Nvidia perde posições: escassez de memória reformula o mercado de computação de IA

Nvidia, em 9 de julho de 2026, encontrava-se em uma posição incomum: apesar da receita projetada em crescimento, suas ações caíram 15% desde seu pico de maio, enquanto o fabricante de memória Micron quase triplicou seu valor de mercado. A razão é um enfraquecimento da escassez de processadores gráficos e uma nova escassez de memória para centros de dados, que está redefinindo a distribuição de fundos na infraestrutura de inteligência artificial.

Por Que Nvidia Está Ficando Mais Barata

O mercado começou a pagar menos pela computação em processadores gráficos Nvidia, embora a demanda por infraestrutura de inteligência artificial continue forte. De acordo com dados citados por TechCrunch, as ações da empresa perderam 15% desde seu máximo de maio; simultaneamente, seu lucro esperado é avaliado pelo mercado abaixo da média de uma grande empresa americana no índice S&P. Isso não significa que a receita está caindo: as projeções continuam crescendo. Mas os investidores veem que o principal recurso do boom de IA—acesso a GPUs—está deixando de ser tão escasso como era um ano atrás.

• Em 9 de julho de 2026, TechCrunch reportou uma queda de 15% nas ações da Nvidia desde seu pico de maio de 2026.
• O preço à vista por hora do Nvidia H100 atingiu cerca de $3,20 em maio de 2026, depois diminuiu constantemente.
• O valor de mercado da Micron quase triplicou durante o mesmo período.
• Os fabricantes de memória conseguiram aumentar os preços de DRAM aproximadamente dez vezes no último ano.

Nvidia criou a base tecnológica do mercado atual: sua plataforma de software CUDA transformou seus processadores gráficos na ferramenta padrão para pesquisa de modelos de IA e treinamento. A empresa também atualizou rapidamente as linhas de GPU, que estão entre os dispositivos eletrônicos de produção em massa mais complexos. Porém, precisamente esse sucesso da estratégia atraiu competidores: plataformas em nuvem e laboratórios começaram a procurar maneiras de reduzir a dependência de um único fornecedor.

O Que Se Tornou o Novo Gargalo

A memória, não os próprios aceleradores, tornou-se uma nova limitação para os centros de dados. Micron fabrica DRAM e memória de largura de banda alta HBM—componentes que transferem dados rapidamente entre o processador e a memória. Essas tecnologias têm estado em desenvolvimento há muito tempo, mas a indústria subestimou quanto de memória seria necessário para a construção em massa de centros de dados de IA. A demanda superou as taxas de expansão da produção, então os preços do mercado à vista dispararam.

Esta é uma mudança importante: o custo do aluguel de computação Nvidia H100 está caindo, enquanto os preços de DRAM estão subindo. Os proprietários de centros de dados podem adquirir mais aceleradores ou alugá-los mais barato, mas ainda enfrentam a disponibilidade de memória. Para Micron e fabricantes comparáveis, a tecnologia familiar e a oferta limitada são suficientes para lucrar com a nova onda de despesas de capital em infraestrutura de IA.

O preço à vista reflete transações de entrega imediata, não contratos a longo prazo. No gráfico do Datatrack apresentado no material, o pico de preços de DRAM começa em agosto de 2025. O autor enfatiza: não está vinculado a um avanço repentino na tecnologia de memória. O mercado simplesmente avaliou tarde a demanda do centro de dados.

Por Que a Computação Está Ficando Mais Barata

A oferta de aceleradores está se expandindo em duas direções simultaneamente: mais fabricantes de GPU e aceleradores estão entrando no mercado, e os maiores compradores estão desenvolvendo seus próprios processadores. Google, Amazon, Microsoft e OpenAI já lançaram chips personalizados para reduzir a dependência da Nvidia. Tais soluções podem ficar atrás dos produtos mais recentes da Nvidia, mas suas capacidades são suficientes para algumas tarefas e para pressionar os preços de computação.

Wayne Nelms, cofundador e diretor técnico da plataforma Ornn, descreve a situação como dinâmica ordinária de oferta e demanda. Segundo ele, as empresas querem desenvolver seu próprio silício, mas quase ninguém fabrica seu próprio DRAM. Até que haja um avanço tecnológico notável em HBM, uma mudança no equilíbrio de oferta e demanda, ou um novo player importante em memória, a desproporção pode persistir.

"Todos querem fazer seu próprio silício, mas ninguém fabrica seu próprio DRAM", —

Wayne Nelms, cofundador e diretor técnico da Ornn.

Para Nvidia, isso não nega a liderança tecnológica. Ao contrário, o mercado está convertendo GPUs de um recurso escasso em um produto mais competitivo. Quando há mais alternativas, os superlucros se deslocam para o próximo elemento escasso do sistema—memória. Isso também mostra que a avaliação de empresas de IA e fornecedores de infraestrutura depende cada vez mais não apenas da qualidade dos chips, mas também da restrição específica na cadeia de suprimentos.

O Que Isso Significa

O boom de IA não terminou, mas seu centro financeiro está se deslocando: Nvidia permanece como um fornecedor-chave de aceleradores, enquanto os lucros de curto prazo estão cada vez mais indo para os fabricantes de memória. Para desenvolvedores e operadores de centros de dados, isso significa que o custo e a disponibilidade de HBM e DRAM são tão importantes quanto a seleção de GPU.