Nvidia eleva preços de servidores de IA em mais de 15% por falta de memória

Alguns dos maiores clientes da Nvidia foram informados de que os preços de servidores equipados com chips de inteligência artificial (IA) subirão mais de 15% em muitos casos, em razão do forte aumento dos custos dos chips de memória.

Segundo informações da Bloomberg , os reajustes devem entrar em vigor nos sistemas enviados a partir do início de 2027.

De acordo com pessoas familiarizadas com o processo ouvidas pela Bloomberg, os aumentos também atingirão sistemas equipados com os chips Vera Rubin e Grace Blackwell.

O percentual do reajuste dependerá da geração do chip da Nvidia e da configuração de memória utilizada em cada servidor.

As fontes pediram anonimato porque as comunicações sobre os aumentos ainda não foram divulgadas publicamente.

Empresas que fabricam servidores sob contrato para grandes operadoras de data centers, como Microsoft, Google e Oracle, já notificaram clientes sobre os aumentos, segundo fontes citadas pela Bloomberg.

A Nvidia não respondeu aos pedidos de comentário feitos pelos jornalistas.

O movimento ocorre em um momento de forte demanda por memória DRAM, componente utilizado junto aos aceleradores de IA para permitir o processamento de grandes volumes de dados.

Samsung Electronics, SK Hynix e Micron Technology concentram a maior parte da produção mundial de DRAM.

Segundo a Bloomberg, embora as fabricantes tenham ampliado a produção, a oferta ainda não acompanha o avanço da demanda provocada pela expansão da infraestrutura de IA.

Com isso, os preços dos componentes subiram e aumentaram o poder de negociação das fabricantes de memória.

Reajuste pode afetar expansão de data centers Os aceleradores da Nvidia são usados nos computadores responsáveis por treinar e executar sistemas de IA.

A empresa consegue cobrar dezenas de milhares de dólares por esses chips e mantém margem bruta de cerca de 75%, segundo a Bloomberg.

Mesmo com a Nvidia entre as empresas mais lucrativas do setor de semicondutores, o aumento dos custos de memória mostra que a companhia não está conseguindo absorver integralmente a pressão sobre os componentes.