Mensagem da Gate News, 20 de abril — A Morgan Stanley estima que os sistemas de IA autónomos poderão aumentar de forma significativa a procura de (CPU) das unidades de processamento central até 2030, remodelando os investimentos em centros de dados e alargando a despesa com IA para além das unidades de processamento gráfico (GPUs). O banco estima que a IA agentic poderá acrescentar $32,5 mil milhões a $60 mil milhões a um mercado de CPU de centros de dados, projetado para exceder $100 mil milhões até 2030, enquanto simultaneamente impulsiona a procura de memória.
Os sistemas de IA agentic dependem de CPUs para tarefas de uso geral, como compilação de código, ferramentas de software e consultas a bases de dados, funções para as quais as GPUs não foram concebidas. A Nvidia introduziu especificamente a sua CPU Vera para aplicações de IA agentic e de aprendizagem por reforço. A investigação da SemiAnalysis aponta para centros de dados da Microsoft em Fairwater que suportam a OpenAI, onde uma infraestrutura de CPU e armazenamento de 48 megawatts suporta um cluster de GPUs de 295 megawatts, uma proporção de potência de aproximadamente 1 para 6. Espera-se que os beneficiários desta mudança incluam a Nvidia, AMD, Intel, Arm, Micron, Samsung, SK hynix, TSMC e ASML.
As limitações de memória estão a emergir como um bloqueio crítico. Os sistemas de IA agentic dependem de contextos longos e persistentes que podem expandir rapidamente as necessidades de memória. A SemiAnalysis projeta que a memória representará cerca de 30% da despesa de capital dos hyperscalers em 2026, acima dos cerca de 8% em 2023-2024. Os preços de DRAM deverão mais do que duplicar em 2026, enquanto a High Bandwidth Memory (HBM) utilizada em servidores de IA deverá continuar a ficar subabastecida até 2027, posicionando fornecedores como a Micron e a SK hynix como cada vez mais centrais para os custos dos sistemas e para os cronogramas de implementação.
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