AI "aprendizado contínuo" pode iniciar um novo ciclo de armazenamento! Citigroup: demanda por HBM, DRAM de servidores e eSSD aumenta, escassez pode durar até 2031

A Brazilian PortugueseAPP foi informada que o Citibank, em seu mais recente relatório global sobre a indústria de semicondutores, afirmou que, com a inteligência artificial avançando do modelo tradicional de treinamento e inferência para a era do “aprendizado contínuo”, o mercado global de chips de memória pode passar por uma nova rodada de crescimento estrutural na demanda. Diferentemente dos modelos de IA atuais, que dependem principalmente de treinamentos únicos, o aprendizado contínuo exige que o modelo assimile constantemente novos dados e atualize seu conhecimento, preservando e acessando as informações aprendidas anteriormente. Isso aponta para uma expansão simultânea da demanda por HBM, memória DDR5 para servidores e SSDs corporativos (eSSD), impulsionando uma escassez ainda maior de oferta no mercado global de armazenamento em 2028, que pode perdurar até 2031.

O Citibank acredita que o aprendizado contínuo será um dos temas centrais no desenvolvimento da IA nos próximos cinco anos. Nessa abordagem, os modelos de IA deixam de ser estáticos após o treinamento inicial e passam a ser atualizados incrementalmente com novas tarefas, dados e conhecimentos, ao mesmo tempo em que evitam esquecer informações já obtidas. Essa necessidade de atualização constante do modelo e de acesso a dados históricos aumentará significativamente o consumo de recursos computacionais e de armazenamento pelos sistemas de IA.

O banco estima que, a partir de 2027, a demanda por armazenamento tanto para treinamento quanto para inferência de IA deve acelerar. Entre os beneficiários do aprendizado contínuo e da atualização de modelos estão o HBM; o DDR5 para servidores e o SoCAMM2 se beneficiam do aumento da inferência de IA e do workload dos CPUs; e o eSSD assumirá o papel de armazenamento a longo prazo de grandes volumes de dados históricos e de caches KV.

Nesse contexto, o Citibank apontou Samsung Electronics, SK hynix (SKHY.US), Micron Technology (MU.US), SanDisk (SNDK.US) e Kioxia como suas principais escolhas no segmento de armazenamento; em equipamentos e materiais para semicondutores, destacam-se na lista a Inspur, Applied Materials (AMAT.US), Lam Research (LRCX.US), TES, Eugene Technology e TechWing.

A IA entra na era do “aprendizado contínuo” e a lógica da demanda por armazenamento está mudando

O Citibank enfatiza que existe uma limitação importante nos modelos de IA atuais: embora os modelos conservem o conhecimento adquirido durante o treinamento, eles não incorporam automaticamente as interações futuras dos usuários ou novos dados gerados diretamente em seus parâmetros.

O aprendizado contínuo busca resolver esse problema. Os modelos precisam incorporar constantemente novas tarefas e conhecimentos, ao mesmo tempo que preservam informações já dominadas, sendo um dos maiores desafios técnicos evitar o chamado “esquecimento catastrófico”, ou seja, perder habilidades antigas ao aprender algo novo.

Essa mudança pode redesenhar toda a cadeia industrial de armazenamento de IA.

De 2022 a 2024, com o aumento do tamanho dos modelos de IA para treinamento, a demanda por HBM foi a primeira a registrar crescimento explosivo, ao passo que a procura por DRAM e NAND tradicionais mostrou-se mais fraca. Mas, a partir da segunda metade de 2025, com inferências de IA ficando mais complexas, a demanda por DDR5 para servidores e eSSD começou a crescer rapidamente.

O Citibank prevê que o período de 2027 a meados de 2028 marcará a primeira fase do aprendizado contínuo. Nesse intervalo, servidores de IA precisarão tanto treinar e atualizar modelos continuamente quanto executar tarefas de inferência cada vez mais complexas, fazendo com que demandas por HBM, DRAM para servidores, SoCAMM2 e eSSD registrem crescimento síncrono pela primeira vez.

Após o segundo semestre de 2028, a IA pessoal e a IA física (Physical AI) podem se tornar novos motores de demanda. Com a popularização de aplicações em edge AI, gerenciamento de dados locais, robótica etc., dispositivos finais vão precisar de memória persistente e adaptação contínua ao ambiente, o que deve desencadear mais um ciclo de crescimento na demanda por armazenamento local e em edge.

É importante notar que o uso de AI Tokens já apresenta expansão acelerada. Dados apresentados na página 3 do relatório mostram que, de janeiro de 2025 a agosto de 2026, a taxa composta de crescimento mensal da utilização de AI Tokens foi de cerca de 31%, e o aumento anual em agosto de 2026 chegou a 2434%. O Citibank considera que a tendência reforça as expectativas de aumento da intensidade do workload e da demanda por armazenamento nos sistemas de IA por vários anos.

Demanda por HBM pode crescer 62% em 2027 e mais 69% em 2028

Entre todos os produtos de armazenamento, o HBM permanece como um dos mais beneficiados pelo treinamento de IA e pelo aprendizado contínuo.

Embora o mercado tenha expressado preocupações recentes tanto a respeito dos fabricantes de chips de IA reduzirem as especificações de configuração do HBM quanto de questões de segurança em IA, o Citibank pondera que isso não indica enfraquecimento da demanda geral por HBM. Ao contrário, as fabricantes de chips de IA estão migrando de uma arquitetura “Scale-up” para uma “Scale-out”, ou seja, ampliando a capacidade computacional total com mais aceleradores, o que continuará impulsionando a demanda sistêmica por HBM.

O Citibank projeta que, em 2027, a demanda de bits para HBM crescerá 62% ano a ano, para 75,2 bilhões de Gb, e, em 2028, crescerá mais 69%, para 127 bilhões de Gb — aproximadamente o dobro das previsões anteriores. Além da Nvidia, a procura por ASICs de empresas como Broadcom (AVGO.US) e Google deve ser uma importante fonte de crescimento.

Mais importante, mesmo com esforços das fabricantes de memória para expandir a produção, a oferta de HBM ainda pode ficar atrás da demanda.

O Citibank prevê que, em 2027, a demanda por HBM aumentará de 46,4 bilhões de unidades equivalentes a 1Gb em 2026 para 75,2 bilhões, enquanto a oferta subirá de 36,1 bilhões para 59,3 bilhões; ou seja, a oferta de HBM em 2027 permanecerá insuficiente, com um déficit de cerca de 21%. Para 2028, com maior embarque de ASICs, o déficit pode chegar em torno de 36%.

Portanto, o Citibank vê as recentes reduções de especificação do HBM mais como uma resposta para otimizar os recursos diante da oferta limitada e maximizar o embarque de aceleradores de IA, e não como um sinal de demanda fraca.

Inferência de IA é o segundo motor de crescimento Demanda por DRAM de servidores pode aumentar 51% em 2027

Se o HBM é impulsionado principalmente pelo treinamento de IA, então a DRAM para servidores tende a se beneficiar da expansão das inferências de IA e do aprendizado contínuo.

O Citibank estima que o aprendizado contínuo fará a demanda por DRAM para servidores saltar mais de 50% em 2027; ao mesmo tempo, a demanda por eSSD também pode crescer cerca de 50%. À medida que tarefas de inferência ficam mais complexas, cresce a demanda por CPUs e capacidade de memória em servidores.

Especificamente, o banco projeta a demanda por DRAM para servidores subir de 226,3 bilhões de unidades equivalentes a 1Gb em 2026 para 341,7 bilhões em 2027, crescimento anual de aproximadamente 51%. Os servidores responderão por cerca de 67% da demanda global de DRAM, mantendo-se o maior mercado de aplicação.

Esta tendência tem sinergia com a redução da quantidade de HBM por acelerador de IA. Quando parte dos workloads de memória, como caches KV, são migrados do HBM para a DRAM de servidores ou armazenamento externo, isso pode acelerar ainda mais tanto a demanda por DRAM de servidor quanto por eSSD.

Segundo o Citibank, clientes de armazenamento já estão ampliando a vigência de contratos de fornecimento de longo prazo (LTA) de três para cinco anos, o que reflete maior visibilidade para a demanda futura por armazenamento.

Demanda por eSSD pode explodir, com crescimento de quase 53% em 2027

O mercado de NAND também pode se destacar na era do aprendizado contínuo.

O aprendizado contínuo exige que modelos de IA armazenem constantemente informações novas e mantenham volumes significativos de dados já aprendidos, aumentando a necessidade por capacidade de armazenamento a longo prazo.

O Citibank projeta um aumento anual de 29,1% na demanda global de NAND em 2027, superando o crescimento de oferta de 21,2%; no segmento de SSDs corporativos espera-se uma expansão de 52,9%, bem acima dos cerca de 45% do mercado geral de SSDs.

Um dos principais fatores desse crescimento é o offloading do KV Cache. Com os aceleradores de IA reduzindo o HBM, cargas de trabalho como KV Cache e outras podem ser transferidas para armazenamento externo, dando protagonismo aos SSDs corporativos de alta capacidade (QLC).

O Citibank destaca ainda que servidores de IA estão aumentando a configuração de armazenagem próxima ao GPU, incluindo SSDs QLC, permitindo manter mais dados próximos dos aceleradores e, assim, melhorar a memória do modelo e a eficiência de acesso aos dados.

Enquanto isso, a demanda por NAND em eletrônicos de consumo deve se ressentir do desempenho mais fraco de smartphones e PCs, mas o Citibank acredita que o crescimento da demanda corporativa impulsionada por inferências de IA será suficiente para compensar. O relatório também aponta que data centers de IA, inclusive na China, estão considerando cada vez mais substituir HDDs por SSDs, o que pode, a partir de 2027, ampliar ainda mais o potencial do eSSD.

Déficit entre oferta e demanda de DRAM pode chegar a 9,7% em 2028, prolongando ciclo de alta de preços

O outro lado do crescimento rápido da demanda é que a expansão da oferta no setor de armazenamento ainda está limitada.

O Citibank estima que, em 2027, a demanda global de bits de DRAM subirá cerca de 30,2% em relação ao ano anterior — bem acima dos 18,8% de aumento da oferta, levando o mercado de um quase equilíbrio em 2026 para um déficit (escassez) de aproximadamente 8,7%; em 2028, o déficit pode crescer ainda mais, alcançando 9,7%.

As restrições de oferta decorrem, principalmente, de dois fatores: Samsung Electronics, SK hynix e Micron estão destinando mais capacidade de DRAM à HBM, enquanto a migração para processos avançados desacelerou e novos wafers exigem ciclos longos de implantação, retardando a disponibilidade de bits adicionais.

O Citibank calcula que, em 2027, a capacidade média global de wafers para DRAM crescerá apenas 8% ao ano, enquanto o total de bits de DRAM aumentará 18,8% — portanto, o aperto na oferta pode perdurar durante todo o ano de 2027.

A tensão entre oferta e demanda também sugere que os preços de armazenamento tendem a permanecer elevados.

O Citibank estima que, após um salto de 242,4% no ASP (preço médio) global da DRAM em 2026, em 2027 o índice ainda pode subir 23,1% na comparação anual. Embora menor do que o crescimento extremo de 2026, a insuficiência persistente em HBM e DRAM tradicional deve sustentar preços altos.

NAND também entra em fase de aperto na oferta, déficit pode persistir até 2031

A pressão de oferta no mercado de NAND também está aumentando.

O Citibank prevê um aumento de cerca de 29% na demanda de NAND em 2027, frente a um crescimento da oferta de apenas 21%, resultando em um déficit de 6,1%; em 2028 espera-se que a demanda suba 33%, superando o aumento de 25% da oferta, com o déficit se mantendo em aproximadamente 5,5%.

Uma das principais explicações para isso é o fato de os fabricantes globais estarem priorizando a expansão da capacidade produtiva de DRAM e HBM, limitando a adição de nova capacidade em NAND.

O Citibank avalia que, com o aprendizado contínuo, a popularização dos eSSDs de alta densidade, o offload de caches KV da Nvidia e, a partir de 2028, com aumento da demanda por IA pessoal e IA física, a pressão de oferta no segmento de armazenamento pode piorar ainda mais entre 2028 e 2031.

Isso significa que o atual ciclo de armazenamento provavelmente não será mais pautado apenas por fatores tradicionais de curto prazo, como reposição de estoques de smartphones e PCs, mas cada vez mais por uma mudança estrutural da demanda impulsionada pela arquitetura da computação em IA.

Fabricantes de armazenamento expandem agressivamente, e empresas de equipamentos e materiais acompanham

Diante da expansão sustentada da demanda, fabricantes de armazenamento estão iniciando ciclos ainda maiores de investimentos em capex, o que pode estender oportunidades de investimento em armazenamento de IA para toda a cadeia de equipamentos e materiais de semicondutores.

O Citibank prevê que, em 2027, o capex global para DRAM e NAND saltará de US$ 54,9 bilhões em 2026 para US$ 80,4 bilhões, alta de 46,5%; desse total, o capex de DRAM deve atingir US$ 58,6 bilhões (crescimento anual de 51,6%) e o de NAND, US$ 21,8 bilhões (alta anual de 34,2%).

No horizonte mais longo, o relatório projeta que o capex global em DRAM e NAND poderá alcançar cerca de US$ 322,5 bilhões até 2031, sendo US$ 254 bilhões em DRAM e US$ 68,5 bilhões em NAND.

Portanto, o Citibank vê que o ciclo de alta da indústria de armazenamento favorece não apenas os fabricantes de chips de armazenamento, mas também tende a beneficiar gradualmente as empresas de equipamentos e materiais.

No setor de armazenamento, o banco mantém Samsung Electronics, SK hynix, Micron Technology, SanDisk e Kioxia como suas top picks; no setor de equipamentos e materiais, as apostas ficam em Inspur, Applied Materials, Lam Research, TES, Eugene Technology e TechWing. Para o Citibank, o crescimento estrutural da demanda por armazenamento em razão do aprendizado contínuo e da expansão da IA pessoal a médio e longo prazo beneficiará diretamente fabricantes de armazenamento (com escassez duradoura de oferta), enquanto empresas de equipamentos e materiais tendem a lucrar com o maior capex e a maior utilização de capacidade em fábricas de wafers.