Empresas de IA não aumentam preços para usuários enquanto Nvidia e Micron colhem lucros recordes

Os produtores de chips e memória de IA estão registrando lucros recordes em meio ao boom de IA generativa. Mas as empresas que desenvolvem os próprios modelos ainda não estão com pressa de repassar os crescentes custos de infraestrutura para os usuários finais — e isso está mudando toda a lógica de precificação do setor.

Lucros extraordinários dos fornecedores de hardware

Durante vários trimestres consecutivos, a Nvidia vem demonstrando margens atípicas até mesmo para os melhores períodos da indústria de semicondutores. Agora os fabricantes de memória se juntaram a ela. A Micron Technology está mostrando resultados comparáveis com a crescente demanda por HBM (High Bandwidth Memory) — memória especializada para aceleradores de IA. SK Hynix, Samsung e Micron juntas não conseguem aumentar a produção de HBM mais rápido do que a demanda dos data centers está crescendo. Analistas preveem que a escassez persistirá pelo menos até o final de 2026. Isso significa: os preços dos componentes permanecerão altos e as margens dos fornecedores continuarão crescendo.

• HBM3E — um componente-chave para GPUs de próxima geração (Nvidia H200, B200)
• Os preços de HBM mais que dobraram nos últimos dois anos
• A capacidade de produção está se expandindo, mas a defasagem em relação à demanda persiste
• A escassez é prevista para todo o período 2025–2026
• Novos players (Broadcom, Marvell) estão entrando no segmento, mas até agora não estão mudando a situação

Investidores, não usuários, fecham a lacuna

Apesar dos custos crescentes, os principais desenvolvedores de modelos de IA estão geralmente mantendo ou reduzindo os custos de acesso por API. A competição nesse nível é tão intensa que repassar abertamente os custos aos clientes é arriscado: uma empresa simplesmente perderá participação de mercado para um concorrente mais barato. As despesas de infraestrutura estão sendo cobertas por três fatores.

Primeiro — otimização dos modelos: arquiteturas mais eficientes reduzem custos de inferência. Segundo — economias de escala: quanto mais requisições passam por um único cluster, menor o custo unitário. Terceiro — subsídio de capital de risco: investidores estão colocando bilhões com expectativa de monetização futura, cobrindo perdas atuais.

OpenAI, segundo estimativas de analistas, ainda opera com prejuízo no nível de despesas operacionais. Anthropic recebe investimentos da Amazon e Google que efetivamente subsidiam o acesso dos desenvolvedores aos modelos. Isso cria preços artificialmente baixos no mercado que não refletem o custo real da computação.

Quem acaba pagando

A cadeia de valor da indústria de IA hoje funciona de forma paradoxal: fabricantes de hardware ganham, desenvolvedores de modelos operam com prejuízo ou no equilíbrio, usuários finais recebem serviços a preços subsidiados. A questão é por quanto tempo isso pode continuar.

Com a consolidação do mercado — quando 2–3 grandes players sobreviverem — a guerra de preços diminuirá e os custos dos serviços começarão a subir. Com um avanço tecnológico, os custos diminuirão naturalmente. Se os grandes clientes corporativos começarem a migrar para seus próprios modelos e infraestrutura — isso mudará todo o equilíbrio de poder.

Por enquanto, o capital de risco está pagando pelo "banquete", mas sua paciência não é infinita.

O que isso significa

A situação de precificação atual beneficia todos que estão construindo produtos baseados em IA agora: os custos de API estão historicamente baixos em relação ao custo real da computação. Para o negócio, essa é uma janela de oportunidade — enquanto o mercado subsidia a infraestrutura, faz sentido maximizar competências e produtos baseados em IA. Uma reavaliação é inevitável — é apenas uma questão de tempo.