O módulo de memória que faz um servidor funcionar saltou de US$ 450 para mais de US$ 900 em poucos meses, e a projeção é de que ultrapasse os US$ 1.000 ainda em 2026. Para a pequena e a média empresa que planeja usar inteligência artificial, o problema deixou de ser só técnico e virou uma questão de orçamento. A boa notícia é que existem decisões práticas para reduzir o impacto sem esperar o mercado normalizar, algo que o Gartner não projeta antes do fim de 2027.
A primeira decisão é dimensionar a carga real de trabalho antes de cotar qualquer equipamento. Boa parte das especificações usadas hoje em projetos de TI foi herdada de uma época em que memória era barata e sobrava, o que leva empresas a comprar mais capacidade do que realmente precisam. Entender com precisão o volume de dados, a frequência de processamento e o tipo de carga evita gasto desnecessário logo na cotação.
Esse cuidado ganhou peso porque a memória passou a representar metade do custo de um servidor. Um erro de dimensionamento que antes significava um gasto extra tolerável hoje pesa em dobro no orçamento, justamente no item que mais subiu de preço nos últimos meses.
Separar nuvem de servidor próprio
A segunda decisão é parar de tratar a infraestrutura como um bloco único. Para cargas com picos de demanda, a nuvem pública continua sendo a opção mais eficiente. Já para cargas previsíveis, que rodam o tempo todo, o custo por unidade de processamento em máquina dedicada tende a ser menor do que o de uma instância elástica paga por hora. A decisão deixa de ser escolher entre nuvem ou servidor e passa a ser mapear qual carga vive melhor onde.
Considerar equipamento seminovo como serviço
A terceira decisão é não tratar a compra de equipamento novo como única porta de entrada. Servidores de geração anterior, revisados e com garantia, entregam capacidade suficiente para a maioria das cargas corporativas por uma fração do preço de uma máquina nova. A limitação real normalmente não é o processador, é a memória disponível, o que torna uma máquina já povoada de memória mais vantajosa do que a mesma máquina vazia com orçamento para comprar os módulos separados.
A MSServer, empresa que atende pequenas e médias companhias com infraestrutura de servidores e nuvem privada, é um exemplo de fornecedor que estrutura esse tipo de solução em modelo de locação, com o cliente ganhando capacidade e disponibilidade sem imobilizar capital em hardware. Segundo Márcio Ferrari, CEO da empresa, "o seminovo, quando bem selecionado e bem aplicado, é uma estratégia para entregar infraestrutura enterprise com menor necessidade de investimento inicial".
Ter cautela na hora de assinar contrato
A quarta decisão é contratual. O Gartner recomenda que líderes de TI evitem assinar contratos de fornecimento com termos de preço desfavoráveis que se estendam além de 2027, para não travar o custo justamente no pico do ciclo de alta. A recomendação vale tanto para compra direta quanto para contratos de locação ou de serviço gerenciado.
As quatro decisões funcionam melhor combinadas do que isoladas. Dimensionar a carga certa reduz o volume de memória necessário, separar nuvem de servidor evita pagar por capacidade ociosa, o seminovo como serviço tira o peso do capital inicial, e a cautela contratual protege a empresa de travar um preço no momento mais caro do ciclo. Juntas, essas quatro frentes são o que separa quem consegue manter um projeto de inteligência artificial de pé em 2026 de quem precisa adiar.
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A leitura de fundo, segundo Ferrari, é que a escassez de memória não vai premiar quem tem mais orçamento, e sim quem entende melhor a própria carga de trabalho. Numa janela em que o hardware custa o dobro, saber exatamente o que a operação precisa deixou de ser refinamento técnico e virou vantagem competitiva. A empresa média não perdeu o jogo da inteligência artificial, ela só vai precisar jogá-lo com mais precisão do que quem pode simplesmente comprar capacidade.