JPMorgan: Gastos com tokens de IA aumentam 7% mês a mês, aluguel de B200 cai 1,5%

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O JPMorgan relatou um aumento de 7% m/m nos gastos com tokens de IA, com o volume de negociação na plataforma OpenRouter subindo 47% m/m e 28x a.a. O índice de medo e ganância para modelos de IA mostra dinâmicas em mudança, com modelos de baixo custo como GPT-5.6 Luna impulsionando o volume. Os preços de locação de GPU B200 caíram 1,5% para $5,63, marcando sua primeira queda mensal desde setembro de 2025. Os preços à vista de DRAM subiram pelo quinto mês consecutivo, enquanto o NAND encerrou uma queda de quatro meses.

ChainThink mensagem, 28 de agosto, segundo relatório de pesquisa do JPMorgan, a quantidade de tokens na plataforma OpenRouter aumentou 47% em relação ao mês anterior e 28 vezes em relação ao ano anterior; os gastos aumentaram 7% em relação ao mês anterior e 12 vezes em relação ao ano anterior;

O preço médio ponderado por volume caiu 28% em relação ao período anterior, com modelos de baixo custo, como o GPT-5.6 Luna, contribuindo com cerca de 99% do aumento.

No mercado de locação de GPUs, o A100 permanece estável em US$ 1,65/hora, o H100 reboundiu para US$ 2,73 (+1,2%), e o B200 caiu 1,5% em relação ao mês anterior para US$ 5,63, registrando a primeira queda mensal desde a publicação do índice em setembro de 2025.

DRAM apresentou cinco meses consecutivos de alta, com DDR5 16Gb cotado a US$ 50,20 (alta de 6% no mês e 880% no ano); NAND encerrou quatro quedas consecutivas, com 1Tb cotado a US$ 30,50 (alta de 14% no mês e 470% no ano).

O JPMorgan acredita que a demanda por poder de computação para IA ainda está em expansão, mas mudanças estruturais na oferta estão redefinindo a lógica de precificação. Modelos fechados e abertos estão crescendo simultaneamente; modelos de baixo custo estão ganhando participação de mercado, enquanto modelos de alto custo geram a principal receita.

A queda do B200 reflete o aumento da capacidade de produção da nova geração de GPUs; a recuperação do H100 indica que a demanda pela geração anterior ainda é resistente. DRAM e NAND apresentam forte desempenho simultâneo; o efeito de deslocamento do HBM sobre a capacidade de DRAM continua, fornecendo suporte positivo aos fornecedores de equipamentos.

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