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NVIDIA diz que GPUs antigas envelheceram com demanda explosiva por IA

GPUs antigas da Nvidia valorizam com a demanda por IA; estoque limitado eleva preços, tornando o mercado secundário de aceleradores um termômetro da infraestrutura de IA

Créditos: Divulgação/NVIDIA
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  • O CEO Jensen Huang disse que GPUs de quatro a cinco anos valorizam mais rápido do que vinho, em meio à corrida por capacidade de IA.
  • A Hopper (H100 e H200) domina o foco, mas a geração A100 também permanece relevante, com atualizações de software mantendo os chips úteis.
  • A CoreWeave confirmou alta de preços médios por hora para A100, H100, H200 e L40S e informou quase sem capacidade disponível no curto prazo.
  • No varejo de nuvem, o preço médio por hora da H100 subiu cerca de 10% em um ano; setups de 8 GPUs HGX H100 ficam em torno de US$ 49,24 por hora.
  • A escassez de wafers, memória e energia elétrica para data centers explica a valorização de GPUs antigas; a normalização de preços é prevista apenas para 2028.

As GPUs antigas da Nvidia voltaram a valer mais com a explosão da demanda por IA. CEO Jensen Huang afirmou que chips vendidos há quatro ou cinco anos valorizam mais rápido que vinho e que comprar uma placa hoje é investir em arte. A frase sintetiza o cenário de alta demanda por capacidade computacional.

Foco do hábito de valorização é a linha Hopper, que reúne H100 e H200. Esses chips, esperados para cair de preço com o tempo, têm ganhado vida útil comercial com o aumento de cargas de trabalho de inferência e a escassez de wafers, memórias HBM e energia para data centers.

A geração anterior também aparece no debate: a A100, de Ampere, citada por Huang no mesmo grupo, costuma migrar do treinamento para a inferência conforme novas gerações entram em produção, prolongando sua utilidade econômica. Atualizações de software ajudam a manter relevância.

A CoreWeave confirmou, em teleconferência do primeiro trimestre de 2026, alta de preços médios por hora para A100, H100, H200 e L40S em relação ao trimestre anterior. A empresa diz ter pouca capacidade disponível no curto prazo e que a inferência já representa mais de 50% do consumo.

A companhia reportou receita de 2,1 bilhões de dólares no trimestre e backlog próximo de 99,4 bilhões. O balanço mostra expansão de clientes com compromissos acima de 1 bilhão de dólares, além de um acordo de 21 bilhões com a Meta em abril.

No varejo de nuvem, preços por hora de uma H100 subiram cerca de 10% em 12 meses, para 3,70 dólares por GPU/hora. Configurações de 8 GPUs HGX H100 chegaram a 49,24 dólares por hora na oferta da CoreWeave, equivalente a aproximadamente 242,75 reais por hora.

A escala de demanda e a disponibilidade de componentes ajudam a explicar a valorização. Wafers, memórias e energia no setor vivem gargalos, pressionando fornecedores como Samsung e SK hynix e, segundo previsões, devem atender apenas 60% da demanda global até 2027.

A Nvidia reconhece o ajuste de memória caso certas GPUs sejam adaptadas para notebooks, como a RTX 5070 de 12 GB, evidenciando a prioridade dada a ambientes de data center. A divisão de data centers da empresa gera cerca de 41 bilhões de receita no último trimestre, frente a 4 bilhões da divisão gamer.

Mesmo placas consideradas obsoletas ganham espaço: a GPU V100, com oito anos de mercado, volta a ser usada para LLMs locais com preços a partir de 100 dólares, sinalizando mudança de público e de finalidade.

O fenômeno de valorização não é sustentável indefinidamente. Analistas indicam normalização apenas em 2028, conforme a adoção de modelos de IA supera as previsões e a oferta de wafers, memória e energia.

Para o mercado, o resultado é uma inversão do comportamento tradicional: GPUs antigas se tornam ativos valorizados, enquanto a escassez sustenta preços. Enquanto isso, grandes fornecedores e hyperscalers mantêm a operação como reserva de valor frente à demanda de IA.

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