Executivo da Dell: 'Agentes de IA' desta vez são diferentes, a escassez de componentes-chave (principalmente memória e HDD) pode durar mais de 5 anos

A Inteligência Artificial generativa está mudando a lógica fundamental dos ciclos tradicionais de hardware e pode transformar limitações momentâneas de fornecimento de infraestrutura em restrições estruturais que perduram por vários anos.

O COO da Dell Technologies, Jeff Clarke, afirmou recentemente em uma reunião com o Morgan Stanley que a Inteligência Artificial generativa difere significativamente dos ciclos anteriores de hardware. Caso a demanda por workloads de IA continue crescendo, a escassez de componentes críticos pode durar mais de cinco anos, sendo a memória RAM e o HDD os pontos que mais o preocupam no momento. Diferente das limitações de fornecimento de hardware, que costumavam durar alguns trimestres, o aumento dessa demanda pode trazer uma defasagem entre oferta e procura a longo prazo.

Após a reunião, o Morgan Stanley reavaliou o ciclo atual de infraestrutura de IA. Analistas apontaram que, ao longo dos últimos 40 anos, os oito ciclos de expansão e retração do hardware estiveram mais relacionados a atualizações de dispositivos e variações no CAPEX, enquanto o principal fator neste ciclo é se a demanda por workloads de IA pode continuar se expandindo. Em outras palavras, o ponto enfatizado pelo executivo da Dell não é um ciclo comum de reposição de hardware, mas sim a possível expansão estrutural da infraestrutura impulsionada pela IA generativa.

Inteligência Artificial generativa redesenha a lógica da demanda por infraestrutura

O relatório destaca que Clarke acredita que este ciclo de IA é fundamentalmente diferente dos ciclos de boom e queda do hardware nas últimas décadas. Nos oito ciclos anteriores—abrangendo servidor, armazenamento, PCs, entre outros—a dinâmica foi movida por mudança de penetração nos dispositivos e ciclos de atualização, com a demanda subindo e caindo conforme o ritmo de renovação, mas sem expansão significativa do tamanho do mercado.

Um exemplo é a demanda por PC durante a pandemia, quando a proporção entre pessoas e máquinas aumentou temporariamente. Mas, com o retorno à normalidade, a demanda voltou aos patamares anteriores, sem alteração essencial no tamanho total de mercado. A lógica da IA generativa é diferente. Segundo Clarke, ela está desacoplando o output cognitivo do envolvimento humano, permitindo que empresas aumentem sua produtividade em 10 ou até 100 vezes sem necessidade de mais funcionários.

Nesse processo, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta auxiliar e passa a ser, ela própria, um “agente de produtividade” que consome continuamente recursos computacionais. O aumento de produtividade levará mais empresas—de todos os portes—a realizar a transformação digital via IA, expandindo permanentemente o TAM de infraestrutura.

A Dell projeta que, até 2030, o poder computacional dos datacenters crescerá em 200 GW, o processamento em ZettaFLOPS aumentará 5 vezes até 830, e o crescimento dos tokens de inferência será exponencial. O número de tokens por unidade de trabalho executada pela IA generativa é muito maior que o de robôs de chat tradicionais, e Clarke estima que, em 2030, a geração de tokens de inferência aumentará em 87 vezes.

Implantação em nuvem e local não são uma disputa de soma zero

Uma das principais dúvidas do mercado sobre este ciclo de infraestrutura de IA é: a demanda crescente por tokens será atendida principalmente por plataformas de computação em nuvem, em vez de infra local?

Clarke avalia que a tendência é um modelo de implantação híbrida na IA generativa. As empresas ajustarão continuamente o local de execução das workloads de inferência entre nuvem pública e ambientes locais, buscando níveis ideais de segurança e custo-benefício.

Usando a Dell como exemplo: a empresa utiliza a nuvem pública para workloads relacionadas a conteúdo, mas não transfere códigos proprietários ou dados de telemetria para fora dos próprios ambientes. Isso significa que workloads de IA não seguirão um único caminho de implantação, e a infraestrutura local continuará suportando parte da demanda computacional crescente.

Nessa lógica, o crescimento exponencial do consumo de tokens não implica que haverá uma substituição direta entre nuvem e infraestrutura local. De acordo com Clarke, a popularização de modelos de código aberto vai impulsionar ainda mais os investimentos em infraestrutura local, pois as empresas poderão otimizar o output do modelo em função do custo no próprio ambiente.

Queda no volume de servidores não altera tendência de alta na demanda de longo prazo

Atualmente, o volume de remessas de servidores tradicionais segue em queda na comparação anual, o que parece contradizer o crescimento explosivo dos tokens de inferência. Clarke explica que o grande aumento na densidade de performance dos servidores vem reduzindo o volume físico de remessas.

Os servidores de 17ª/18ª geração da Dell podem substituir até 13 servidores tradicionais da 14ª geração, ou seja, mesmo com menor volume de remessas no curto prazo, o valor agregado e capacidade de cada unidade está aumentando.

À medida que os datacenters concluem a reconstrução de sua arquitetura focada em computação acelerada e a popularização da IA generativa impulsiona a demanda por servidores CPU, as remessas totais de servidores podem voltar a crescer. Clarke chega a afirmar que, se os tokens de inferência crescerem 87 vezes em cinco anos, as remessas de servidores tradicionais podem, inclusive, aumentar de forma exponencial.

O armazenamento também será impulsionado pela IA generativa. Cada operação, incluindo retenção de memória ou geração de artefatos, implicará demanda constante por armazenamento; e com a adoção massiva do KV Cache, a necessidade de capacidade será ainda maior.

Escassez de fornecimento pode durar mais de cinco anos

Em comparação com fatores macroeconômicos, conflitos geopolíticos, sobreconstrução de datacenters e falta de energia, Clarke aponta que o maior receio hoje é o fornecimento, classificando o ambiente atual como “um mundo de faz de conta (We’re in neverland)”.

O Morgan Stanley aponta que, historicamente, ciclos de fornecimento de commodities duram de 2 a 4 trimestres, influenciados por ciclos de atualização do hardware e decisões na oferta. Mas Clarke defende que, ao assumir a lógica de crescimento em GW e em tokens de inferência, componentes-chave como memória e HDD deixam de ser um ciclo comum e passageiro.

Por isso, a Dell já opera considerando a possibilidade de escassez nesses componentes por vários anos, com foco especial em memória e HDD. Em outras palavras, o risco central desta restrição de fornecimento não é a falta momentânea, mas o fato de o lado da oferta poder precisar de muitos anos para acompanhar o crescimento contínuo da demanda por IA.

Clarke também ressalta que a Dell é mais eficiente que concorrentes na gestão do fornecimento, convertendo esse diferencial em ganhos de participação em mercados de servidores, armazenamento e PCs.

Expansão da margem reflete mudanças na estrutura de oferta e demanda

A persistente restrição nos componentes-chave também está mudando o ambiente de precificação do setor de infraestrutura.

O Morgan Stanley anteriormente atribuía parte do aumento das margens dos negócios de servidores e armazenamento ao chamado “lucro empilhado”, ou seja, fornecedores ampliando sua margem com a alta no custo de componentes como memória. Clarke, porém, apresenta outro ponto de vista.

Ele reconhece que a margem nesses segmentos realmente está em expansão, mas justifica com dois fatores estruturais: primeiro, diante da oferta limitada, as empresas priorizam alocar recursos escassos nos produtos de maior margem; segundo, com o mercado de infraestrutura em constante expansão, a disputa por novos clientes diminui, eliminando a necessidade de reduzir preços agressivamente.

Portanto, a elevação das margens não é apenas resultado de um descompasso momentâneo entre oferta e demanda, mas reflete uma alteração nos padrões de precificação do setor, fruto da expansão estrutural da demanda.

Se o crescimento das workloads trazidas pela IA generativa se consolidar, a principal métrica do ciclo de infraestrutura de IA mudará de “atualização de equipamentos” para “demanda adicional”. Isso significa que a demanda por potência computacional, servidores e armazenamento pode crescer por mais tempo, enquanto o fornecimento de itens críticos como memória e HDD pode passar de flutuações momentâneas para um desafio estrutural de anos.