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De acordo com informações da Reuters, um relatório da Counterpoint Research, uma empresa de pesquisa de mercado com foco em tecnologia, diz que a Nvidia decidiu reduzir os custos de energia dos servidores de IA, alterando o tipo de chip de memória que usa. Agora, ela utilizará o LPDDR, um tipo de chip de memória de baixo consumo, que é muito usado em tablets e smartphones, em vez do DDR5, que costuma fazer parte de servidores.
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O relatório aponta que a mudança da Nvidia, ao utilizar chips de memória semelhantes aos de smartphones em servidores de inteligência artificial (IA), pode ocasionar o aumento dos preços da memória para servidores, dobrando o valor até o final de 2026.
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Como a mudança afeta os valores do produto
Os servidores de IA têm a necessidade de contar com mais chips de memória do que um celular. Então, com essa alteração, haverá um aumento de demanda repentina e a Counterpoint aponta que a indústria não está preparada para isso.
Além disso, empresas como a Micron, Samsung Electronics e SK Hynix, já estão passando por uma escassez de memórias RAM dinâmicas mais antigas, após reduzirem o desenvolvimento para focar na produção de memória de alta largura de banda, usada na fabricação de aceleradores avançados que atendem ao boom global de IA.
O relatório aponta que a falta do item na extremidade inferior do mercado pode se espalhar para cima conforme os fabricantes de chips decidirem entregar maior foco para a produção do LPDDR com o intuito de atender à demanda da Nvidia.

(Imagem: Poetra.RH/Shutterstock)
“O maior risco no horizonte está na memória avançada, já que a recente mudança da Nvidia para LPDDR significa que ela se tornou cliente na escala de uma grande fabricante de smartphones – uma mudança sísmica para a cadeia de suprimentos, que não consegue absorver facilmente essa escala de demanda”, afirmou a Counterpoint.
Provedores também podem ficar mais caros
Segundo a reportagem da Reuters, a elevação dos preços da memória de servidor também pode afetar os valores cobrados por provedores de nuvem e desenvolvedores de IA, o que geraria maior pressão nos orçamentos de data centers, que já registram gastos recordes em atualizações de energia e unidades de processamento gráfico.