Nvidia perde terreno: escassez de memória muda o mercado de computação para IA

Em 9 de julho de 2026, a Nvidia se viu em uma situação incomum: apesar de as projeções de receita continuarem subindo, suas ações caíram 15% desde o pico de maio, enquanto a fabricante de memória Micron quase triplicou seu valor de mercado. O motivo é o alívio da escassez de processadores gráficos e uma nova escassez de memória para data centers, que está mudando a distribuição do dinheiro na infraestrutura de inteligência artificial.

Por que a Nvidia está ficando mais barata

O mercado passou a pagar menos pela computação em GPUs da Nvidia, embora a demanda por infraestrutura de inteligência artificial continue. Segundo dados citados pelo TechCrunch, as ações da empresa perderam 15% desde a máxima de maio; ao mesmo tempo, o mercado avalia o lucro esperado dela abaixo do de uma grande empresa americana média do índice S&P. Isso não significa queda de receita: as projeções continuam subindo. Mas os investidores percebem que o principal recurso do boom da IA, o acesso a GPUs, deixou de ser tão escasso quanto um ano antes.

• Em 9 de julho de 2026, o TechCrunch informou que as ações da Nvidia caíram 15% desde o pico de maio de 2026.
• O preço spot por hora da Nvidia H100 chegou a cerca de US$ 3,20 em maio de 2026 e depois caiu de forma consistente.
• O valor de mercado da Micron quase triplicou no mesmo período.
• No último ano, os fabricantes de memória conseguiram aumentar os preços da DRAM em cerca de 10 vezes.

A Nvidia criou a base tecnológica do mercado atual: sua plataforma de software CUDA tornou as GPUs da empresa a ferramenta padrão para pesquisa e treinamento de modelos de IA. A companhia também renovou rapidamente suas linhas de GPUs, que estão entre os dispositivos eletrônicos de série mais complexos. Mas o sucesso dessa estratégia atraiu concorrentes: plataformas de nuvem e laboratórios passaram a buscar formas de reduzir a dependência de um único fornecedor.

O que virou o novo gargalo

O novo limite para os data centers é a memória, não os aceleradores em si. A Micron fabrica DRAM e memória de alta largura de banda (HBM), componentes que transferem dados rapidamente entre o processador e a memória. Essas tecnologias se desenvolvem há muito tempo, mas o setor subestimou quanta memória a construção em massa de data centers de IA exigiria. A demanda superou o ritmo de expansão da produção, e por isso os preços no mercado spot dispararam.

É uma mudança importante: o custo de alugar computação com Nvidia H100 está caindo, enquanto o preço da DRAM sobe. Donos de data centers podem conseguir mais aceleradores, ou alugá-los mais barato, mas ainda esbarram na disponibilidade de memória. Para a Micron e fabricantes semelhantes, basta uma tecnologia conhecida e uma oferta limitada para lucrar com a nova onda de gastos de capital em infraestrutura de IA.

O preço spot reflete negociações com entrega imediata, não contratos de longo prazo. No gráfico da Datatrack apresentado na reportagem, o salto dos preços da DRAM começa em agosto de 2025. O autor ressalta que ele não está ligado a um avanço repentino na tecnologia de memória. O mercado simplesmente demorou demais para dimensionar a necessidade dos data centers.

Por que a computação está ficando mais barata

A oferta de aceleradores se expande em duas frentes ao mesmo tempo: há mais fabricantes de GPUs e aceleradores no mercado, e os maiores compradores desenvolvem seus próprios processadores. Google, Amazon, Microsoft e OpenAI já lançaram chips sob medida para depender menos da Nvidia. Essas soluções podem ficar atrás dos produtos mais recentes da Nvidia, mas seus recursos bastam para parte das tarefas e para pressionar o preço da computação.

Wayne Nelms, cofundador e diretor de tecnologia da plataforma Ornn, descreve a situação como uma relação comum entre oferta e demanda. Segundo ele, as empresas querem projetar o próprio silício, mas quase ninguém fabrica a própria DRAM. Até que surja um avanço notável em HBM, uma mudança no equilíbrio entre oferta e demanda ou um novo grande player em memória, o desequilíbrio pode persistir.

“Todo mundo quer fabricar o próprio silício, mas ninguém faz a própria DRAM”, disse

Wayne Nelms, cofundador e diretor de tecnologia da Ornn.

Para a Nvidia, isso não anula a liderança tecnológica. O mercado, na verdade, está transformando a GPU de um recurso raro em uma commodity mais competitiva. Quando as alternativas se multiplicam, o superlucro migra para o próximo elemento escasso do sistema: a memória. Isso também mostra que a avaliação de empresas de IA e fornecedores de infraestrutura depende cada vez mais não só da qualidade dos chips, mas do gargalo específico da cadeia de suprimentos.

O que isso significa

O boom da IA não acabou, mas seu centro financeiro está se deslocando: a Nvidia continua sendo a principal fornecedora de aceleradores, enquanto os fabricantes de memória capturam cada vez mais o ganho de curto prazo. Para desenvolvedores e operadores de data centers, isso significa que o custo e a disponibilidade de HBM e DRAM se tornam tão importantes quanto a escolha da GPU.