Servidores de IA da NVIDIA podem ficar mais de 15% mais caros em 2027

Segundo a Bloomberg, vários dos principais clientes da NVIDIA foram notificados sobre uma nova rodada de aumentos de preços para os sistemas de servidores com inteligência artificial da empresa.

Os aumentos, em muitos casos, serão superiores a 15% e se aplicarão a sistemas com entrega prevista a partir do início do próximo ano, incluindo plataformas de ponta como Vera Rubin e Grace Blackwell.

É importante ressaltar que esse aumento não significa que todos os chips ou servidores da NVIDIA terão um aumento simultâneo de 15% no preço.

De acordo com fontes citadas pela Bloomberg, o ajuste dependerá da geração do chip da NVIDIA e da configuração de memória de cada sistema.

Acredita-se que o motivo seja o aumento acentuado do custo dos chips de memória.

A memória é um componente crítico em sistemas de servidores de IA, juntamente com os processadores acelerados da NVIDIA.

Com o aumento dos preços da memória, o custo de conclusão de um sistema de servidor também fica sob pressão adicional.

Este é um desenvolvimento notável porque a NVIDIA está no centro da onda de desenvolvimento de infraestrutura de IA.

Sistemas que utilizam os chips da empresa estão sendo implantados em larga escala em data centers que atendem à IA, o que significa que quaisquer flutuações nos custos de hardware podem impactar os planos de investimento das empresas de tecnologia.

A Bloomberg destaca que empresas que fabricam servidores sob contrato para grandes operadoras de data centers, como Microsoft, Google e Oracle, começaram a notificar seus clientes sobre os próximos aumentos de preços.

Isso sugere que o impacto dos custos de memória pode ir além da NVIDIA, afetando montadoras de servidores e empresas que constroem data centers de IA.

Entre os produtos afetados mencionados estão Vera Rubin e Grace Blackwell, duas das plataformas de IA de ponta da NVIDIA.

O aumento de preço deverá ser aplicado aos sistemas enviados a partir do início de 2027, e não aos já enviados antes dessa data.

Notavelmente, essa pressão sobre os custos vem de um elo subjacente ao processador de IA.