Ciclo de vida das GPUs de IA: por que a depreciação gera debate entre empresas e investidores

Palavra-chave principal: vida útil das GPUs de IA

O ponto de partida: por que os chips estão no centro da discussão

A aceleração dos investimentos em infraestrutura de inteligência artificial transformou a vida útil das GPUs em um fator estratégico. Empresas que operam grandes data centers, investidores de capital e gestores de riscos agora analisam detalhadamente por quantos anos cada unidade de processamento gráfico permanecerá economicamente relevante. A dimensão financeira desse debate é considerável, pois o ritmo de depreciação adotado afeta diretamente balanços, lucro líquido e planejamento de capital.

Quem está envolvido e o que está em jogo

Gigantes de tecnologia como Google, Oracle e Microsoft indicam, em estimativas internas, que seus servidores podem funcionar até seis anos. Essa projeção, se confirmada, possibilita distribuir o custo do hardware por um período maior e aliviar a pressão sobre resultados trimestrais. Em contraponto, parte do mercado financeiro questiona esse horizonte. O investidor Michael Burry, por exemplo, considera que o desempenho pleno de muitas GPUs se sustenta por apenas dois a três anos, cenário que sugeriria resultados contábeis superestimados em várias companhias de capital aberto.

Quando e como o tema ganhou relevância

O ciclo atual de inteligência artificial, caracterizado por modelos de linguagem de grande porte, ganhou força há três anos. Entre o fim de 2022, com o lançamento do ChatGPT, e o presente, a demanda por capacidade de processamento avançado disparou. Nesse intervalo, a receita anual da Nvidia proveniente de data centers aumentou de US$ 15 bilhões para US$ 115 bilhões. Diante desse salto, entender a durabilidade dos chips passou a ser praticamente obrigatório para qualquer planejamento de médio prazo.

A origem e a evolução das GPUs voltadas à IA

Os primeiros modelos de GPU da Nvidia projetados especificamente para cargas de trabalho de aprendizado de máquina chegaram ao mercado em 2018. Desde então, cada nova geração introduziu avanços significativos em largura de banda de memória, paralelismo e eficiência energética. Entretanto, o intervalo entre um lançamento e outro encurtou. Antes, a companhia atualizava sua linha de IA a cada dois anos; atualmente, adota ciclos anuais. A AMD se move na mesma direção, o que intensifica a sensação de obsolescência.

Casos de uso: o exemplo da CoreWeave

A CoreWeave, empresa que adquire GPUs e as aluga para clientes de diversos setores, opera com ciclos de depreciação de seis anos desde 2023. Para a organização, modelos anteriores permanecem atrativos. As GPUs Nvidia A100, lançadas em 2020, continuam totalmente ocupadas em seu parque, pois os usuários pagam por elas sem interrupção. Já um lote de chips Nvidia H100, apresentado em 2022, foi disponibilizado recentemente pela companhia e alugado rapidamente por cerca de 95 % do preço original, mesmo após um período de uso. Esses dados sugerem que, em cargas de trabalho menos exigentes, gerações anteriores sustentam valor de mercado relevante.

Fatores que reduzem a vida útil antes da marca de seis anos

A depreciação das GPUs não se limita a um único aspecto; envolve ao menos cinco vetores complementares:

Desgaste físico: componentes eletrônicos submetidos a ciclos intensivos de processamento esquentam, esfriam e podem apresentar falhas com o tempo.

Lançamento de novas arquiteturas: a cada geração, melhorias substanciais em velocidade ou eficiência tornam mais vantajoso migrar para modelos recentes.

Competitividade econômica: mesmo que o hardware antigo opere sem defeitos, custos operacionais ou menor desempenho podem levar empresas a substituí-lo para manter a competitividade.

Ciclos curtos de atualização definidos pelos fabricantes: decisões estratégicas de companhias como Nvidia e AMD apressam o ritmo de transição, direcionando clientes para novas linhas de produto.

Mudança de demanda entre os usuários finais: à medida que aplicações de IA avançam, requisitos de memória e velocidade aumentam, redirecionando preferências para GPUs mais potentes.

O impacto das falas da própria indústria

Durante a apresentação da arquitetura Blackwell, Jensen Huang ressaltou que, após sua adoção em larga escala, chips da geração Hopper teriam liquidez reduzida no mercado secundário. Essa afirmação reforça a percepção de que o próprio fabricante condiciona o ciclo de vida econômico do hardware, encurtando a janela de comercialização dos modelos anteriores.

Lançamentos anuais e aceleração da obsolescência

A estratégia de renovação anual inaugura um ritmo inédito. Se cada iteração entrega saltos significativos de performance, o hardware de uma geração passa a enfrentar competição interna após doze meses. Esse processo pressiona provedores de nuvem, bancos de dados e laboratórios de pesquisa a avaliarem se vale a pena estender o uso de GPUs mais antigas ou investir em atualizações consequentes.

Estratégias corporativas diante da incerteza

A Amazon, ao revisar suas estimativas de hardware, reduziu de seis para cinco anos a vida útil de parte dos servidores. A companhia justificou a medida pelo avanço tecnológico acelerado, que potencialmente encurta o período de utilidade econômica. Já a Microsoft evita adquirir grandes volumes de uma mesma geração. A postura fragmenta investimentos, permitindo substituir lotes de maneira faseada e escapar de ciclos longos de depreciação que talvez não reflitam a realidade de mercado.

Consequências financeiras da projeção de vida útil

Depreciações mais extensas suavizam o impacto do investimento inicial, distribuindo o custo entre mais exercícios fiscais. Entretanto, se o período adotado ultrapassar a durabilidade efetiva, as demonstrações contábeis tenderão a superestimar ativos, criando distorções. Um horizonte subestimado, por outro lado, eleva despesas de depreciação e pode pressionar margens de lucro no curto prazo, mesmo quando o hardware continua operacional.

A validação externa como exigência contábil

Para que as estimativas adotadas sejam aceitas, as empresas precisam apresentá-las a auditores independentes. Esses profissionais solicitam evidências de que o prazo proposto reflete a vida econômica real do ativo. O desafio torna-se maior em um mercado tão recente, com apenas três anos de histórico efetivo de uso em larga escala. Na ausência de dados longos, a credibilidade das projeções depende de métricas de desempenho, taxas de ocupação e preços de revenda de cada lote de GPUs.

Os próximos passos para empresas e investidores

Mesmo sem consenso, a discussão sobre o tempo de uso das GPUs orienta decisões de compra, projetos de expansão de data centers e modelos de aluguel de capacidade. Companhias que pretendem amortizar investimentos ao longo de seis anos precisam acompanhar indicadores de desgaste, evolução de novas arquiteturas e demanda de clientes para ajustar estratégias se o mercado se mover mais rápido que o previsto.

Em síntese, a vida útil das GPUs de IA permanece como uma variável crítica em um setor marcado por inovação acelerada, lançamentos anuais e pressões de custo. À medida que mais dados empíricos surgirem, projeções serão refinadas, mas, por ora, empresas e investidores terão de conciliar expectativas de depreciação, riscos de obsolescência e a necessidade constante de capacidade computacional para sustentar o avanço da inteligência artificial.