Brad Lightcap, da OpenAI: falta de memória e de energia ameaça a infraestrutura de IA

Brad Lightcap, diretor de operações da OpenAI, apontou a escassez de chips de memória e a capacidade energética limitada dos EUA como possíveis gargalos capazes de frear por anos a escala da infraestrutura de IA.

Dois limites físicos

A corrida para construir novos data centers e colocar em operação modelos cada vez maiores já esbarra em restrições físicas rígidas, e Lightcap foi o primeiro a nomear ambas publicamente.

A primeira é a escassez de chips de memória, sobretudo HBM (High Bandwidth Memory). É uma memória especializada, com largura de banda extremamente alta, sem a qual os aceleradores de IA atuais, como NVIDIA H100, Blackwell e AMD Instinct, não conseguem processar modelos na velocidade necessária. Hoje, apenas três empresas no mundo fabricam HBM: Samsung, SK Hynix e Micron. A demanda de OpenAI, Google, Microsoft e Meta já superou a capacidade de produção. As filas de fornecimento chegam a 12–18 meses, e construir novas linhas de fábrica leva de 2 a 3 anos.

O segundo fator é o estado da infraestrutura energética dos EUA. Os data centers americanos já consomem cerca de 4% de toda a eletricidade do país, aproximadamente o mesmo que o estado da Califórnia inteiro. Segundo analistas do Goldman Sachs, a carga sobre as redes vai triplicar até 2030. Conectar novas instalações de grande porte à rede leva de 3 a 7 anos: equipamentos obsoletos, grave escassez de transformadores industriais e aprovações regulatórias em várias camadas formam filas que não devem desaparecer em um prazo previsível.

Detalhes da escassez

Cada limitação tem natureza própria:

• Chips HBM — a produção cresce, mas bem mais devagar que a demanda dos fabricantes de aceleradores de IA
• Transformadores industriais — o prazo de fabricação passou de um ano para dois ou três, por causa da explosão global de pedidos
• Terrenos perto de nós de energia — nos estados-chave, literalmente não restam áreas adequadas com a capacidade de conexão necessária
• Engenheiros eletricistas e especialistas em manutenção — a grave falta de mão de obra atrasa as obras tanto quanto a falta de equipamentos
• Filas em ISO/RTO — os operadores de rede estão soterrados em pedidos de data centers e levam anos para analisá-los

A combinação desses fatores significa que, mesmo com dinheiro e vontade política, construir rapidamente um grande data center nos EUA é hoje extremamente difícil.

Stargate e a realidade dos recursos

No início de 2025, a OpenAI, junto com SoftBank e Oracle, anunciou o Stargate, um programa de investimento de até US$ 500 bilhões para implantar infraestrutura de IA nos EUA. Na primeira fase, o plano era investir US$ 100 bilhões. Nesse contexto de ambição, a declaração do COO tem peso especial: nem um plano financeiro sem precedentes elimina os limites do mundo físico.

Se a escassez de HBM persistir, o custo da memória continuará subindo, e com ele as despesas operacionais de todas as plataformas de IA. Se a capacidade energética não entrar em operação no prazo, parte das instalações do Stargate será atrasada por anos. Lightcap, na prática, admite publicamente que o crescimento da OpenAI agora é limitado não só por algoritmos e dados de treinamento, mas também por recursos físicos duros: silício e elétrons.

O que isso significa

As palavras do diretor de operações da maior empresa de IA do mundo são um sinal para todo o setor. As cadeias de suprimento físicas viraram um recurso tão estratégico quanto modelos e datasets. Fabricantes de memória e empresas de energia ganham argumentos fortes para acelerar investimentos. Para as empresas que dependem de serviços de IA, é um lembrete importante: a disponibilidade e o custo das ferramentas serão definidos não só pelo avanço dos próprios modelos, mas também por haver infraestrutura física suficiente para executá-los.

*A Meta é considerada organização extremista e está proibida na Rússia.