IA remodelará o cenário tecnológico global em 2026, afirma TrendForce

A TrendForce identificou 10 tendências tecnológicas principais que definirão a evolução da indústria de tecnologia em 2026. Os destaques dessas descobertas estão descritos abaixo:

A competição de chips AI se intensifica à medida que o resfriamento líquido ganha ampla adoção em data centers
Em 2026, prevê-se que a elevada procura pela construção de centros de dados de IA – alimentada pelo aumento dos gastos de capital dos principais CSPs norte-americanos e pelo aumento de projetos de nuvem soberanos em todo o mundo – aumente as remessas de servidores de IA em mais de 20% ano após ano.

A NVIDIA, hoje líder em IA, enfrentará uma concorrência mais forte no futuro. A AMD planeja desafiar a NVIDIA apresentando sua solução MI400 full-rack, que espelha os sistemas GB/VR da NVIDIA e é voltada para clientes CSP. Enquanto isso, os principais CSPs norte-americanos estão aumentando seu desenvolvimento interno de ASIC. Na China, as tensões geopolíticas aceleraram o esforço para a auto-suficiência tecnológica, com empresas como ByteDance, Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei e Cambricon a intensificarem os esforços para criar os seus próprios chips de IA. Isto deverá intensificar a competição global.

A potência de design térmico (TDP) por chip está aumentando rapidamente à medida que os processadores de IA se tornam mais poderosos, saltando de 700 W para os H100 e H200 da NVIDIA para mais de 1.000 W para os próximos B200 e B300. Este aumento na produção de calor está levando a uma adoção generalizada de sistemas de refrigeração líquida em racks de servidores, com expectativa de que o uso atinja 47% até 2026.

A Microsoft introduziu tecnologia avançada de resfriamento microfluídico em nível de chip para aumentar a eficiência térmica. No curto e médio prazo, o resfriamento líquido por placa fria continuará sendo a solução principal, com as CDUs fazendo a transição de configurações líquido-ar para líquido-líquido. No longo prazo, o mercado provavelmente avançará em direção a um gerenciamento térmico mais detalhado no nível do chip.

Quebrando barreiras de largura de banda: HBM e comunicações ópticas redefinem arquiteturas de cluster de IA
O rápido aumento no volume de dados e nas necessidades de largura de banda de memória, impulsionado pela expansão das cargas de trabalho de IA, do treinamento à inferência, está desafiando o design do sistema, expondo gargalos na velocidade de transmissão e na eficiência energética. Para resolver essas limitações, a HBM e as tecnologias de interconexão óptica estão emergindo como facilitadores críticos das arquiteturas de IA da próxima geração.

As gerações atuais de HBM aproveitam o empilhamento 3D e a passagem de silício para reduzir significativamente a distância entre os processadores e a memória, alcançando maior largura de banda e eficiência. A próxima geração HBM4 introduzirá maior densidade de canais e maior largura de banda de E/S para suportar ainda mais as enormes demandas computacionais de GPUs e aceleradores de IA.

No entanto, à medida que os parâmetros do modelo ultrapassam o nível da escala de um trilhão e os clusters de GPU se expandem exponencialmente, a largura de banda da memória surge mais uma vez como um grande gargalo de desempenho. Os fabricantes de memória estão abordando esse problema otimizando as arquiteturas de pilha HBM, inovando no design de embalagens e interfaces e co-projetando com chips lógicos para aprimorar a largura de banda no chip para processadores de IA.

Embora esses avanços mitiguem os gargalos relacionados à memória, a transmissão de dados entre chips e módulos tornou-se a próxima limitação crítica ao desempenho do sistema. Para superar esses limites, estão surgindo a óptica co-packaged (CPO) e a fotônica de silício (SiPh), que são áreas de foco estratégico para fabricantes de GPU e CSPs.

Atualmente, transceptores ópticos conectáveis ​​800G e 1.6T já entraram em produção em massa e, a partir de 2026, espera-se que plataformas SiPh/CPO de largura de banda ainda maior sejam implantadas em switches de IA. Essas tecnologias de comunicação óptica de última geração permitirão interconexões de dados de alta largura de banda e baixo consumo de energia, otimizando a densidade geral da largura de banda do sistema e a eficiência energética para atender às crescentes demandas de desempenho da infraestrutura de IA.

No geral, a indústria de memória está evoluindo rapidamente em direção à eficiência da largura de banda como sua principal vantagem competitiva. Os avanços nas comunicações ópticas — projetadas para lidar com a transmissão de dados entre chips e módulos — estão emergindo como a solução mais eficaz para superar as limitações das interfaces elétricas tradicionais em transferências de dados de alta densidade e de longa distância. Como resultado, as tecnologias de transmissão de alta velocidade deverão tornar-se um pilar fundamental da evolução da infraestrutura de IA.