Os gastos com infraestrutura relacionados à inteligência artificial devem diminuir em favor dos investimentos em chips, especialmente GPUs, que têm uma vida útil mais curta e maior rotatividade em comparação com os componentes de data center.
O analista do JPMorgan, Tarek Hamid, prevê que os gastos com chips específicos de IA podem subir para 60% do total dos gastos de capital anuais até 2030, acima dos 50%. Essa tendência é favorável para a Nvidia, que reportou US$ 81,6 bilhões em receita no seu primeiro trimestre fiscal, um aumento de 85% em relação ao ano anterior.
O CEO Jensen Huang enfatizou o papel central da Nvidia na transição para a IA, enquanto a CFO Colette Kress projetou que os gastos com IA poderiam alcançar de US$ 3 trilhões a US$ 4 trilhões anualmente até o final da década. Apesar do forte desempenho da Nvidia, suas ações não acompanharam o ritmo de concorrentes como a AMD, que viu seu preço de ações mais que dobrar este ano.
A longevidade do equipamento de data center em comparação com as GPUs é um fator chave nessa mudança, já que os componentes de data center podem durar até 30 anos, enquanto as GPUs podem precisar ser substituídas a cada poucos anos.
O JPMorgan antecipa mais de US$ 3 trilhões em financiamento para chips e hardware de IA nos próximos cinco anos, com os gastos em silício previstos para subir para US$ 800 bilhões até 2030. No entanto, permanecem preocupações sobre os ganhos gerais de produtividade provenientes dos investimentos em IA, com economistas projetando aumentos modestos na produtividade.
Essa incerteza pode impactar a justificativa para o aumento dos gastos em infraestrutura de IA. No curto prazo, espera-se que a Nvidia envie 8,9 milhões de GPUs este ano, superando significativamente concorrentes como Google e Amazon no mercado de chips de IA.