Com investimentos cada vez maiores em infraestrutura para IA, a vida útil das GPUs se tornou uma grande preocupação para as empresas. A depreciação desses chips passou a ser um tema central entre as big techs e investidores.Mesmo assim, ainda há pouca certeza sobre o assunto. O boom da IA moderna é recente, tem apenas três anos, e estimar por quanto tempo uma GPU permanece eficiente é mais difícil do que parece.A vida útil das GPUs preocupa empresas e investidores, que tentam prever quanto tempo esses chips seguem eficientes no ritmo acelerado da IA. Imagem: Divulgação/NvidiaO que está por trás da discussão sobre a “vida útil” das GPUs?Com Google, Oracle e Microsoft estimando que seus servidores podem durar até seis anos, o debate ganhou força, aponta matéria da CNBC. Para muitas empresas, ampliar o período de depreciação significa aliviar a pressão sobre os lucros. Mas há quem discorde.O investidor Michael Burry afirmou à CNBC que o tempo real de uso desses equipamentos é bem menor. Ele estima que os chips funcionem plenamente por dois a três anos, o que faria várias big techs inflarem seus resultados.Esse cenário é preocupante. As GPUs focadas em IA são relativamente novas. Os primeiros chips da Nvidia surgiram por volta de 2018, e a demanda disparou após o lançamento do ChatGPT no final de 2022. Desde então, a receita anual da Nvidia com data centers saltou de US$ 15 bilhões (R$ 79,4 bilhões) para US$ 115 bilhões (R$ 608,3 bilhões).Por que prever a depreciação é tão difícilCom um setor que avança em ritmo acelerado, definir a durabilidade de um chip se torna quase um exercício de projeção. Ainda assim, muitos especialistas defendem que modelos mais antigos continuam valiosos, especialmente em tarefas menos complexas.A CoreWeave, que compra GPUs e as aluga para clientes, trabalha com ciclos de depreciação de seis anos desde 2023.Michael Intrator, CEO da CoreWeave, explica que as GPUs Nvidia A100, lançadas em 2020, seguem totalmente ocupadas, já que todos os clientes continuam pagando para usá-las. Já um lote de chips Nvidia H100, de 2022, ficou disponível recentemente e foi alugado por quase o mesmo valor de quando eram novos — cerca de 95% do preço original — reforçando que modelos anteriores ainda sustentam forte demanda.Mesmo após anos de uso, os chips continuam sendo totalmente utilizados e alugados quase pelo valor original, mostrando a forte demanda por modelos antigos. Imagem: Sdecoret/iStockPor que as GPUs podem perder valor mais rápidoAs placas podem se depreciar antes dos seis anos por vários motivos:desgaste físico e falhas ao longo do uso.obsolescência acelerada por novas gerações de hardware.perda de competitividade econômica.ciclos de atualização cada vez mais curtos impostos pela Nvidia e concorrentes.mudança na demanda conforme as empresas adotam chips mais modernos.E as próprias fabricantes contribuem para acelerar esse processo. Durante a apresentação do novo chip Blackwell, Jensen Huang, CEO da Nvidia, comentou que “quando o Blackwell começar a ser comercializado em grande volume, ninguém vai conseguir vender o Hoppers [chip anterior].”Mesmo antes de seis anos, muitos chips perdem valor por desgaste, novas gerações mais rápidas e mudanças na demanda por modelos mais modernos. Imagem: Lazy_Bear / Shutterstock.comUma corrida entre inovação e contabilidadeA indústria agora convive com ciclos anuais de lançamentos, algo impensável há poucos anos. A Nvidia passou a renovar suas linhas de IA todos os anos, em vez de a cada dois, e a AMD seguiu essa tendência.Leia mais:‘A GPU definitiva’: CEO elogia Musk enquanto Nvidia também aposta na OpenAISamsung e Nvidia se unem para criar “megafábrica de IA”Microsoft expande capacidade de data center nos Emirados Árabes A Amazon também reduziu a previsão de seis para cinco anos para parte dos servidores, alegando “um ritmo acelerado de desenvolvimento tecnológico”. Já a Microsoft evita comprar grandes lotes de uma única geração, atribuindo ao avanço rápido da Nvidia a necessidade de espaçar investimentos para não ficar “presa” a quatro ou cinco anos de depreciação.Mas, na prática, a vida útil desses chips é apenas uma estimativa que depende de validação externa.Você terá que convencer um auditor de que a vida útil que está sendo sugerida é, de fato, a vida útil do ativo.Dustin Madsen, vice-presidente da Society of Depreciation Professionals, à CNBC.O post Chips sob pressão: o que realmente define a vida útil das GPUs de IA? apareceu primeiro em Olhar Digital.