos de dados, funções para as quais GPUs não foram projetadas. A Nvidia introduziu sua CPU Vera especificamente para aplicações de IA agentic e aprendizado por reforço. A pesquisa da SemiAnalysis aponta para data centers da Fairwater, da Microsoft, que dão suporte à OpenAI, onde uma infraestrutura de 48 megawatts de CPU e armazenamento apoia um cluster de GPUs de 295 megawatts, uma razão de potência aproximada de 1 para 6. Espera-se que os beneficiários dessa mudança incluam Nvidia, AMD, Intel, Arm, Micron, Samsung, SK hynix, TSMC e ASML.
As limitações de memória estão surgindo como um gargalo crítico. Sistemas de IA agentic dependem de contextos estendidos e persistentes, que podem expandir rapidamente as exigências de memória. A SemiAnalysis projeta que a memória deve representar aproximadamente 30% do gasto de capital (capex) de hyperscalers em 2026, acima dos cerca de 8% em 2023-2024. Os preços de DRAM devem mais do que dobrar em 2026, enquanto a High Bandwidth Memory (HBM) usada em servidores de IA deve continuar com oferta insuficiente até 2027, posicionando fornecedores como Micron e SK hynix como cada vez mais centrais nos custos dos sistemas e nos prazos de implantação.
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