Micron registra resultados recordes e alerta: expansão da IA está só começando

A Micron encerrou o segundo trimestre fiscal com números recordes em receita, margem bruta, lucro por ação e fluxo de caixa livre, e o CEO da empresa, Sanjay Mehrotra, não hesitou em dizer que tudo isso é apenas o começo. Em entrevista à CNBC, ele afirmou que a indústria de inteligência artificial ainda está “engatinhando”, e que a demanda por memória vai continuar pressionando a cadeia produtiva da Micron por um bom tempo.

“A IA está em estágios muito iniciais; vocês acabaram de ver na GTC o quanto de avanços estão sendo feitos. E memória é um ativo estratégico; você precisa de mais memória, precisa de memória com desempenho mais rápido para que a IA consiga entregar suas capacidades plenas”, declarou Mehrotra.

Oferta apertada, demanda em alta

O problema não é falta de interesse do mercado. É falta de produto. A oferta de DRAM e NAND não acompanha o ritmo de crescimento das cargas de trabalho da IA, e a Micron deixou claro que essa equação não tem solução rápida. Segundo a empresa, a demanda de IA por RAM deve superar 50% do total da indústria ainda neste ano. GPUs de IA demandam HBM, CPUs de IA demandam DRAM, e os dois tipos estão em falta.

“Memória hoje está com oferta muito restrita, e a oferta não pode ser aumentada facilmente, e vocês estão vendo isso nos nossos resultados”, reforçou Mehrotra. Ele também destacou o chamado “ponto de virada no uso prático da IA”: à medida que a inferência de IA se expande, a necessidade de tokens cresce, e tokens exigem memória rápida e em grande quantidade.

No segmento de servidores, a demanda – tanto tradicional quanto voltada para IA – segue robusta, mas está freada justamente pela escassez de DRAM e NAND. 

Impacto no mercado consumidor

Para o usuário final, a notícia é menos animadora. A Micron projeta queda nas vendas de unidades para o mercado de PCs e dispositivos móveis na casa dos dois dígitos, reflexo direto da oferta restrita e dos preços mais elevados. No segmento de PCs, a configuração de 32 GB de memória tornou-se o padrão preferido para máquinas que rodam fluxos de trabalho de AI localmente – um indicativo claro de para onde o mercado consumidor está caminhando.

Fonte: Wccftech