SemiAnalysis: Desafios no financiamento e na cadeia de suprimentos da infraestrutura de IA

Em 25 de outubro, Dylan Patel, fundador da SemiAnalysis, e a analista da Bernstein, Stacy Rasgon, apontaram que os investimentos em infraestrutura de IA enfrentam o duplo desafio do aumento dos custos de financiamento e dos gargalos na cadeia de suprimentos. O rendimento dos títulos do Tesouro dos EUA a 10 anos ultrapassou 5%, enquanto o rendimento de alguns títulos não garantidos de provedores de serviços em nuvem emergentes se aproxima de 15%. Provedores de nuvem que não são hiperescaláveis assumem quase metade da demanda de construção, mas carecem de um balanço patrimonial suficiente e a dificuldade de financiamento de projetos sem compromissos de compra de longo prazo aumentou. A capacidade de produção de placas de circuito, HBM, componentes de interconexão óptica e salas limpas enfrenta gargalos de curto prazo; o número de wafers necessários para produzir a mesma capacidade de HBM é de 3 a 4 vezes maior do que o de DDR5, e novas salas limpas não estarão disponíveis até 2027. Os analistas alertam para uma possível virada em 2028, com a NVIDIA sustentando altos preços por meio de melhorias de desempenho, mas o Google TPU, o Amazon Trainium e os chips desenvolvidos pela OpenAI oferecem alternativas para grandes clientes, aumentando seu poder de negociação. Mesmo que a receita da NVIDIA cresça, a participação de mercado e a margem de lucro podem não aumentar na mesma proporção. No que diz respeito à memória, a margem bruta atual do HBM é de 88% a 90%, mas a avaliação de mercado não é alta, com preocupações sobre a liberação concentrada de nova capacidade após 2028; se a velocidade de expansão superar o aumento da demanda, os preços altos e os lucros elevados atuais enfrentarão uma reversão. As empresas tendem a preferir comprar Tokens por meio de serviços em nuvem, e a demanda futura por infraestrutura de IA dependerá fortemente do volume de uso de serviços de inferência.

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