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

No dia 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 de grande escala 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 só estarão operacionais em 2027. Os analistas alertam para uma possível virada em 2028, onde a NVIDIA sustenta altos preços através do aumento 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 de lucro atual do HBM é de 88% a 90%, mas a avaliação de mercado não é alta, com preocupações de que a nova capacidade liberada após 2028 possa superar o aumento da demanda, resultando em uma reversão dos preços altos e das altas margens de lucro atuais. As empresas tendem a preferir comprar Tokens através de serviços em nuvem, e a demanda futura por infraestrutura de IA dependerá fortemente do volume de uso de serviços de inferência.