O mercado de infraestrutura de TI está em um ponto de inflexão importante. A explosão da inteligência artificial, que já saiu do campo dos LLMs de consumo para entregar resultados tangíveis no core das empresas, pressiona a cadeia global de semicondutores de forma nunca vista, com efeitos diretos sobre preços, prazos de entrega e, sobretudo, sobre o planejamento de quem opera data centers. Para entender melhor o problema, a DCD falou com Thiago Videira, IBM Power & Public Cloud Leader para a América Latina.

“Mesmo com todas as inovações do passado, nunca um movimento afetou tanto a cadeia de produção global de semicondutores. Talvez algo parecido tenha ocorrido durante a pandemia, devido à escassez de mão de obra. Mas hoje a causa raiz é diferente: alta demanda e pouca oferta”, afirma o executivo.

Servidores quatro vezes mais caros e propostas válidas por três dias

Segundo Videira, os grandes fabricantes de memória estão redirecionando suas linhas de produção para componentes de alto valor agregado, como as memórias HBM (High Bandwidth Memory) dedicadas à inteligência artificial, em detrimento de produtos de entrada, como memórias para celulares e notebooks. O resultado é a lei mais básica da economia em ação: muita procura, pouca oferta e preços em disparada, fenômeno que atinge servidores X86, dispositivos de rede, notebooks e smartphones, ou seja, praticamente tudo o que consome memória volátil e não volátil.

A escassez também mudou radicalmente a dinâmica comercial do setor. Propostas de venda de servidores X86, que tradicionalmente tinham validade de 30 dias, hoje circulam com validade de apenas três dias e com uma condição adicional: o preço pode ser revisto no momento da entrega do equipamento, com prazos que chegam a 120 ou 180 dias. “Para um departamento de compras, receber uma proposta válida por três dias é quase um insulto”, diz Videira.

A IBM, que vendeu sua operação de X86 à Lenovo há anos, posiciona-se nesse cenário com os servidores Power, de arquitetura RISC. Videira afirma que a companhia tem conseguido manter propostas com validade de 30 dias e preços relativamente estáveis: a última atualização ocorreu há dois meses, em contraste com revisões quase diárias ou semanais no mercado X86. Mas o principal argumento, segundo o executivo, é técnico e impacta diretamente o dimensionamento do data center: a consolidação. “Um servidor Power geralmente substitui de quatro a cinco servidores X86. Para bancos de dados abertos, como MySQL e PostgreSQL, conseguimos ser de três a cinco vezes mais eficientes, com a necessidade de 20% a 50% menos núcleos de processador. Na prática, isso significa menos hardware a comprar em um momento de preços no pico e menos espaço, energia e refrigeração consumidos. “Quem precisaria de quatro ou cinco racks de X86 também precisa de um rack do nosso equipamento. Quando montamos o TCO para o cliente, é excelente”, diz.

A equação ganha relevância adicional porque, enquanto os preços de hardware explodiram, os orçamentos de TI não acompanharam. “O cliente que antes tinha budget para comprar toda a sua necessidade, hoje compra 50%, 60% ou 70%. Ele está muito mais seletivo e busca um hardware que entregue mais com menos”, observa Videira.

Montagem em Sorocaba e 48 horas de testes

As máquinas Power vendidas no Brasil são produzidas parcialmente em Guadalajara, no México, local da planta mundial da IBM, passam pela alfândega e seguem para a montagem final em Sorocaba (SP), nas instalações da Flex e da Foxconn. O modelo high-end, o Power E1180, pode chegar a 16 processadores, 256 núcleos e 64 TB de RAM, e é usado em cargas de trabalho altamente transacionais, como o core bancário.

Por protocolo, cada E1180 finalizada em Sorocaba passa obrigatoriamente por 48 horas de testes antes da entrega. “Não entrego sem esse teste. Estou falando de uma máquina com SLA de 99,999% de disponibilidade”, afirma o executivo. Entre os recursos de resiliência, ele destaca o zero downtime para manutenção programada, upgrades de firmware feitos a quente, sem tirar a máquina de produção, e o core de reserva embarcado no processador, ativado automaticamente, sem intervenção humana, caso algum núcleo apresente falha.

Citando projeções de Gartner e IDC, Videira avalia que o desequilíbrio entre oferta e demanda deve começar a se acomodar apenas entre o fim de 2027 e o início de 2028. E com uma ressalva importante para o planejamento de capacidade dos data centers: os preços não voltarão ao patamar anterior. “O mercado não vai se estabilizar no pico, mas vai ficar entre o vale e o pico. A projeção é de um preço médio entre o que o cliente paga hoje e o que pagava há um ano ou um ano e meio.

Data centers de alta densidade: o desafio de montagem

A pressão da IA sobre os data centers, porém, vai muito além do preço dos servidores. A demanda por GPUs e aceleradores eleva a densidade das instalações a níveis impensáveis há uma década, com alto consumo de energia e enorme dissipação de calor que precisa ser refrigerada. Nesse cenário, Videira vê o Brasil como uma potência natural. “Temos uma matriz energética extremamente sustentável e limpa, que nos favorece, e políticas governamentais que fomentam a criação de data centers. Por isso, vemos, de norte a sul, grandes data centers sendo construídos”, afirma. Ele pondera, contudo, que persistem desafios de mão de obra qualificada e de custo de energia elétrica, mas que, na equação final, ainda faz muito sentido montar um data center no Brasil.

Para quem responde pela operação, Videira enumera uma combinação inédita de desafios: garantir o suprimento de servidores a preços no topo; atender às exigências de ESG e de neutralização de carbono; controlar custos; e, talvez o mais espinhoso, definir o ciclo de refresh em um mercado em que surgem praticamente um novo processador especializado por semana. “O servidor tradicional caía em desuso em cinco anos. Hoje, com NPU, GPU, CPU e uma sopa de letrinhas de componentes, qual é o ciclo de obsolescência dessas máquinas? Compro um processador que hoje é top de linha, mas quanto tempo de vida ele terá até um novo investimento? Essa equação ainda não foi resolvida”.

Sobre a disponibilidade de GPUs, o diagnóstico é direto: “Tudo o que disponibilizamos de GPU na cloud se esgota em um ou dois dias. A demanda é maior que a oferta, e há demanda reprimida hoje”. Para Videira, há um lado positivo nesse apetite: “É ótimo ver o mercado brasileiro consumindo, porque isso gera emprego qualificado, pesquisa e desenvolvimento, startups, todo um ecossistema de inovação”.

Outro vetor de transformação é a resiliência. Clientes de missão crítica têm demandado arquiteturas de múltiplos data centers, com produção distribuída em duas instalações ativo-ativo e latência mínima entre elas. E, no plano tecnológico, o executivo destaca que já existem respostas para a nova realidade térmica: “Hoje há servidores que já vêm com soluções de dissipação de calor bem eficientes e de refrigeração a água. Existem tecnologias muito modernas para os novos tipos de data center”.

Do êxodo “sem cérebro” para a nuvem à repatriação consciente

A DCD questionou Videira sobre o pêndulo entre on-premises, nuvem e modelos híbridos. Ele lembra que a IBM defendeu desde o início a tese de multicloud e de ambientes híbridos, uma posição que vai na contramão do discurso “all in” em uma única nuvem que dominou os primeiros anos. “O mercado foi para a nuvem quase imediatamente, sem pensar muito. O CIO precisava ter um projeto de nuvem; senão, perdia a cadeira. Muitas vezes, sem ROI, em abordagens de lift-and-shift, trocando Capex por Opex. O problema é que o Opex saiu do controle e, quando a conta chegou, o CFO ficou com um problema a resolver”.

Daí, segundo ele, o crescimento da disciplina de FinOps e um movimento consistente de insourcing: cargas estáveis, com padrão de crescimento previsível, voltam para casa, com hardware amortizado em cinco anos e custo controlado; cargas voláteis e imprevisíveis permanecem na nuvem, sob governança de custos. Soma-se a isso a adoção de multicloud para reduzir o risco de concentração em um único provedor, preocupação reforçada pelas áreas de governança, e para aproveitar o melhor de cada nuvem, inclusive como instrumento de barganha comercial.

“Houve uma época em que vender hardware era quase proibitivo. Hoje, a adoção está muito mais consciente, seja na nuvem ou no insourcing”. O mesmo amadurecimento, avalia, começa a ocorrer com a IA: “Muitos projetos iniciais de IA não se pagaram ou não deram o retorno esperado. Passamos do ponto de ‘preciso adotar de qualquer forma’ para uma adoção mais consciente, calculando o benefício, com governança e explicabilidade”.

Computação quântica no próximo ciclo

Ao encerrar a conversa, Videira aponta o que considera o próximo grande salto tecnológico após da nuvem e da IA: a computação quântica. Ele lembra que a IBM antecipou o roadmap que previa o primeiro computador quântico comercial para 2030 e anunciou, há duas semanas, um acordo de alguns bilhões de dólares com o governo americano para a criação de fábricas de chips quânticos.

“Entramos em outro paradigma: quebrar a criptografia tradicional, desenvolver novos materiais, calcular risco de carteiras financeiras de grandes bancos, pesquisar novas drogas e tratamentos, coisas que eram impossíveis com a computação tradicional”, projeta. “A IBM está com um olho no presente, ajudando o mercado nesta escassez e na adoção de IA com o Watsonx, e outro no futuro, na próxima onda tecnológica.”