CEO da Intel prevê escassez de hardware para IA por até três anos e maior demanda por CPUs

Lip-Bu Tan, CEO da Intel, afirmou que a oferta de hardware para inteligência artificial continuará abaixo da demanda pelos próximos dois a três anos, com limitações quanto a memória, capacidade de fabricação e outros componentes essenciais para data centers. A declaração foi feita em 12 de outubro, durante um evento organizado pelo DBS Bank, em Singapura, no qual o executivo também falou sobre o aumento da demanda por CPUs, os custos da infraestrutura de IA e o avanço de modelos desenvolvidos na China.

Segundo Tan, o crescimento acelerado da infraestrutura dedicada à inteligência artificial continuará pressionando uma cadeia de fornecimento que já opera com limitações em diferentes etapas. Além da disponibilidade de chips de memória e outros componentes, fabricantes dependem de processos avançados de produção e encapsulamento cuja capacidade não pode ser ampliada rapidamente.

Proporção entre GPUs e CPUs caiu de 8:1 para 4:1 com a IA agêntica

Uma das mudanças destacadas por Tan está na quantidade de CPUs necessária para acompanhar as GPUs utilizadas em sistemas de inteligência artificial. Segundo o executivo, uma proporção que anteriormente ficava em aproximadamente oito GPUs para cada CPU passou para perto de quatro GPUs por CPU com o avanço da chamada IA agêntica, formada por sistemas capazes de executar tarefas e tomar determinadas ações com maior autonomia.

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Essa mudança aumenta a importância dos processadores tradicionais dentro dos servidores usados para IA, justamente em um período de forte crescimento da divisão de Data Center and AI da Intel. No segundo trimestre de 2026, a unidade registrou aumento de 59% na receita em comparação com o mesmo período do ano anterior, impulsionada pela maior demanda por servidores e por produtos de maior valor.

Embora os números coincidam com o aumento da necessidade de CPUs em cargas de IA, o crescimento da divisão não depende apenas da IA agêntica, já que a Intel também vem registrando maior demanda de grandes provedores de serviços em nuvem e por configurações mais avançadas de servidores.

Capital e retorno financeiro podem limitar a expansão da infraestrutura de IA

Para Tan, ampliar a infraestrutura de inteligência artificial não depende apenas da capacidade de produzir mais chips. O acesso a capital e o custo do financiamento também representam obstáculos importantes no curto prazo, especialmente diante dos investimentos bilionários necessários para construir data centers e adquirir aceleradores, processadores, memória e sistemas de energia.

No longo prazo, o setor terá ainda de demonstrar que esses investimentos conseguem gerar retorno financeiro suficiente para justificar novas expansões. À medida que os gastos com infraestrutura aumentam, empresas e investidores passam a exigir resultados mais claros sobre a receita e a produtividade obtidas com a adoção da inteligência artificial.

Modelos chineses de IA custam menos por token, afirma Tan

O CEO da Intel também comentou o avanço de modelos desenvolvidos por empresas chinesas e destacou a diferença de custos em relação a alternativas ocidentais. Segundo Tan, modelos como DeepSeek, Kimi e GLM conseguem operar com um custo por token significativamente menor e, mesmo sem necessariamente alcançar o mesmo desempenho dos sistemas mais caros em todas as tarefas, apresentam resultados suficientes para uma parcela considerável das aplicações.

Tan afirmou ainda que a adoção desses modelos vem ocorrendo rapidamente, o que aumenta a pressão para que empresas de inteligência artificial reduzam o custo de operação de seus próprios sistemas e encontrem formas mais eficientes de utilizar a infraestrutura disponível.

Computação quântica pode se popularizar nos próximos três a cinco anos

Além da inteligência artificial, Lip-Bu Tan demonstrou otimismo em relação à computação quântica e acredita que a tecnologia pode alcançar um uso mais amplo dentro de três a cinco anos. Para o executivo, porém, o avanço do hardware precisará ser acompanhado por aplicações e softwares capazes de aproveitar de maneira prática as características desses sistemas.

Tan já investiu no setor por meio de sua atuação em capital de risco e demonstrou interesse particular em tecnologias de computação quântica fotônica. Na avaliação do executivo, encontrar aplicações capazes de justificar o custo e a complexidade desse tipo de infraestrutura será essencial para que a tecnologia deixe os ambientes experimentais e passe a ser utilizada em uma escala maior.

Fonte: Wccftech

📰 Notícia originalmente publicada em GameVicio

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