Viva, investidor 👋

Aqui está o que precisas de saber hoje, em 4 minutos.

Dados fornecidos pelo Yahoo Finance.

Ontem, a Microsoft apresentou o Azure Maia 300, o seu mais recente chip de inteligência artificial, no OCP Global Summit 2026, em San Jose.

A empresa diz que a linha Maia será usada em instalações multigigawatt a partir de 2027 e passará a ser o principal sistema de inferência de IA dos seus produtos e serviços.

A Microsoft quer controlar uma parte maior da infraestrutura que suporta o Copilot, o Teams e outros serviços de IA.

Inferência é a fase em que um modelo já treinado responde a pedidos dos utilizadores, e é uma área onde eficiência energética e volume contam muito.

A Microsoft não está a dizer que vai deixar de comprar GPU, processadores muito usados em IA, mas está a criar uma alternativa interna para parte dessas cargas.

A Microsoft diz que o Maia 300 entrega 40% mais tokens por megawatt do que sistemas líderes baseados em GPU.

Tokens são unidades usadas por modelos de IA para processar partes de texto, imagem ou vídeo.

A empresa também diz que um rack com 96 chips Maia 300 oferece sete vezes mais throughput de tokens ao nível do rack do que o Maia 200, ou seja, consegue processar muito mais pedidos no mesmo bloco de equipamento.

O Maia 200 já suporta cargas de produção da Microsoft, incluindo Microsoft 365 Copilot, modelos da OpenAI, modelos MAI da Microsoft e modelos open-source.

A Amazon, a Google, a Meta, a OpenAI e a Anthropic também desenvolvem ou oferecem chips próprios.

A Nvidia continua a vender os processadores mais procurados para muitas cargas de trabalho, mas os seus maiores clientes estão a criar mais poder de escolha.

Ontem, os presidentes executivos da Intel e da Broadcom alertaram que o acesso a capital pode tornar-se um dos maiores limites à expansão da inteligência artificial.

Hock Tan, da Broadcom, disse que o financiamento pode tornar-se um obstáculo maior do que a falta de semicondutores, memória ou eletricidade.

A conversa muda parte do foco da corrida à IA.

Até aqui, os limites mais visíveis estavam nos chips, na memória, nos data centers e na energia.

Agora, taxas de juro e yields de obrigações mais elevadas também podem pesar, porque tornam mais caro financiar projetos enormes que demoram anos a pagar-se.

A Broadcom e a Intel estão expostas à expansão dos chips e da computação que alimentam a IA.

Se o capital ficar mais caro ou mais difícil de obter, os clientes podem ter de escolher melhor que data centers constroem e que equipamentos compram.

Isso não elimina a procura atual, porque Hock Tan disse que há mais procura por infraestrutura de computação do que a indústria consegue fornecer.

Lip-Bu Tan, da Intel, apontou para o custo do capital e para a necessidade de provar retorno sobre o investimento.

As empresas que estão a gastar grandes montantes em IA terão de mostrar que esses projetos geram ganhos económicos.

Hock Tan espera que a falta de memória alivie no prazo de um ano e que a falta de wafers possa aliviar em 2028 ou 2029, mas também disse que o desequilíbrio entre procura e oferta pode persistir até 2029 e talvez 2030.

Ontem, as ações da Micron Technology caíram quase 5%, a SK Hynix recuou 4% e a SanDisk perdeu 7%.

A queda veio depois de a chinesa CXMT anunciar progressos numa arquitetura de memória chamada 4F square, que promete guardar mais dados na mesma área do chip.

Os investidores estão a reavaliar a vantagem competitiva dos fabricantes de memória estabelecidos.

A ameaça ainda não é imediata, porque a CXMT terá de provar capacidade de produção, desempenho do produto e aceitação por clientes de servidores.

A notícia também reforça o peso da geopolítica nos semicondutores, numa altura em que a China tenta reduzir a dependência de fornecedores estrangeiros.

A Micron e a SK Hynix foram penalizadas porque a DRAM é central para as duas empresas.

A DRAM é a memória temporária que alimenta computadores, servidores e sistemas de data center.

Uma tecnologia que promete colocar mais células no mesmo chip pode, no limite, mexer nos custos de produção e nos preços de mercado.

A CXMT planeia lançar um novo produto de memória para servidores baseado nesta tecnologia até ao fim de 2026.

A empresa também espera apresentar até ao fim do ano uma nova geração de módulos DDR5 RDIMM, usados em servidores empresariais.

A Samsung e a SK Hynix também trabalham em arquiteturas 4F square, e a Samsung planeia iniciar produção em massa de DRAM abaixo de 10 nanómetros baseada neste desenho em 2028, de acordo com a The Elec.

Depois destas notícias, a grande questão é: estas empresas de IA ainda justificam o preço, ou o mercado está a ignorar a fatura dos chips, da energia e do financiamento?

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