IA cria demanda 'insaciável' por memória: CEO da Alger fala sobre o boom dos semicondutores

Em entrevista à Bloomberg, Dan Chung, CEO do fundo de investimentos Alger, classificou a demanda por memória como 'insaciável' e a associou diretamente ao avanço explosivo da inteligência artificial. Segundo Chung, esse movimento redefine todo o panorama dos investimentos em tecnologia e obriga o mercado a reavaliar onde buscar lucro no boom da IA.

Por que a IA exige tanta memória Os grandes modelos de linguagem atuais exigem petabytes de

dados para treinamento. Cada parâmetro do modelo ocupa um bloco de memória. Uma única rodada de treinamento em centenas de milhares de GPUs exige coordenação entre petabytes de DRAM e memória rápida de alta largura de banda (HBM). Para atender milhões de usuários simultaneamente, os data centers mobilizam dezenas de TB de VRAM. A arquitetura Transformer resulta em crescimento linear do consumo de memória a cada vez que o tamanho do modelo dobra — uma lei de escala que ninguém vai revogar. Data centers que rodam inferência 24/7 consomem memória como um buraco negro, absorvendo-a em quantidades enormes.

Quem alimenta a máquina A demanda não se limita a GPUs como a NVIDIA H100: ela também abrange DRAM, HBM (High

Bandwidth Memory) e armazenamento de longa duração. Empresas como Micron, Samsung e SK Hynix registram pedidos recordes de chips de memória, com contratos fechados para 2-3 anos à frente. Os fabricantes de memória vivem o crescimento de demanda mais forte em duas décadas. As fábricas operam no limite da capacidade para tentar acompanhar a procura.

• Treinamento de modelos: petabytes de memória a cada atualização Inferência em escala: várias cópias do modelo distribuídas entre servidores Vector databases: os embeddings usados em RAG consomem memória de forma exponencial * Fine-tuning: modelos personalizados para cada cliente corporativo ## A tendência de investimento Dan Chung destaca que o valor no stack de IA não está nos chips de processamento em si, mas no ecossistema de memória ao redor deles. Investidores que antes olhavam apenas para a NVIDIA e para novas startups de IA agora acompanham mais de perto fabricantes de memória, de controladores e de soluções de resfriamento. Trata-se de um ciclo longo de demanda — não é moda nem especulação, e sim uma necessidade arquitetural embutida na própria natureza dos grandes modelos de linguagem.

«A IA não pode evoluir sem memória.

Isso não é uma opção, é uma restrição», afirma-se na entrevista.

O que isso significa A memória semicondutora está se tornando a nova 'ferrovia': a

infraestrutura básica sobre a qual todas as outras tecnologias são construídas. Os investimentos estão migrando não para as startups de IA mais vistosas, mas para as empresas que fornecem as pás e picaretas da corrida do ouro da IA. Isso significa demanda de longo prazo, proteção contra especulação e visibilidade de receita por muitos anos à frente.