Escassez Global de Armazenamento Ameaça Atrasar Projetos Empresariais de IA

A crescente demanda por inteligência artificial (artificial intelligence) está colidindo com uma cadeia de suprimentos de hardware frágil, criando uma "tempestade perfeita" que ameaça descarrilar os roadmaps de IA empresariais nos próximos anos. À medida que as organizações correm para construir capacidades de IA on-premise, elas estão enfrentando uma grave escassez global de componentes de armazenamento essenciais — especificamente DRAM e NAND Flash. Com preços projetados para disparar mais de 50% e prazos de entrega se estendendo além de um ano para hardware crítico, CIOs e líderes de TI estão sendo forçados a repensar suas estratégias de infraestrutura.

A escassez, impulsionada pelo apetite sem precedentes dos hyperscalers e pela explosão na geração de dados, marca um reset fundamental no equilíbrio entre oferta e demanda. Para o público da Creati.ai, entender as nuances dessa crise de hardware é crítico, pois impacta diretamente a viabilidade e o cronograma de implantação de IA Generativa (Generative AI) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models, LLMs) em centros de dados empresariais.

A Anatomia do Aumento de Preços

A era do armazenamento barato e abundante parece estar chegando ao fim, sendo substituída por um período de extrema volatilidade e escalada de custos. Analistas do setor e fornecedores de hardware soam o alarme sobre aumentos de preço que não são meramente inflacionários, mas estruturais.

De acordo com análises de mercado recentes, o preço do DRAM e do armazenamento NAND deve subir significativamente ao longo de 2026. Brad Gastwirth, chefe global de pesquisa na Circular Technology, descreve a situação como um "reset fundamental". Falando sobre a dinâmica atual do mercado, ele observou que memória e armazenamento passaram de componentes secundários para se tornarem restrições primárias ao desempenho em nível de sistema. A implicação é clara: o hardware necessário para executar cargas de trabalho de IA está se tornando o gargalo.

O impacto financeiro nas empresas é severo. Scott Tease, Vice-presidente de IA e Computação de Alto Desempenho na Lenovo, forneceu uma previsão sóbria, sugerindo que os preços de certos componentes poderiam quadruplicar em comparação com os níveis do início de 2025. Ele destacou a trajetória do DIMM de 64 Gigabytes — um bloco de construção de memória padrão para servidores, laptops e workstations. Enquanto anteriormente era adquirido na faixa baixa de $200, o custo desse mesmo componente está projetado para se aproximar de $800 nos próximos meses.

Um aumento de preço tão dramático inevitavelmente afeta todo o ecossistema de hardware. Seja uma empresa adquirindo novos servidores prontos para IA ou atualizando a infraestrutura de centro de dados existente, a lista de materiais está prestes a explodir. A TrendForce, um provedor líder de inteligência de mercado, corrobora esses temores, prevendo que os preços do DRAM aumentarão entre 55% e 60% no primeiro trimestre de 2026 em comparação com o ano anterior, com os preços do NAND Flash seguindo uma trajetória ascendente semelhante de 33% a 38%.

O Centro de Dados "Esgotado"

Além do preço, a pura indisponibilidade de hardware representa uma ameaça mais existencial aos cronogramas de projetos. A cadeia de suprimentos está atualmente fortemente inclinada a favor dos maiores players — os hyperscalers (como AWS, Google e Microsoft) e grandes OEMs — que garantiram contratos de fornecimento de longo prazo, alguns se estendendo até 2027.

Esse efeito de "bloqueio" deixa empresas de porte médio e players menores lutando por restos no mercado spot. O Chief Product Officer da Western Digital, Ahmed Shihab, confirmou a rigidez em toda a indústria, observando que o fornecimento permanecerá restrito bem no próximo ano. O motor, sem surpresa, é a IA. Seja para treinar modelos de base massivos ou para executar inferência em escala, cargas de trabalho de IA exigem vastas quantidades de armazenamento de alta velocidade. A capacidade média dos drives embarcados está aumentando, mas o número total de unidades disponíveis continua insuficiente para satisfazer a fome do mercado.

Os fabricantes hesitam em expandir excessivamente a capacidade de produção, traumatizados por ciclos anteriores de boom e colapso, onde investiram bilhões em plantas de fabricação apenas para enfrentar um excesso de mercado quando as instalações entraram em operação. Construir uma fábrica de semicondutores é um empreendimento intensivo em capital, custando mais de $50 bilhões e levando mais de 15 meses. Consequentemente, os fornecedores estão priorizando a demanda por servidores de IA de alta margem, realocando linhas de produção longe de produtos tradicionais de memória. Essa mudança cria escassez em outras áreas, como MLC (Multi-Level Cell) NAND Flash, amplamente usado em equipamentos industriais e de rede. Com a Samsung prevista para encerrar a produção de MLC NAND em meados de 2026, a capacidade para essa tecnologia específica deve despencar 42% apenas este ano.

Mudanças Tecnológicas: A Ascensão do QLC

Enquanto a indústria lida com a escassez de armazenamento tradicional de alto desempenho, uma mudança tecnológica está em andamento para mitigar a crise de capacidade. Há uma adoção acelerada de SSDs Quad-Level Cell (QLC). A tecnologia QLC permite maior densidade de armazenamento ao armazenar quatro bits de dados por célula, em comparação com os três bits no TLC (Triple-Level Cell) ou dois no MLC.

A TrendForce prevê que drives QLC em breve representarão 30% do mercado de SSDs empresariais. Essa mudança é impulsionada pela necessidade; o QLC possibilita maiores capacidades em um espaço físico menor, o que é crucial para centros de dados que estão ficando sem espaço em racks e energia. No entanto, o QLC traz compensações, principalmente em termos de resistência e velocidades de escrita em comparação com seus predecessores.

Para arquitetos de TI empresariais, essa transição exige uma mudança na estratégia de gerenciamento de dados. Tom Coughlin, IEEE Fellow e presidente da Coughlin Associates, sugere que as organizações devem se adaptar às características do QLC. Ao consolidar dados e minimizar o número de operações de escrita, as empresas podem estender a vida útil de componentes QLC. Isso se alinha com uma tendência mais ampla de otimização de níveis de armazenamento — mantendo dados "quentes" em drives NVMe de alto desempenho, escassos, enquanto movem dados "mornos" ou "frios" para camadas QLC de alta densidade.

Respostas Estratégicas para CIOs

Diante de custos que disparam e prazos de entrega que podem exceder um ano para SSDs de alta capacidade, os CIOs devem adotar estratégias defensivas para manter suas iniciativas de IA vivas. A abordagem de "comprar tudo o que você pode precisar" não é mais viável para a maioria das organizações devido aos custos proibitivos.

Comparação da Perspectiva de Mercado

A tabela a seguir descreve a mudança drástica no cenário de armazenamento que os líderes empresariais devem navegar:

Especialistas recomendam alguns passos pragmáticos para navegar essa crise:

• Adiar Atualizações Não Críticas: O analista da Forrester, Brent Ellis, aconselha empresas de porte médio a pausar. Se uma organização planeja um pequeno cluster de IA, pode ser prudente adiar a compra de hardware por alguns meses, se possível, em vez de comprar no pico da bolha de preços.
• Otimizar Ativos Existentes: Antes de adquirir novo hardware, conduza uma auditoria implacável do armazenamento atual. Desduplicação, compressão e arquivamento de dados não utilizados podem liberar petabytes de espaço sem gastar um único dólar em hardware novo.
• Estratégias Híbridas de Nuvem: Embora os preços de armazenamento em nuvem também devam subir à medida que os hyperscalers repassam custos, a nuvem pode oferecer mais flexibilidade do que hardware on-premise para picos de atividade de IA de curto prazo. No entanto, isso deve ser balanceado contra o custo de longo prazo de egresso de dados.
• Otimização de Software: Investir em eficiência de código pode reduzir a pegada de hardware necessária para modelos de IA. Técnicas como quantização e pruning de modelos podem reduzir os requisitos de memória de LLMs, permitindo que sejam executados em hardware disponível e de nível inferior.

A Profecia Autorrealizável da Ciência de Dados

A escassez é exacerbada pela própria natureza da ciência de dados: quanto mais armazenamento está disponível, mais ele é consumido. Falko Kuester, professor de engenharia na UC San Diego, destacou esse fenômeno com o projeto Open Heritage 3D. À medida que coletam varreduras de alta fidelidade de locais históricos — LIDAR, point clouds e imagens em alta resolução — sua pegada de dados cresce exponencialmente. Eles esperam atingir um petabyte de dados dentro de 18 meses.

Esse cenário está se desenrolando em toda empresa que investe em IA. Conjuntos de dados de "ground truth" são criados, então duplicados para treinamento, validação e teste. Em seguida, são anotados e aumentados, multiplicando o requisito de armazenamento a cada etapa. À medida que a resolução aumenta e os modelos se tornam mais complexos, a "natureza da besta" é consumir cada byte de armazenamento disponível.

Conclusão

A escassez global de armazenamento não é um acontecimento temporário, mas um obstáculo estrutural significativo para a indústria de IA. À medida que 2026 avança, a capacidade de garantir hardware se tornará um diferencial competitivo chave. Empresas que não planejarem prazos de entrega estendidos e orçamentos inflacionados correm o risco de ver seus projetos de IA paralisados não por falta de algoritmos ou talento, mas pela simples incapacidade de armazenar os dados que os alimentam. Para a comunidade Creati.ai, a mensagem é clara: a camada física da infraestrutura de IA demanda atenção imediata e estratégica.