Chips, Energy, Storage – The Three Pillars of AI Infrastructure: Who Will Rise First, Who Will Surge the Most, and Who Can Still Be Caught Up With?
Autor original: Changan, Biteye

Em novembro do ano passado, Justin Sun publicou um tweet:

Se considerarmos esta frase como uma análise da indústria, e não apenas como uma frase de impacto, ao olhar para trás, perceberemos:

Essas três linhas são quase o caminho mais realista de rentabilidade do mercado de IA.

Se tivesse comprado ações de armazenamento de dados após aquele tweet, qual seria o resultado hoje?

· Micron: +214%

· Seagate: +180%

Western Digital: +190%

· SanDisk: +552%

Veja este artigo dividido ao longo dessas três linhas:

Por que a IA primeiro beneficia os chips, depois cria gargalos energéticos e, por fim, aumenta a demanda por armazenamento a longo prazo? Quais ativos já se destacaram nessa estrutura?

I. Chip: What AI's explosion delivers first is not narrative, but orders

O que foi incendiado primeiro pela IA não foi a camada de aplicação, mas a infraestrutura de computação subjacente.

Seja para treinar grandes modelos, inferência diária, chamadas de Agent ou processamento multimodal, o primeiro passo é sempre colocar os cálculos em execução, e esses cálculos acabam dependendo de GPU, HBM, interconexões de alta velocidade e processos avançados.

Ou seja, o aumento da demanda por IA não será primeiro transmitido aos estágios mais finais, mas sim se tornará uma realidade mais direta:

Quer mais chips, quer chips mais potentes, quer chips com maior largura de banda.

É por isso que a demanda por IA é refletida primeiro no setor de chips.

Os dados setoriais já deixaram isso bem claro. Segundo o ano fiscal de 2026, a receita da NVIDIA aumentou 65% em relação ao ano anterior, indicando que a demanda por chips de poder de processamento de alto nível continua a ser liberada.

Camada central de poder de processamento: NVIDIA (NVDA), AMD, Broadcom (AVGO), TSMC (TSM)

Camada de poder de processamento nacional: Hygon Information (688041.SH), Cambricon (688256.SH), entre outras. A Hygon Information é uma das principais empresas nacionais de CPU para servidores x86, com receita de 9,162 bilhões de yuans em 2024, um aumento de 52,4% em relação ao ano anterior.

Camada de equipamentos de semicondutores: ASML, Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX). O preço da ADR da ASML, líder mundial em equipamentos de litografia, já atingiu novo recorde no início de 2026, com alta de mais de 8% em 2 de janeiro e ganho acumulado de 27% desde o início de 2026; Lam Research registrou alta de 30% desde o início do ano; Applied Materials apresentou alta de 28% desde o início do ano — as ações das três grandes empresas de equipamentos de semicondutores superaram significativamente o índice S&P 500.

O setor de chips foi o primeiro a se mover e também o que teve a maior alta nesta onda de行情 de IA. A NVIDIA, como líder do setor, acumulou uma alta superior a 1000% desde o início de 2023. Os equipamentos atingiram novas altas continuamente no início de 2026 e ainda permanecem em um ciclo de alta forte.

O Citigroup publicou um relatório de pesquisa prevendo que o setor global de equipamentos semicondutores entrará em um "ciclo de alta de fase 2", com as ações de chips em 2026 focadas principalmente na ASML, Lam Research e Applied Materials.

II. Energia: Após o AI crescer, o gargalo passou dos chips para a energia elétrica

Mais chips não conseguem funcionar sem energia.

Comprar chips é apenas o começo; operar a longo prazo grandes modelos, data centers e serviços de inferência exige fornecimento contínuo de energia, além de carga adicional para refrigeração e resfriamento.

A potência típica por gabinete em data centers tradicionais geralmente varia entre 5 e 15 quilowatts, enquanto os data centers de IA já aumentaram claramente para 50 a 100 quilowatts, com pressões de consumo de energia e refrigeração totalmente em outra escala.

A análise da IEA este ano menciona que o consumo de energia de data centers aumentará para cerca de 945 TWh até 2030, aproximadamente dobrando em relação aos níveis atuais, com a IA sendo o principal impulsionador. O Departamento de Energia dos EUA também afirmou claramente que o aumento da demanda de energia de data centers está colocando pressão significativa sobre as redes regionais.

Turbinas a gás: GE Vernova (GEV): pedidos de turbinas a gás esgotados, com pedidos acumulados para 2025 chegando a US$ 59 bilhões e a carteira de pedidos aumentando para US$ 150 bilhões; a gestão elevou a previsão de receita para 2026 para US$ 44 bilhões a US$ 45 bilhões.

Produtor independente de energia: Constellation Energy (CEG): maior operador de energia sem carbono dos Estados Unidos, com ativos nucleares que assinaram acordos diretos de compra de energia a longo prazo com gigantes da tecnologia;

Vistra (VST): Com ativos nucleares e de gás, a mediana da orientação de EBITDA para 2026 representa um aumento de cerca de 30% em relação a 2025

Recursos de urânio: Cameco (CCJ): Maior produtora de urânio listada do mundo, beneficiária do renascimento da energia nuclear

A ação da GE Vernova subiu 167% no último ano. O mínimo de 52 semanas foi de 408 dólares, atingindo um máximo de 1.181 dólares, com uma alta de quase o dobro no intervalo.

Constellation Energy atingiu uma máxima histórica em 2025, seguida por um recuo de aproximadamente 28% desde o pico devido a perturbações regulatórias, e atualmente encontra-se em nível relativamente baixo.

A Vistra mantém-se forte no geral, com contratos de fornecimento de energia a longo prazo para data centers continuando a ser concluídos. O setor de energia como um todo já foi reavaliado de uma posição defensiva tradicional para a direção principal beneficiária da infraestrutura de IA.

Três: Armazenamento — a direção mais facilmente ignorada, mas que trará benefícios a longo prazo

A lógica central do armazenamento favorável é simples: a IA não é uma chamada única; ela é, essencialmente, um sistema que consome continuamente, acumula continuamente e chama continuamente dados.

O treinamento exige a leitura de grandes volumes de dados, durante o treinamento é necessário salvar checkpoints, a inferência requer carregar o modelo e usar cache, e RAG e Agent precisam acessar continuamente bases de conhecimento, logs e memórias.

Desta forma, a IA não traz apenas "mais dados", mas:

· Leitura e gravação de dados mais frequentes

· Chamar mais em tempo real

· Gerenciar mais complexo

· A pressão sobre a migração e o cache é maior

Ao analisar mais a fundo, quanto mais caro for o GPU, menos possível será deixá-lo ocioso, portanto, a indústria se concentrará cada vez mais em como enviar dados mais rapidamente e com maior estabilidade até os pontos de processamento.

Ou seja, quanto mais a IA evolui, mais o armazenamento deixa de ser apenas um “armazém de dados” e se torna a base de dados que garante o funcionamento contínuo de todo o sistema de IA.

Fabricantes originais de chips de armazenamento: SK Hynix (000660.KS), Samsung Electronics (005930.KS), Micron Technology (MU)

Fabricantes de NAND / SSD / HDD: SanDisk (SNDK), Seagate (STX), Western Digital (WDC)

Projeto de armazenamento doméstico: GigaDevice, Puyan Semiconductor, Dongxin Semiconductor, Beijing Junzheng, Memblaze, e fabricantes de módulos de armazenamento Demingli, Shannon ChipCreation e Jiangbo Long, entre outros.

Since 2026, the storage sector has been one of the strongest branches in the AI industry chain.

Nas ações norte-americanas, impulsionadas pelo investimento em infraestrutura de IA e pela demanda por armazenamento de alta capacidade, Seagate, SanDisk e Western Digital tiveram fortes altas este ano; segundo a Reuters em abril, Seagate e Western Digital já dobraram, enquanto SanDisk subiu cerca de 350% este ano.

As fabricantes originais de chips de armazenamento também fortaleceram-se simultaneamente; a Micron subiu significativamente desde o início deste ano, enquanto a SK Hynix continua se beneficiando da escassez de HBM e da competição entre grandes empresas por capacidade de produção, com receita do primeiro trimestre aumentando 198% em relação ao ano anterior e o lucro operacional subindo 406%, reforçando ainda mais sua rentabilidade.

Por fim: primeiro sobe o chip, depois complementa a energia, por último o armazenamento

A primeira onda de realização da IA são os chips; o segundo gargalo é a energia; o terceiro beneficiário de longo prazo é o armazenamento.

A lógica está correta, mas isso não significa que seja um ponto de compra confortável. Há oportunidades estruturais, mas não se deve comprar cegamente em alta.

O que realmente tem valor não é o próprio entusiasmo, mas em qual camada da cadeia de valor você está.

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