Tomasz Tunguz: infraestrutura de IA sofre "efeito chicote" e gargalos elevam custos

A infraestrutura para inteligência artificial está vivendo um ciclo de "efeito chicote", no qual gargalos se deslocam em cadeia e mantêm o patamar de custos mais alto, escreveu o investidor de venture capital Tomasz Tunguz. Segundo ele, a dinâmica se parece com uma corrida de revezamento em câmera lenta: as restrições avançam de GPUs para memória, CPUs e armazenamento. Cada etapa trava a cadeia de suprimentos da seguinte por anos, consolidando custos-base mais elevados. No início de 2023, a disparada por GPUs levou o aluguel da H100 a ultrapassar US$ 9 por hora e reduziu os embarques de servidores em 22%. Depois, fabricantes realocaram capacidade para HBM, movimento que fez os preços de SSDs corporativos subirem 80% em um único trimestre e o DRAM avançar mais de 60%. Tunguz projeta que, até o fim de 2025, cargas de trabalho de agentes devem empurrar a proporção CPU/GPU nos servidores para cerca de 1:1, elevando em 27% ano a ano o preço médio das CPUs para servidores. Em 2026, a capacidade anual de nearline HDD estaria totalmente vendida. Nos data centers, os custos de construção subiram para aproximadamente US$ 20 bilhões por gigawatt. Equipamentos de longo prazo de entrega, como transformadores e turbinas, já estariam reservados de 2029 a 2031. Para Tunguz, o "bullwhip effect" no hardware decorre do atraso de produção de vários anos, que amplifica choques de demanda: quando a pressão diminui em um gargalo, o alívio demora a chegar ao próximo. Nesse cenário, expansões de transformadores previstas para entrega em 2027–2028, fábricas de wafers de NAND e linhas de produção de turbinas podem acabar enfrentando risco de excesso de capacidade.