A escassez de chips para IA continua – quem controla a infraestrutura do futuro?

A crescente procura por processadores de inteligência artificial (IA) está a transformar a indústria tecnológica e a gerar um déficit de chips que afeta desde startups inovadoras até aos gigantes da cloud. Este artigo analisa, com base em dados recentes (2024‑2026), quem são os principais fabricantes, onde está a pressão da oferta e que implicações tem no preço dos dispositivos e no ritmo da inovação.

1. Procura explosiva por GPUs e hardware especializado

Nvidia mantém a liderança absoluta: mais de 80 % das GPUs usadas no treino de modelos de IA e 75 % dos super‑computadores do ranking TOP500 utilizam as suas unidades (2025)【1】.
Receita prevista para o exercício fiscal 2026: US$ 215,9 bn, dos quais US$ 13,5 bn provêm dos data‑centers【1】.
AMD aposta na série MI300X, mas ainda detém menos de 15 % da quota de GPUs para IA【2】.
Google (TPU) e Amazon (AWS Trainium) combinados representam menos de 10 % do mercado, apesar de um crescimento rápido【2】.
Os “megacap” tecnológicos planeiam investir mais de US$ 300 bn em IA (hardware, software e infra‑estruturas) apenas em 2025【3】.

“O investimento global em IA está a virar a esquina da escala”, indica a análise da CNBC.

2. Quem fabrica os chips?

Fabricante	Receita 2025	Capacidade de wafer 12 polegadas (equivalente)	Percentagem da capacidade dedicada a IA
TSMC	US$ 122,42 bn【2】	15,02 M wafers【2】	≈ 25 % (clientes Nvidia, AMD, Apple)
Samsung Foundry	US$ 78,1 bn【2】	~ 11 M wafers (estimativa)【2】	≈ 20 % (HBM e LPDDR para IA)
Intel (IDM)	US$ 64,2 bn【2】	~ 9 M wafers【2】	≈ 15 % (Xe‑HPC, Ponte Vecchio)

TSMC: fornecedor principal de memória HBM para as GPUs Nvidia; a capacidade limitada eleva os preços da memória.
Samsung: aposta em LPDDR‑5X e HBM3E, componentes críticos para GPUs de última geração.
Intel: desenvolve empilhamentos 3D (Foveros) e o processador Xe‑HPC, mas o ramp‑up leva 2‑3 anos, contribuindo para gargalos de oferta.

3. Start‑ups vs. Gigantes: quem sente mais o aperto?

Tipo de empresa	Fonte de chips	Impacto principal
Start‑ups (ex.: Anthropic, Stability AI)	Acordos spot ou cloud (AWS, Azure) – preços de memória > 30 % acima do normal【5】	Custo de treino até US$ 0,30/kWh por GPU, atrasos de 6‑12 meses no lançamento de modelos de grande escala.
Gigantes (Google, Microsoft, Amazon)	Contratos de longo prazo com TSMC/Samsung – reserva de HBM e LPDDR	Mantêm a capacidade de treinar modelos trillion‑parameter e absorvem aumentos de preço sem repassar totalmente ao cliente final.

“A mudança da Nvidia para LPDDR a escala de um smartphone cria um bottleneck adicional que afeta particularmente as start‑ups”, afirma a CNBC【4】.

4. Perspetivas de mercado até 2027

O mercado global de AI chips (GPUs, TPUs, ASICs) deve atingir US$ 200 bn em 2027, com um CAGR de 15 % (estimativas de analistas 2025‑2026)【7】.
TSMC projeta subir a capacidade para 20 M wafers de 12 polegadas até ao final de 2027, mas a expansão real pode ficar abaixo de 1,5 M wafers/ano devido a escassez de químicos e materiais avançados【7】.
Bottlenecks críticos:
- HBM: produção limitada a cerca de 35 % da procura prevista para 2026‑2027.
- Silício‑germanium e substratos < 5 nm ainda em fase de qualificação.
- Cadeia de suprimentos de gases e fotolitos sobrecarregada.
Samsung anunciou US$ 27 bn em novos fabs de 300 mm (2025‑2028) focados em HBM3E e LPDDR5X.
Os preços da DRAM e HBM devem subir mais 15 % em 2027, após aumentos de 30 % (Q4 2025) e 20 % (Q1 2026)【5】.

5. Como a escassez afeta preços e a inovação

Preço das GPUs – o modelo Nvidia A100 passou de US$ 10 000 (2024) para US$ 13‑14 000 (2026)【5】.
TCO dos data‑centers – incremento de 12‑18 % nos custos operacionais, impulsionado pelos preços da memória e maior consumo energético.
Dispositivos finais – smartphones, laptops e tablets registam aumentos de preço entre 5‑10 % nas regiões de maior procura (EUA, China)【5】.
Velocidade de inovação – as start‑ups adiam lançamentos de modelos de grande escala em média 6‑12 meses, enquanto as grandes empresas mantêm cronogramas graças a reservas de capacidade.

6. Quem controla a infraestrutura do futuro?

A resposta passa por três pilares:

Capacidade de produção – TSMC e Samsung são os “gatekeepers” da oferta de wafers avançados. A sua capacidade de expansão determina a velocidade com que o mercado pode absorver a procura.
Acesso a memória HBM/LPDDR – sem memória de alta largura de banda, mesmo as GPUs mais potentes ficam limitadas.
Contratos de longo prazo – empresas que asseguram capacidade antecipadamente (Google, Microsoft, Amazon) conseguem manter a inovação fluindo; as start‑ups ficam vulneráveis a flutuações de preço e disponibilidade.

“Quem controla a cadeia de suprimentos de silício controla o ritmo da IA”, conclui a análise da IDC.

Conclusão

A escassez de chips para IA já não é um fenómeno passageiro; trata‑se de um desafio estrutural que influencia preços, prazos de desenvolvimento e, em última instância, a competitividade das empresas no mercado de IA. Enquanto os grandes players consolidam a sua presença através de contratos de capacidade, as start‑ups precisam de estratégias criativas – desde parcerias de cloud a otimizações de modelos – para sobreviver num cenário de oferta limitada.

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